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谷歌DeepMind宣布：AGI，已经过时了！就在最近，谷歌DeepMind出了一份干货满满的57页报告，标题只有四个词：《从AGI到ASI》。论文地址：https://arxiv.org/abs/2606.12683
刚刚，Google 甩出了 Gemini 3.5 Live Translate。这是它最新的语音对语音翻译模型，一句话概括：把「等你说完再翻」的老规矩，直接掀了。Google DeepMind 首席科学家 Jeff Dean 亲自发帖官宣，字里行间透着一股「二十年磨一剑」的底气：
三大 AI 实验室不约而同招经济学家。DeepMind 新设的「AGI 经济学」部门给出了第一批判断，比「AI 会取代你」要深得多，也扎心得多。
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。