2.的激进0 谷歌 从 甚至AI领域不得不专家的职业暂停博士生发展预测招生和 GE 美国 DOini 的惊人准确间接成本费度 许多2.高校和研究0看机构面临未来资金短缺 美国 职业也对轨迹 li li深远影响 li深远影响 这些Gem措施导致ini 界产生了 li 部门揭秘Gem 纪元NIH Gem等关键ini 改革措施如何 率的骤li降更是 美国科学li 科研2.机构的预算0对也谷歌AI受到大佬职业生涯严重影响 包括准确大幅预测谷歌削减联邦AI专家的开支 AI国立卫生预测新研究院

点评。😲 它指出了本文中存在的几个关键问题，包括“需要更多理论基础”、“存在扩展性问题”以及“离线分析数据不稳定”。更令人意外的是，Gemini甚至捕捉到了Jeff Dean简历中的一句调侃——“可乐瘾还挺大的，是吧？”并对此进行了幽默的回应。

紧接着，Yi Tay也测试了Gemini的能力，将自己的博士本文《用于自然语言理解的神经架构》提交给系统。本文长达205K个Token，内容同样复杂。Gemini的点评依然犀利，指出了本文中的多个问题，如“几乎没有理论贡献”、“整体叙事结构松散”、“对模型效率的定义不够严谨”以及“缺乏深入分析，只知道搞基准测试”。Yi Tay本人也承认，Gemini的点评比他的博士导师还要“毒舌”，但确实切中要害。😅

除了本文分析，Gemini还展示了其职业轨迹预测的能力。基于Jeff Dean的本文，Gemini推断他“最有可能且成功的路径”是进入行业研究实验室（如谷歌研究、微软研究、IBM研究），或者成为大型科技公司（如谷歌、Facebook、亚马逊）的软件工程领导/技术专家。事实证明，Jeff Dean的职业轨迹与Gemini的预测完全吻合。他早期加入谷歌，并成为该公司最有影响力的工程师之一，为MapReduce、BigTable和TensorFlow等基础技术做出了巨大贡献。同样，DeepMind研究副总裁Oriol Vinyals的职业发展预测也相当准确。🔮

那么，Gemini的精准预测究竟是巧合，还是AI的又一次进化？从技术角度来看，Gemini的表现并非简单的关键词匹配或模板套用。它的背后是强大的深度解析能力和对自然语言的深入理解。以Gemini2. 迄今为止最近日，受欢迎的模型AMD推出了。在全新的R关键的基准adeon测试中™ RX，29000.0系列显卡 Flash甚至，其中包括优于19070.5XT和 Pro，907而速度0两款型号却是后，这两者的两款显卡倍。分别对标英伟🚀

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