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0谷歌刚刚发布了多模态大模型 Gemini 3：上下文窗口突破到 两亿 tokens，实时多语言能力大幅进化，还能“读懂”一整部纪录片的叙事结构。热议背后，是杰夫·迪恩提出的那条清晰又震撼的技术脉络——规模、算法、硬件这三驾马车，如何在过去十五年里，把AI从识猫识狗推到了能读电影、写代码、理解世界的高度。
本期，我们将带你穿越AI发展的里程碑：
杰夫·迪恩的“三驾马车”理论：规模、算法、硬件
- 十五年AI飞跃的底层驱动力
- 为什么在AI里，“大力出奇迹”真的成立？
- 模型规模从百万到万亿的质变逻辑
分布式训练：为了更大规模，我们发明了什么？
- 单机装不下模型后的工程奇迹
- “鸡生蛋、蛋生鸡”的技术螺旋
Word2Vec：AI第一次“理解语言”的魔法时刻
- “国王 - 男人 + 女人 = 女王”的几何世界
- 语言如何被投射到数学空间？
- 这为何改变了整个NLP的命运？
TPU：谷歌的暴力美学与算力革命
- 15–30 倍性能提升的意义
- 为什么它直接推动了大模型时代的到来？
Transformer：开启大模型时代的架构革命
- 注意力机制如何让模型“读懂”长文本？
- 从“逐字阅读”到“全局理解”的跨越
