谷歌在大模型领域即将迎来新一轮技术突破。Google DeepMind的Gemini预训练项目负责人Sebastian Borgeaud在访谈中透露，未来一年内，长上下文处理效率与上下文长度扩展两大方向将涌现重大创新。这一判断与Jeff Dean、Oriol Vinyals和Noam Shazeer三位核心科学家的公开讨论形成呼应，显示出谷歌正从单纯追求模型规模转向构建更复杂的智能系统。
Sebastian指出，团队在注意力机制研究上取得突破性进展，相关发现可能在未来几个月重塑研究方向。他特别强调"Scaling Law并未消亡，而是正在演变"，暗示传统依赖参数规模扩张的模式已接近极限。这种认知转变体现在Gemini 3的开发中——项目团队不再将工作定义为"训练模型"，而是构建包含预训练、后期优化和工程部署的完整系统。
混合专家模型（MoE）架构成为Gemini 3的核心设计。这种"大而高效"的路径选择，反映出行业正从数据无限供给的粗放模式转向精细利用有限资源的阶段。Sebastian坦言，当前AI发展面临数据瓶颈，未来竞争焦点将转向算法效率、模型架构优化和知识提取能力。他以代码库分析、科研论文综合等场景为例，说明超长上下文技术将使模型具备真正的数字工作台能力。
在技术路线选择上，谷歌展现出明显转向。Noam Shazeer回归后首次公开表态，将研发重心从"性能峰值"转向系统稳定性与长期运行能力。这位Transformer架构发明者直言，当前模型缺乏持续思考和自我修正机制，单纯堆砌参数的道路已接近边界。这种判断与Jeff Dean的工程化思维形成互补，三人对谈中"系统"一词出现频率远高于"模型"，凸显谷歌正构建可迭代升级的智能基础设施。
检索增强技术成为另一个关键方向。Sebastian早年主导的Retro项目经验被重新重视，团队探索将知识检索与推理过程原生融合，使模型能动态调用外部知识库而非依赖参数记忆。这种设计既能突破知识容量限制，又能降低模型部署成本——随着用户规模激增，效率与成本优化已成为关乎技术落地的核心挑战。
三位科学家的共识指向AI发展的新阶段。他们不再用排行榜成绩定义技术进步，而是关注模型在复杂任务中的可靠性、迁移能力和持续优化空间。Noam提出的"慢思考"理念，要求研发过程反复权衡技术价值与工程成本，将智能能力转化为可量化的系统指标。这种思维转变在Gemini 3的架构设计中得到充分体现，项目团队通过数百个微调"旋钮"的持续优化，实现了性能跃升而非依赖突破性创新。
