自从 2017 年谷歌发表了题为 “Attention is All You Need” 的重磅论文，其中提出的“自注意力”这一革命性的概念成为 Transformer 模型的核心部分，引领了我们目前正在经历的 AIGC 革命。
然而，当前的大模型领域似乎并不是姓“谷”的，反倒是有种微软一手遮天，谷歌和其他公司在后追赶的感觉。
为什么现在会出现这种“逆转”的情况呢？谷歌现在都做了些什么工作？为了解答这个问题，谷歌首席科学家 Jeff Dean 于 2 月 13 日在美国莱斯大学进行了一场 1 小时 12 分钟的公开演讲，突出展示人工智能和机器学习领域中几个令人振奋的趋势，并介绍了谷歌在人工智能时代的过去、现在与未来所做的工作，还概述了大家都很感兴趣的 Gemini 系列多模态模型。
这场演讲的时间很有意思，因为谷歌随后在 2 月 15 日发布了 Gemini 1.5，然后在同一天被 OpenAI 的 Sora “背刺”了一手，抢尽风头。
要弄懂这场演讲，首先就得了解 Jeff Dean。他于 1999 年加入谷歌，目前担任谷歌首席科学家，专注于 Google DeepMind 和 Google Research 的人工智能进展。他的研究重点包括机器学习和人工智能，以及将人工智能应用于以有益于社会为基础的问题。他的工作对谷歌搜索引擎的多个版本、其初期广告服务系统、分布式计算基础设施（如 BigTable 和 MapReduce）、TensorFlow 开源机器学习系统以及许多库和开发者工具都产生了重要影响。
本文将整理 Jeff Dean 这场演讲的内容（有部分删改），让我们一起看看谷歌在 AI 时代已经做了什么，未来又有哪些计划。
