Gemini 4 в последние два дня действительно протекал как решето в социальных сетях.
Новые чекпоинты, новые работы, новые сравнительные изображения появлялись одно за другим.
Только что Lumina выпустила ещё один набор довольно занимательных тестов:
Тот же «пеликан, едущий на велосипеде», с двумя чекпоинтами до и после Gemini 4 Pro, напрямую выдал два совершенно разных стиля.
Чекпоинт 1 выбрал яркий мультяшный стиль; чекпоинт 2 был заметно более сдержанным, похожим на набросок механической структуры.
Если поставить два чекпоинта рядом, следы, оставленные посттренировкой, уже отчётливо видны: линии, структура и обработка деталей — всё меняется. Возможности модели заметно шагнули вперёд на одну ступень.
И это уже бесчисленное множество — какой по счёту предполагаемый новый чекпоинт Gemini 4 Pro появляется на Arena.
Пока сообщество всё ещё безумно копается в деталях, сама Google больше не скрывает этого.
На этой неделе новый глава Google DeepMind Корай Кавукчуоглу впервые подтвердил СМИ: Gemini 4 уже вступил в раннюю стадию посттренировки.
△
И его цель — выпустить её как можно скорее.
Мы увидели результаты, мы очень воодушевлены и продолжим продвигать работу в режиме быстрых итераций.
Ну что ж. Значит, чекпоинты, появляющиеся раунд за раундом, заранее разогревают сцену для Gemini 4?
Как бы то ни было, из тона Корая главное: если можно выпустить раньше, то ни в коем случае не позже.
И на этот раз ускоряется не только модель. Google также готовится отправить чипы TPU в космос.
Новый проект вот-вот начнёт прототипное тестирование, и даже инфраструктура ИИ-вычислений начинает выходить за пределы Земли.
Gemini 4, вступает в спринтерскую фазу
Неудивительно, что все так пристально следят за Gemini 4.
В конце концов, от предыдущей флагманской модели поколения Gemini 3 до нынешнего момента Google пережила немало.
Изначально по плану в июне этого года должен был сначала выйти Gemini 3.5 Pro. Генеральный директор Google Сундар Пичаи даже заранее анонсировал его на конференции разработчиков I/O в мае.
В итоге он так и не был выпущен.
Хотя тем временем последовательно обновлялись Gemini 3.1 и несколько моделей Flash, 3.5 Pro так и не появился официально.
Корай также объяснил на этот раз, что команда решила «немного приостановиться» на полпути и сначала вложила силы в серию Flash.
И вот ритм снова явно изменился.
Корай дал понять, что они хотят достичь максимальной скорости обучения за кратчайшее возможное время.
Прислушайтесь к тону. Это почти делает текущий подход Google очевидным.
Хотя прямо не было сказано, официально ли Google отменил проект Gemini 3.5 Pro, определённо одно: команда переключила всё своё внимание на Gemini 4.
Gemini 3.5 Pro можно пока отложить, но обучение, тестирование, обратная связь и повторные итерации Gemini 4 должны идти раунд за раундом как можно быстрее.
Для этого Google уже начал одновременно создавать внутренние гарантии безопасности и процессы тестирования Gemini 4. В настоящее время этот механизм уже сначала работает на внутренних инструментах AI-кодинга.
На этом этапе снова взглянуть на предполагаемые контрольные точки Gemini 4, недавно появившиеся в Arena, становится ещё интереснее.
С последним релизом Lumina «пеликан едет на велосипеде» центр обсуждения всех сместился с «какая контрольная точка лучше» на «Насколько на самом деле догнал Gemini 4?»
Некоторые прямо восклицают: Gemini вернулся в игру, полагая, что если эти контрольные точки реальны, Google быстро сокращает разрыв с OpenAI /Anthropic.
Другие считают, что в настоящее время он не может идти вровень с GPT-6 SOL, а по сравнению с серией Mythos, которую Anthropic запустила этой весной и недавно обновила, нельзя сказать, что у него подавляющее преимущество.
Столкнувшись с сомнениями, Корай довольно уверен.
Я полон уверенности в этой команде. Мы определённо всегда будем на переднем крае.
В августе этого года, после того как Хассабис отошёл от повседневного управления Google DeepMind, Корай официально принял это направление, продолжая при этом занимать должность главного архитектора по ИИ в Google.
Как Gemini будет работать дальше и как быстро он будет работать, Корай сейчас один из самых ключевых лиц, принимающих решения.
