與 @demishassabis（Google DeepMind 的 CEO）和 @lexfridman 的精彩播客 一些我最喜愛部分的原始人類筆記 - 2030 年 AGI 的變化機率為 50%。不穩定的智慧無法運作。需要在各個領域保持智慧的一致性（創造性、發明能力）。 - Gemini 的 VEO3 視頻模型在物理學和現實主義（光照、材料、液體）方面表現出色，儘管在現實世界中沒有任何形式。它通過觀察理解了物理學，這暗示著對我們世界更深層次的理解。 - DeepMind 的 AlphaEvolve 進化算法。AI/LLMs 與進化算法合作（生物啟發的優化：通過模仿自然選擇的操作，迭代地使種群朝向更高的適應度進化） - 口味（什麼是正確的實驗或問題）和判斷將非常難以用 AI 確定。系統今天無法做到這一點。 - Noam Shazeer（Transformers）、David Silver（AlphaGO），Demis 明確表示他認為 Google 擁有最優秀的 AI 人才。“發明東西比快速跟隨更難”。大多數原創的 AI 突破都是通過 Google 實現的。 - 他不認為我們正在耗盡訓練數據。 - 融合和太陽能是 AI 的關鍵能源來源。電池和傳輸是核心問題。 - 看起來文本不太可能成為多模態 AI 的用戶界面。預期 AI 生成的界面會根據每個人的大腦運作方式進行調整。 - 基準結果很難，因為當你在一個領域進行優化時，另一個領域會出現問題，這是一個非常困難的平衡行為。最終用戶是最終的仲裁者（Lex 說了這最後一部分，但我喜歡這句話） - Demis 說 Meta 不在前沿，而是落後，因此在人才上支付過高的費用以追趕。 - AGI 是將來發明的最重要技術。 - 擁抱 AI 並與之融為一體的人將變得超人類般高效。 - 首要任務是創造更多的資源豐富度，這樣就不會是一個零和局面。