谷歌: Google首席AI架构师:Gemini 逆风翻盘有18个关键

2025-11-28 | 来源: 硅星人 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

如果不是亲耳听到，很难想象一家科技巨头会在镜头前承认：“两年半前，我们远远落后了。”在这次访谈里，DeepMind CTO、Google 首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 罕见地拆开了过去两年 Google 的真实处境——不是领先、不是规模，而是被时代加速甩在身后、再一点点追上来的过程。

他没有炫耀参数，也没有谈模型的“神迹”，而是把重点放在更底层、更残酷的问题上：一家全球最强的 AI 实验室，如何在巨大的惯性中重新学会创新、学会工程化、学会组织协作、学会把技术真正变成产品？

Gemini 的故事只是表层。真正发生变化的，是 Google 这家公司的骨架与节奏。

原文访谈链接：

https://www.youtube.com/watch?v=fXtna7UrL44

以下是根据访谈实录整理的关键议题，希望也能帮你更清晰地读懂 Google 的这次“重构”。

一、真正的起点不是突破，而是承认自己落后了

访谈中最刺耳也最重要的一句话，出现在结尾：

“当 Gemini 项目开始时，我们离最先进水平还很远，那是一个追赶。”

这句话标志着一个巨大的认知转折：Google 承认自己在 LLM 起跑线上是真正的落后者。不是“状态不好”这种轻描淡写，而是“远远落后”。这意味着 DeepMind 必须抛弃此前十年建立的自信，从最基础的用户使用场景重新学习。

而这种承认，是一切变化的源头。Koray 在访谈里反复强调：真正的转折不是某个新技术，而是 Google 接受自己必须重新建立训练方式、产品方式、工程方式以及组织方式。

二、为什么中国用户最先明显感觉到 Gemini 变好了？

访谈一开始，主持人提到一个特别中国的反馈：Gemini 3 在中国用户中被形容为“像 Windows XP 一样稳定好使”。Koray 很有兴致地解释，这不是模型本身突然“智商暴涨”，而是 Google 终于把“模型 × UI × 任务链路”统一到了一起。

以前的大模型“聪明”，但不“好使”。而 Gemini 3 的转折来自：

用户界面更直觉

任务拆解更稳定

一文读懂谷歌TPU:英伟达暴跌跟它有关

OpenAI"至暗时刻"已至,谷歌一剑封喉奥特曼

Google最强AI图像生成器来了一步免费开启

模型更能理解人类意图

产品团队从训练阶段就介入模型设计

真实用户使用数据可以直接反哺训练

换句话说，Google 终于开始像一家做产品的公司在做大模型。这是 Gemini 3 变化最直观的原因，也是中国用户最先体会到的原因。

三、Benchmark 正在失效，但真实世界永远不会

外界批评 Google 的 benchmark 成绩起伏不定，但 Koray 的解释很罕见地触及本质：主流 benchmark 正在靠近它们的自然上限。GPQA、ARC-AGI 等“智商题”已经被模型顶住，HLE 这种曾经难得离谱的测评如今也能“持续提升”。

Benchmark 会枯竭，但真实世界不会。学生写作、科学研究、专业翻译、复杂跨语境对话、跨语言表达……这些场景永远无法被一个固定测试集穷尽。Google 把模型的最终价值从“得分”转向“能不能帮人完成任务”。这是 Gemini 的第一性原理转变。

四、Gemini 3 的核心不是智力提升，而是让模型“能干活”

从 Gemini 3 开始，Google 清晰确立了三个优先级最高的能力方向。

第一是指令遵从。模型要能“无二义性地理解和执行用户的真实意图”。这对用户体验影响巨大，比提升推理指标更重要。

第二是国际化能力。Google 的用户覆盖超过 200 个国家，“理解全球不同文化语境”成为模型能力的底层指标，而不是翻译能力的延伸。

第三是工具调用与代码执行。这是未来智能体的基础，模型必须不仅能理解问题，还能执行任务、运行工具链、处理工程环境中的真实任务。

三者加在一起，构成了 Google 的 “Gemini 设计哲学”：智能不是来自“更聪明的对话”，而来自“更可靠的执行”。

五、为什么多模态强的 Google，起初 Agent 却不好用？

这是主持人问得最尖锐的问题，也是外界最想知道的矛盾。Koray 的答案意外朴素：研究员可以在实验室推动视觉理解，但 Agent 的任务不是研究员能想出来的，是用户逼出来的。