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前Google科学家Jeff Dean：AI研究要广泛读论文

前Google科学家Jeff Dean：AI研究要广泛读论文
【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-08-21 10:52

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【卡城华人网】前Google科学家Jeff Dean：AI研究要广泛读论文

前Google 首席科学家Jeff Dean 谈AI 研究：广泛阅读论文，发现新连结

前Google DeepMind 首席科学家迪恩（Jeff Dean）离开公司后，日前首度出席公开演讲，向准备进入科技领域的年轻世代提出建议，与其试图把AI 全部学透，不如广泛阅读论文和摘要，在不同研究之间找出尚未被串连的关键想法。

迪恩本月在亚裔美国学者论坛（Asian American Scholar Forum，AASF）所举办的座谈会表示，与其花大量时间钻研一篇论文，不如快速浏览多篇研究，因为这样更有概念、更容易建立对探索方向的整体轮廓。他认为，真正重要的能力不是记住所有细节，而是看见别人尚未连结起来的概念，进而找到新的解法。

迪恩也提醒，选题和投入时间同样重要。若一个问题需要20 年才能解决，往往代表切入方法还不够清楚；但若2 年内就能完成，可能太过容易，难以形成重大突破。他认为，适合长期投入的题目约是5 年左右的时间规模，重点是要愿意尝试许多未必成功的方法，因为其中总会有一些能够奏效，而失败的经验也是很好的启发。

迪恩1999 年以第30 号员工身分加入Google，任职长达27 年。他在本月宣布离开Google，与其他资深研究人员共同创办AI 科学研究新创Discovery Loop，聚焦以AI 加速机器学习、科学及工程领域中的各项发现，由他本人出任执行长一职。

谈到递回自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）的方式，驱动先进模型演进，随着时间推移，将会学习并生成品质越来越高的模型架构。递回自我改进让开发模型所需要的所有环节，都能透过自动化方式做得更好。实际上，现代科学和工程中的许多问题，实际上也以这种形式获得解决，他创立的Discovery Loop，即是希望将机器学习的科学和工程自动化，借此提升各项发现的速度。若模型能理解科学和工程多个领域，就有机会在这些领域提供接近博士等级的专业支援。

尽管外界担忧AI 有安全疑虑，可能带来如失业和贫富差距扩大，迪恩仍对这项技术抱持乐观。他指出，AI 在医疗、教育等领域的应用大多具有正面效果，能帮助人们解决原本无法独立处理的问题，进而提升整体能力。

迪恩与主持座谈会的加州大学柏克莱分校教授宋晓冬(Dawn Song），一同回顾如混合专家模型（Mixture of Experts Models，MoE）、TensorFlow 及Gemini 等开创性技术的发展脉络，探讨大型语言模型的架构演进、代理式AI 带来的网路安全风险。

来源：科技新报

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