146: Gemini 3 翻盘背后、Agent 需要什么大模型、RL 创业机会|与前 Google 创业者、硅谷投资人聊湾区动向
晚点聊 LateTalk
2025/12/26
146: Gemini 3 翻盘背后、Agent 需要什么大模型、RL 创业机会|与前 Google 创业者、硅谷投资人聊湾区动向
146: Gemini 3 翻盘背后、Agent 需要什么大模型、RL 创业机会|与前 Google 创业者、硅谷投资人聊湾区动向

晚点聊 LateTalk
2025/12/26
Shownote
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「一线开发者看到的前排变化。」
本期是 137 期 Agentic 工具链节目的嘉宾返场,Henry 和 Naomi,他们近期刚刚和普林斯顿 AI
加速创新中心联席主任,王梦迪教授,一起成立了一家新的早期 VC,MoE capital。
这次一起的也有两位之前在 Google DeepMind 和 谷歌云 Vertex AI 平台工作 7 年,刚刚创业,成立 Agent 工具层公司 Precur
的戴涵俊和 Bethany。
我请他们分享了,岁末年初,在硅谷观察到的 AI 水温,OpenAI、Google 等一系列新模型进展背后的故事,和围绕当今 Agent 与 RL
生态的创业机会。
这是我们本年关于 Agent 的第 8 期节目。
本期嘉宾:
Bethany Wang,Precur 联创
戴涵俊,Precur 联创
Henry Yin,MoE Capital 创始合伙人
Naomi Xia,MoE Capital 创始合伙人
本期主播:
程曼祺,晚点 LatePost 科技报道负责人
时间线:
- 基础模型竞争和幕后故事:Google 在旧金山开 Gemini 3 Party 的同一天,OpenAI 发布 GPT-5.2
06:11 AI 进入实用工作:OpenAI 的 GDPval,Databricks 也发布了 Office QA
14:25 GDPval 在主流知识工作上表现优秀,但基础模型处理长尾问题的 gap 始终存在
19:09 Gemini 3 后,OpenAI、Anthropic、Google、各自的进展
22:15 NotebookLM 和 Nano Banana 策源地 ——Google Labs,不仅招工程师,也有主编、作家、创作者
24:54 DeemMind 研究员 Orio:Gemini 3 的秘密?预训练还有很多空间;TPU 对 Google 训练的加持
[https://pic4.fukit.cn/autoupload/n - L6s5C_cu5ZZHPwIYlQzY12_FRYNb81z6UPhMWD8iI/20251226/CtEk/1178X828/% E4% B8%8B% E8% BD% BD.png/webp]
26:34 Google 的 3 层协同优化:从 TPU 到 Infra 到模型;模型和应用;数据和硬件 surface(终端)
30:18 Google TPU 已经更多对外,这对英伟达 GPU 优势的影响
38:02 回顾组织变化:DeepMind 和 Google Brain 的合并与磨合
- 大厂竞争中,新公司的成长:围绕 RL 与 Agent 的创业机会
43:31 垂类的机会:弥补基础模型到具体问题的差距;水平的机会:调度层、数据层、工具层都有新公司涌现
50:17 技术新趋势 —— 自我演化:RL、用 RAG 加长记忆有人尝试,但远不是成熟方案
53:32「可训练的工具层」背后的技术变化:code 驱动工具,如 Anthropic 的 PTC(Programmatic Tool Calling)
59:44 RL 创业方向:RL 环境,RL as a Service,RL 应用
01:08:47 Agent 开发者挑选模型的前置条件:用什么云(比如 Azure 客户用不了 Gemini),再看云厂商折扣
01:12:20 Anthropic 的 Claude Code 已成为 Agent 核心,刚发布的 Promatic to Call 探索新开发范式
01:17:13 开源模型使用体验:Qwen 很棒;驶往 NeurIPS 的飞机上,1/3 人在看 DeepSeek-V3.2 技术报告
01:22:04 选择模型时,关注什么 benchmark & 为什么?
