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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

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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 [https://okjk.co/FBoH1Q] [https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/% E6%92% AD% E5% AE% A2-% E7% BB%93% E5% B0% BE% E4% BD%9C% E8%80%85% E7% AD% BE% E5%90%8D.png] ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦!☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流,第一时间收听新节目。 这里有更多互动,更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号,备注:“晚点聊”,我们邀请您入群。 [https://pic9.fukit.cn/autoupload/7qt2TZ8aBx6Rbe7VtyeHlpmesdO83n0jJRcmVXjsIsc/20260211/lsS9/998X396/IMG_0409.jpg] 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》,阅读更多商业、科技文章: [https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/% E6%92% AD% E5% AE% A2% E7% BB%93% E5% B0% BE% E6%88% AA% E5%9B% BE.png]

Highlights

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。
10:08
GPT-5.2 在相同成本下完成任务的能力显著提升
18:17
ChatGPT 本身可视为 Agent,连接工具后更是如此。
20:56
Gemini 3 Pro 在生成网页和交互体验上的突破使其具备强传播性
24:21
Nano Banana 的名字来自美甲上的香蕉图案,命名过程十分随意。
24:55
Google 的 Orio 在 Gemini 3 发布后表示其在 Pretraining 上有诸多突破,且未来还有改进空间。
26:34
谷歌 TPU 与模型基础设施协同设计打通整个生态系统,如今迎来爆发点
36:29
英伟达曾视 Google TPU 为劲敌,老黄要求谷歌云采购 NVIDIA GPU 以换取放缓 TPU 推广
42:10
纯粹的研究员更注重研究过程的自我突破,在谷歌内部仍可分享成果。
49:48
小厂在 AGI 实现前有机会在特定领域超越大模型
50:23
持续学习能让模型在应用场景中越用越好,Cursor 号称已实现在线强化学习。
57:43
盲测中比现有工具好 12%,显著提升 Agent 性能
1:01:49
RL 环境正从 AI 玩游戏转向具有实际经济价值的应用场景
1:08:47
企业不会轻易让数据离开当前云平台,迁移成本高且 CTO 态度保守
1:12:24
Claude 模型在 Agent 场景中具备显著的编程与生态集成优势
1:20:55
NeurIPS 航班上约三分之一人在看 DeepSeek V3.2 论文
1:27:00
“墨西哥卷饼测试” 是检验多模态生成能力的有趣基准
1:35:26
Agent 框架带动下游生态,下游生态反哺模型训练,形成正向强化循环。

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
06:11
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
14:25
Gemini 3 后,OpenAI、Anthropic、Google、各自的进展
19:09
NotebookLM 和 Nano Banana 策源地 ——Google Labs,不仅招工程师,也有主编、作家、创作者
22:15
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
24:54
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)
26:34
Google 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)
53:32
RL 创业方向:RL 环境,RL as a Service,RL 应用
59:44
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
1:08:47
Anthropic 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
1:38:58

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...