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刚刚，谷歌DeepMind发布了Gemma 4 12B。一句话概括这个模型的定位：把原本需要高端服务器才能跑的多模态智能，装进你的笔记本电脑里。它填补的是Gemma家族里一个关键空缺：比边缘端的E4B更强，比26B混合专家模型（MoE）更轻。而且在整个Gemma 4系列里，它是第一个支持原生音频输入的中等规模模型。
“我们有点处在自己的科技泡沫里。”
他叫Yi Tay，是Google DeepMind的研究科学家。去年带着Gemini Deep Think，拿下了IMO国际数学奥林匹克金牌，今年2月Gemini 3 Deep Think的发布，他也是核心贡献者。
Google DeepMind研究院姚顺宇最近接受媒体人采访时说：做一个好的产品经理，是一个我现在想不明白该怎么训练AI去做的事。言外之意，AI时代产品经理很难被替代。招聘市场已经给出了答案。根据脉脉2026年1—4月的数据，热招岗位里大模型算法排第一，产品经理排第二，AI产品经理也排到了前五的位置。
编辑｜Panda 数学正在迎来 AI 革命。 最近几个月尤为明显。比如，就在前几天，Google DeepMind 新论文宣布其最新系统 AlphaProof Nexus 在一次自主运行中，解决了 3
过去的大模型 scaling law 通常回答的是：当模型参数量、数据量和训练计算量增加后，loss 会如何下降。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
同一周，Anthropic联创和DeepMind掌门同时预警！2028年AI递归自我改进概率超60%，2030年AGI或全面降临。100倍于工业革命的冲击波，正全速砸向全人类。
前脚OpenAI刚把Erdős 80年猜想推翻，数学家们的惊呼声还没落地。紧接着，Google DeepMind发布了一个全新AI数学智能体——AlphaProof Nexus。它一出手，就干掉了9道悬而未决几十年的Erdős开放问题。其中最古老的那个，悬了整整56年！
前谷歌DeepMind研究员离职并发表长文指出AI行业当前最被低估的瓶颈。他认为，现有的基准测试和安全评估都隐含假设下一代模型只是当前模型的增强版，但如果模型跨入全新能力区间，整个评估基础设施将悄然崩溃。