号外号外！

来自硅谷权威科技媒体 The Information 在凌晨两点多爆料，谷歌已经推迟了原定计划在下周于加利福尼亚、纽约与华盛顿举行的一系列 Gemini 大模型的发布活动！

这个 Gemini 可不是谷歌随便抛出的阿猫阿狗模型，而是谷歌为应对 Open AI 的 ChatGPT 以及微软的 Copilot 而凝结公司上下力量，耗时一年多，使用数以万计的谷歌 TPU AI 芯片，预估花费上亿美元破釜沉舟的破局之作。

早在今年六月，谷歌 DeepMind CEO Hassabis 便放出话来，DeepMind 正在进行的融合了类 GPT-4 大模型与 AlphaGo 技术的新一代算法将会 “Eclipse ChatGPT”，使用这个词源来自日食、月食表达“光芒盖过”与“使黯然失色、使相形见绌”的 Eclipse 来形容 Gemini 可见 Google 的野心与 Gemini 对 Google 的重要性。

作为可能是近十年来谷歌最重要的一个产品，很少在感恩节到年底这段时间内发布重要产品的谷歌在计划上为 Gemini 破了先例，之前有消息人士透露谷歌计划在华盛顿举行的 Gemini 发布会旨在向政府高层展示这项技术。

然而，谷歌的壮志凌云与背水一战却似乎在今天遭受了严重的挫折，根据 The Information 透露，谷歌推迟 Gemini 发布的原因似乎是因为Gemini 无法可靠地处理‘非英语’的任务”。

作为一个拥有 20 万员工，一直以来都在人工智能领域保持着领先地位，发布了一系列 AI 历史上里程碑式工作的谷歌，在今年被一个仅仅只有 800人的初创公司 OpenAI 给了当头一棒。

在 ChatGPT 面世后，谷歌的一系列活动都给人“慢人一步”的感觉，先是 Bard 发布会上演示的回答出现错误让谷歌市值蒸发超 7100 亿元，又有是不断有公司员工与外部用户质疑 Bard 的能力“仅仅能与 GPT-3.5 对标而与 GPT-4 不在一个维度”

伴随着谷歌在大模型上被 OpenAI 步步紧逼，向后看在搜索业务上又被微软必应带着 Copilot 穷追不舍，四月份 Google 开始尝试破局，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊宣布把两个旗下赫赫有名的研究机构 Google Brain 与 DeepMind 合并，成立 Google DeepMind 新部门（重磅！Google Brain 与 DeepMind 宣布合并，成立 Google DeepMind 新部门）。

将 Transformer 论文的“第一单位” Google Brain 与 创造出 AlphaGo 的 DeepMind 合并也为谷歌推出 Gemini 走“大模型+强化学习”以超越 OpenAI 的技术进路埋下伏笔。

而很快，就在完成合并重组的两个月后，Google DeepMind 便放出来了正在开发 Gemini 的消息。Google DeepMind 新上任的 CEO Hassabis 介绍，Gemini 对 ChatGPT 的超越主要就在融合 AlphaGo 中使用的技术赋予模型“全新的规划、解决问题的能力”以及将 ChatGPT 以语言为中心的编码方式扩展到以多模态为中心两点。

具体而言，谷歌期望在 Gemini 上实现的应该是一种基于强化学习，尤其是在 AlphaGo 上大放异彩的蒙特卡洛树搜索技术的多模态大模型 Agent，使用强化学习在现实环境中的“试错法”让大模型具备从世界的物理经验中进行学习的能力。

根据在谷歌开发者I/O大会上的说法：“从一开始，Gemini的目标就是多模态、高效集成工具、API。”

遗憾的是，早在 Gemini 刚刚放出消息的时候，就有诸多网友质疑“它可能永远不会到来”，而现在似乎显得网友们更是一语中的：

而当下，现实似乎给谷歌抛出了一个巨大的难题，一家独大的时代已经过去，OpenAI 的 ChatGPT 已经为它累计了上亿的用户以及每天源源不断到来的高质量语料，谷歌不完成“破局”与“翻身”很有可能将未来整个大模型领域的拱手相让于 OpenAI+微软。

因此，可以预想到 Gemini 作为寄托希望的破局之作，至今的问题重重有可能对谷歌的未来蒙上一层阴霾。早在 Gemini 这个词刚刚进入人们视野之时，似乎就已经融合了谷歌的一切优势，高端团队、海量预算、计算资源……

但是时间过半，最终却依然因为一句简单的“Gemini无法可靠地处理‘非英语’的任务”而踩下刹车，属实是让人忧心忡忡。

实际上，在Bard推出来之后的几个月，对非英文的任务处理都不太支持，为何多语言回答问题又一次绊住谷歌的步伐呢？这背后原因实在令人不解。

下面是笔者对Bard进行的简单的中文测试，回答效果有好有坏，并不稳定。

事实上，“Gemini 无法可靠地处理‘非英语’的任务”应该仅仅只是一个“数据集和技术问题”，对于兵强马壮资源充足的谷歌而言，应该不难被解决才对。

而在这个技术问题背后隐藏的比如 Gemini 技术进路的选择，Google 对大模型布局的规划以及重组成立的 Google DeepMind 内部的管理问题可能才是谷歌目前处处“慢人一步”，“步步走岔”更加深刻，更值得反思的原因吧。