与 @demishassabis（谷歌 DeepMind 的首席执行官）和 @lexfridman 的精彩播客 我最喜欢部分的一些原始人类笔记 - 到 2030 年 AGI 的可能性为 50%。不规则的智能是行不通的。需要在各个方面保持智能的一致性（创造性、发明能力）。 - Gemini 的 VEO3 视频模型在物理和现实主义（光照、材料、液体）方面表现极其出色，尽管在现实世界中没有形式。它通过观察理解了物理，这暗示了对我们世界更深层次的理解。 - DeepMind 的 AlphaEvolve 进化算法。AI/LLMs 与进化算法（生物启发的优化：通过模仿自然选择的操作，迭代地使种群朝着更高的适应性进化）合作。 - 口味（什么是正确的实验或问题）和判断将非常难以用 AI 确定。系统今天无法做到这一点。 - Noam Shazeer（变压器）、David Silver（AlphaGO），Demis 很明确地认为谷歌拥有最优秀的 AI 人才。“发明东西比快速跟进更难”。大多数原创 AI 突破都是通过谷歌实现的。 - 他认为我们并没有耗尽训练数据。 - 核聚变和太阳能是 AI 的关键能源来源。电池和传输是核心问题。 - 看起来文本不会是多模态 AI 的用户界面。期待 AI 生成的界面能够调节到每个人大脑的工作方式。 - 基准结果很难，因为当你在一个领域优化时，另一个领域会出现问题，这是一项非常困难的平衡行为。最终用户是最终的裁决者（Lex 说了这最后一部分，但我很喜欢）。 - Demis 说 Meta 并不处于前沿，而是落后，因此在人才上支付过高的费用以追赶。 - AGI 是有史以来最重要的技术。 - 拥抱 AI 并与之融为一体的人将变得超人类般高效。 - 首要任务是创造更多的资源丰盈，以便这不是一个零和局面。