01:29:34 模型优化方向预测:加入大量 agent trace 的开源模型,更强的多模态,长程任务优化
01:38:58 连点成线:往期节目推荐
《晚点聊》今年关于 Agent 的更多节目:
晚点聊 106 期:与真格戴雨森长聊 Agent:各行业都会遭遇 “李世石时刻”,Attention is not all you need
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67cdb53f7ccfd410926b0c66]
晚点聊 110 期:《与明势夏令聊 Agent 竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专》
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67fd8cafcc06f8ff48a73642]
晚点聊 111 期:Pokee.ai 朱哲清的 Agent 造法:强化学习作后端,语言模型作前端
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/680818eb79d324fdd40c2b5e]
晚点聊 130 期:手机 Agent 大幕拉开!从刚上线的 AutoGLM 2.0 聊起,大模型如何改造手机
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68a6546b7357a4b631fe8cd3]
晚点聊 136 期:Sora 新世界 & Lovart 4 个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类 Agent|
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68e82298b97d3bce02b4f815]
晚点聊 137 期:Agent 是机会,造 Agent 的工具也是|从 OpenAI 开发者日聊起
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68f1727052f01d1dd2a00523]
晚点聊 138 期:从你用手机到它更懂你,OPPO 的手机 AI 实践 |与小布负责人万玉龙聊端侧 AI
[https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68faad2749540bd15c2ee589]
附录:
本期中提到的一些 benchmark:
-GDPVal:OpenAI 今年 10 月发布的、用于评估大模型在复杂推理与决策场景中 “价值对齐与结果质量” 的验证型
benchmark,强调输出是否符合人类偏好而不只是 “做对题”。
-ARC-AGI-2:ARC Prize 今年 3 月发布的、用于测试模型在少样本条件下的抽象、组合推理能力,被视为接近 “通用智能门槛” 的挑战集。
-OfficeQA:Databricks 今年 12 月发布的、围绕办公场景(文档、表格、邮件、日程等)的
benchmark,用来评估模型在真实工作流中的信息检索、理解与执行能力。
本期中提到的一些产品/服务、公司
-PTC(Programmatic Tool Calling):Anthropic 今年 11 月底发布的一种新的工具调用方法
https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use
[https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use]
-Tinker:Thinking Machines Lab 今年 10 月发布的首个对外产品
https://thinkingmachines.ai/blog/announcing-tinker/
[https://thinkingmachines.ai/blog/announcing-tinker/]
-Preference Model:一家旧金山初创企业,做强化学习环境
剪辑制作:甜食、Nick
小红书 @曼祺_火柴 Q
[https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token = YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw - EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source = app_share & xhsshare = CopyLink & appuid = 5dfa9e92000000000100626f & apptime = 1736682459 & share_id = 331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810] 即刻 @曼祺_火柴 Q
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Highlights
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在 AI 技术快速演进的当下,一线开发者和投资人正从模型能力、工具链创新与生态协同等多个维度,重新定义智能体(Agent)的边界与可能性。本期节目汇聚了来自硅谷核心团队的实践洞察,深入探讨技术趋势背后的驱动力。
Chapters
Chapters
AI 创业与 Agent 新机会
00:00基础模型竞争和幕后故事:Google 在旧金山开 Gemini 3 Party 的同一天,OpenAI 发布 GPT-5.2
AI 进入实用工作:OpenAI 的 GDPval,Databricks 也发布了 Office QA
06:11GDPval 在主流知识工作上表现优秀,但基础模型处理长尾问题的 gap 始终存在
14:25Gemini 3 后,OpenAI、Anthropic、Google、各自的进展
19:09NotebookLM 和 Nano Banana 策源地 ——Google Labs,不仅招工程师,也有主编、作家、创作者
22:15DeemMind 研究员 Orio:Gemini 3 的秘密?预训练还有很多空间;TPU 对 Google 训练的加持
24:54Google 的 3 层协同优化:从 TPU 到 Infra 到模型;模型和应用;数据和硬件 surface(终端)
26:34Google TPU 已经更多对外,这对英伟达 GPU 优势的影响
30:18回顾组织变化:DeepMind 和 Google Brain 的合并与磨合
38:02大厂竞争中,新公司的成长:围绕 RL 与 Agent 的创业机会
垂类的机会:弥补基础模型到具体问题的差距;水平的机会:调度层、数据层、工具层都有新公司涌现
43:31技术新趋势 —— 自我演化:RL、用 RAG 加长记忆有人尝试,但远不是成熟方案
50:17「可训练的工具层」背后的技术变化:code 驱动工具,如 Anthropic 的 PTC(Programmatic Tool Calling)
53:32RL 创业方向:RL 环境,RL as a Service,RL 应用
59:44Agent 开发者挑选模型的前置条件:用什么云(比如 Azure 客户用不了 Gemini),再看云厂商折扣
1:08:47Anthropic 的 Claude Code 已成为 Agent 核心,刚发布的 Promatic to Call 探索新开发范式
1:12:20开源模型使用体验:Qwen 很棒;驶往 NeurIPS 的飞机上,1 / 3 人在看 DeepSeek-V3.2 技术报告
1:17:13选择模型时,关注什么 benchmark & 为什么?
1:22:04模型优化方向预测:加入大量 agent trace 的开源模型,更强的多模态,长程任务优化
1:29:34连点成线:往期节目推荐
1:38:58Transcript
Transcript
Henry Yin: 还有一个有意思的点是,今年 OpenAI 其实发了三个 Benchmark GDPval,还有 PaperBench,还有一个是 Sweet Lancer。提出 Benchmark 的时候,Report 的哪个模型做得最好,都是 Anthropic 的模型做得最好。所以我对 OpenAI 的研究员,有很大的尊敬,就是他们把 Marketing 和 Research 能够分开,所以我觉得他们还是,非常非常的 Solid,我觉得 OpenAI。
Bethany Wang: Google 内...