Gemini 3, leis de escalonamento e a era dos 'dados finitos': minha conversa com @borgeaud_s, engenheiro de pesquisa na @GoogleDeepMind e líder de pré-treinamento do Gemini 3 00:00 – Introdução fria: “Estamos adiantados no cronograma” + A IA agora é um sistema 00:58 – A “receita secreta” de @OriolVinyalsML: melhor pré- + pós-treinamento 02:09 – Por que o progresso da IA ainda não está desacelerando 03:04 – Os modelos estão realmente ficando mais inteligentes? 04:36 – Daqui a dois–três anos: o que muda primeiro? 06:34 – IA fazendo pesquisa em IA: mais rápido, não automatizado 07:45 – Laboratórios Frontier: mesmo manual ou apostas diferentes? 10:19 – Pós-transformadores: uma disrupção vai acontecer? 10:51 – A vantagem da DeepMind: pesquisa × engenharia × infraestrutura 12:26 – O que um líder de pré-treinamento do Gemini 3 realmente faz 13:59 – Da Europa a Cambridge até a DeepMind 18:06 – Por que ele deixou RL por dados do mundo real 20:05 – De Gopher a Chinchilla a RETRO (e por que isso importa) 20:28 – “Sabor de pesquisa”: integrar ou desacelerar todos ...