Как бы то ни было, его слова уже сказаны, и дальше зависит от того, сможет ли сам Gemini 4 их оправдать.
Бросая вызов Nvidia, TPU впервые отправляется в космос
Если смотреть только на Gemini 4, легко подумать, что команда моделей Google только начинает снова ускоряться в этом раунде.
На самом деле, что ещё более преувеличено, так это то, что даже вычислительные мощности начали синхронно нажимать на газ.
Корай недавно ясно упомянул, что исследования и разработка передовых моделей DeepMind теперь также напрямую «возвращаются» в собственный аппаратный бизнес Google.
Раньше TPU в основном скрывался за Google Cloud, и клиенты покупали облачные услуги. Но теперь Google начал продавать чипы TPU напрямую!
Цель довольно ясна: бросить вызов Nvidia.
Более того, команда модели и команда чипов также становятся всё более тесно связанными.
Новые требования, возникающие при создании DeepMind моделей следующего поколения, будут заранее передаваться инженерам по аппаратному обеспечению, позволяя им планировать следующие два-три поколения TPU.
Модель: Бро, я готовлюсь к следующему раунду потребления ✕✕ вычислительной мощности. Чип: Понял, начинаю строить прямо сейчас.
Google сотрудничает с американской коммерческой спутниковой компанией Planet, планируя запустить прототипы спутников через SpaceX Falcon 9, которые будут нести 4 TPU для проверки их способности работать на орбите.
Проект называется «Project Suncatcher».
Идея тоже очень в духе Google: поскольку наземные центры обработки данных ИИ потребляют электроэнергию, занимают землю и требуют больших объёмов водяного охлаждения, почему бы просто не перенести часть инфраструктуры машинного обучения на орбиту, где солнечной энергии больше?
Однако сейчас это только первый шаг.
В космосе невозможно отводить тепло через конвекцию воздуха, как в наземных центрах обработки данных, и чипы, работающие непрерывно под высокой нагрузкой, быстро столкнутся с проблемами терморегулирования.
Согласно плану, чипы могут работать в космосе около 15 минут, после чего их нужно отключать для охлаждения.
Так что на этот раз это скорее проверка одного: сможет ли TPU сначала выжить и работать на орбите.
Что касается реального соединения десятков спутников в сеть с помощью лазеров и превращения её в «космический центр обработки данных ИИ», это всё ещё дело будущего.
Другие всё ещё борются за помещения для центров обработки данных, а Google уже начал задумываться о земле в небе.
Однако, как только все в Google начали кричать об ускорении, кто-то из команды уволился.
Бывший инженер Mozilla Роберт О'Каллахан, который позже присоединился к DeepMind, вчера объявил об уходе.
Причина оказалась не в том, что он презирал развитие ИИ в Google за слишком медленный темп, а скорее «слишком быстрый»?
Роберт не обучал модели напрямую, а отвечал за инструменты проектирования аппаратных чипов.
Но по мере работы он обнаружил, что эти инструменты ускоряют проектирование чипов ИИ следующего поколения, ещё больше снижая стоимость и задержку ИИ.
По его мнению, это означало, что искусственный интеллект станет дешевле, эффективнее, а значит, более распространённым и более мощным.
Роберт разговаривал с коллегами из DeepMind о рисках ИИ, и почти все были глубоко обеспокоены этим, но многие не выражали этого публично.
Более того, Корай не собирался останавливаться и даже чувствовал, что «это нужно делать ещё быстрее».
Сначала Роберт не думал уходить сразу, ведь зарплата была довольно щедрой. Он лишь хотел перейти на инженерную должность, которая вовсе не ускоряла ИИ.
Но из-за ограничений по региону и вариантам работы этот путь в конечном итоге не сложился.
Ещё одна вещь
Контрольные точки появляются повсюду, TPU взлетают, инженеры увольняются. Если смотреть на эти вещи на этой неделе, в них есть что-то вроде чёрного юмора.
Тогда производительность Gemini 3 однажды заставила OpenAI объявить «красную тревогу», но сама Google затем отстала на полшага в темпе выпуска своих флагманских продуктов.
Теперь, когда команду возглавляет Корай, она решает снова ускориться и довести скорость обучения до максимума. И ускоряется не только одна продуктовая линейка; модели, чипы и организационный темп — всё начинает набирать обороты.
Google: она действительно больше не может ждать.
Эта статья взята из публичного аккаунта WeChat «Quantum Bit», автор: Focus on Frontier Technology
