我还是相信的。 这两年的所谓的GENAI，背后的transformer模型就是来自那篇最著名的Google文章，Attention Is All You Need。 Google是这场所谓的AI变革的鼻祖，就像计算机绕不开图灵一样。这篇文章绝对是里程碑式的，不亚于互联网的发明，为AI打开了一个新的篇章。这篇文章绝对会在人类历史上留下一个足迹，但对人类的未来，是好事还是坏事就很难说了。也许Google做了一件坏事，始作俑者，其无后乎。 这篇最著名的文章，我记得第一作者就是印度人，一堆作者里也没有华人作者。但Google虽然是始作俑者，但第一个惊人的落地应用还是OpenAI的chatGPT，相当于被微软抢了桃子。Google属于起了个大早，赶了个晚集。而且还很有可能把自己的搜索饭碗打碎了。颇有点像当年柯达发明数字相机，没想到为自己的坟墓挖下了第一锹土。 从目前的各大模型的结果来看，Google这篇文章的提出的Attention机制还真有可能模仿了我们人脑思考的机制。传统的那些自然语言神经网络模型，和Transformer一比，就显得特别小儿科了。
我之所以知道这篇文章，就是有幸曾经听过其中的一个作者（女性）的报告，她当时已经离开了Google，但她把名列第一的那个老印的头像，也是唯一的头像放在了slides上，都没放自己的头像。我印象很深，因为那个老印的头像像个艺术家，不像穿格子衫的码农或数据科学家。说实话，我觉得那个讲座的女的也是印度人，因为说话有印度味道。其实这篇文章的含印量还是很高的。我其实当时没太听懂讲座的内容，因为她讲座里面的技术细节很多，我是后来补习了很多技术知识并问了很多业界大佬，才意识到我听了一个如此重要的讲座。我服务的一个大型企业的CTO还埋怨我，这么重要的一个讲座，竟然没有叫上他一起去听。但我当时特别记得，她说他做为团队的唯一女性，非常自豪。 这是所有的作者，第一个老印的last name 是V，如果按first name 排列，那后面也有Aiden Gomez应该在前。 哪怕同为第一作者，他们内部肯定有个排序的顺序的，绝不是按照字母顺序，不知道是什么规则。不过谷歌那帮神人，就算发明了一个所有的名字字母加权平均来排序，我也不惊讶。我做企业法的，这种文章的所有权一定是Google，发表必须经过Google的法务部批准，其实和作者顺序关系不大，所以都列为第一作者也正常。 这篇文章是神作，现在所有的作者是不是都被挖角，离开Google了？
Second this, so true.
Google早就是这样了，Android以前发布会，从开场到结尾，基本是烙印排队上台，PPT一个接一个，看不到老中。可惜Android是open source，你去看source code的check-in，一大串老中的名字，都是默默无闻干活的命。Android厂商，不是中国的就是韩国的，哪有烙印的份？
所以印度这个国家的发展就是一坨屎，大家都是老印，都擅长PPT，没功可抢，自然发展不起来。 到了美国就可以发挥强项，靠溜须拍马抢别人功劳向上爬
Gemini多个方面一直是2.5基本做到和o4并驾齐驱，gemini稍微落后一点。目前人类最先进的AI系统就这两个了。背后都是无数烧钱支撑起来的，就能看谁抗过谁了。这个一直是各个专业评测机构一致的结论，自己去随手一搜就有。
我自己的使用感觉也绝不比chatgpt差。m7里面现在真正落后的是果子的AI，掉队很久了。
所以信专业机构还是信大妈？Google最大的问题绝不是技术，deepmind的技术积淀一直在那。主要是headline抢占得不好，也就是gemini不够“有趣”。现在基本上不懂技术的普通民众都只知道gpt，很多人估计连Gemini是啥都不知道。
+1 ChatGPT还是综合实力最强的。Google和Apple 家的都太烂了
是的，所以我对狗家特别有信心，Gemini绝对的一线，更加上强大的硬件实力，两方面都不塌房，不是Nvidia和Aws，一头强，更不是Azure完全没自主产权模型。今年Gemini才是元年而已，轮创新力，绝对完胜很多其他大厂。
狗狗的科研力量还是首屈一指。但是产品化比较拉垮，而且需要革自己的命，看劈柴的本事啦！
这个你自己信吗
AI 的理论就是从 google 开始的，只不过被chatgpt赶超了。
这个圈内人应该是共识。其实Gemini 2.0/2.5在某些方面已经超过OpenAI的模型，比如多模态的支持。Gemini 2.0 Flash的语音处理价格不到GPT-4o Realtime 的十分之一，但性能更好。这个是网上公开信息可以查的。
更加上强大的硬件实力，两方面都不塌房
狗家自己都要笑死，他家做硬件就没一个不拉稀的
不过底子厚，搜索，GMAIL，GOOGLE OFFICE和安卓根深蒂固，还能败家十年。
我现在用Grok和Deepseek，搜国内信息用DS，搜国外的用Grok，互补。
个人用最简单的是Face Fusion.
我还是相信的。
这两年的所谓的GENAI，背后的transformer模型就是来自那篇最著名的Google文章，Attention Is All You Need。
Google是这场所谓的AI变革的鼻祖，就像计算机绕不开图灵一样。这篇文章绝对是里程碑式的，不亚于互联网的发明，为AI打开了一个新的篇章。这篇文章绝对会在人类历史上留下一个足迹，但对人类的未来，是好事还是坏事就很难说了。也许Google做了一件坏事，始作俑者，其无后乎。
这篇最著名的文章，我记得第一作者就是印度人，一堆作者里也没有华人作者。但Google虽然是始作俑者，但第一个惊人的落地应用还是OpenAI的chatGPT，相当于被微软抢了桃子。Google属于起了个大早，赶了个晚集。而且还很有可能把自己的搜索饭碗打碎了。颇有点像当年柯达发明数字相机，没想到为自己的坟墓挖下了第一锹土。
从目前的各大模型的结果来看，Google这篇文章的提出的Attention机制还真有可能模仿了我们人脑思考的机制。传统的那些自然语言神经网络模型，和Transformer一比，就显得特别小儿科了。
纯粹说这篇文章， 大家是并列第一作者， 当然这个印度人按字母顺序列在第一个很占便宜
我之所以知道这篇文章，就是有幸曾经听过其中的一个作者（女性）的报告，她当时已经离开了Google，但她把名列第一的那个老印的头像，也是唯一的头像放在了slides上，都没放自己的头像。我印象很深，因为那个老印的头像像个艺术家，不像穿格子衫的码农或数据科学家。说实话，我觉得那个讲座的女的也是印度人，因为说话有印度味道。其实这篇文章的含印量还是很高的。我其实当时没太听懂讲座的内容，因为她讲座里面的技术细节很多，我是后来补习了很多技术知识并问了很多业界大佬，才意识到我听了一个如此重要的讲座。我服务的一个大型企业的CTO还埋怨我，这么重要的一个讲座，竟然没有叫上他一起去听。但我当时特别记得，她说他做为团队的唯一女性，非常自豪。
这是所有的作者，第一个老印的last name 是V，如果按first name 排列，那后面也有Aiden Gomez应该在前。
哪怕同为第一作者，他们内部肯定有个排序的顺序的，绝不是按照字母顺序，不知道是什么规则。不过谷歌那帮神人，就算发明了一个所有的名字字母加权平均来排序，我也不惊讶。我做企业法的，这种文章的所有权一定是Google，发表必须经过Google的法务部批准，其实和作者顺序关系不大，所以都列为第一作者也正常。
这篇文章是神作，现在所有的作者是不是都被挖角，离开Google了？