从 MapReduce、BigTable 到 TPU、Google Brain,再到 Gemini, Jeff Dean 参与或主导了 Google 几乎所有核心 AI 基础设施的构建。他是 Google 的 第 30 号员工 ,现任首席科学家、Gemini 项目负责人。
在 Latent Space 播客最近一期节目中,主持人 Alessio 和 Swyx 与 Jeff Dean 进行了一个多小时的深度对话。话题跨度极大:从蒸馏技术的真实起源,到“能否让 AI 关注整个互联网”的长上下文愿景;从用皮焦耳理解为什么 GPU 需要批处理,到那份改变了 Google AI 格局的一页纸备忘录。
Jeff 的回答是:这个推理的前提是用户需求不变,但实际上 模型越强,人们会提出越复杂的需求 。他用自己的经历举例:一年前只敢让模型做简单编程任务,现在会要求它完成复杂得多的事情。不只是编程,现在有人会问“帮我分析全球所有可再生能源部署情况”,这在一年前根本不会有人提。前沿模型的价值不仅是服务高端需求,还在于探索能力的边界,发现模型在哪里失败,从而指导下一代的改进方向。