双子座 4 氩
Gemini 4 Argon

原始链接: https://deepmind.google/models/gemini/

Argon 正在帮助我们的研究人员加速量子纠错和算法设计方面的进展。为了帮助纠错解码器实时跟上量子硬件,Argon 将内部版 AlphaQubit——我们的机器学习量子纠错解码器——转换成一个单一、高度优化的硬件内核,使其推理吞吐量几乎翻倍,从而让我们能够部署更大、能力更强的模型,并扩展到更大的量子设备,同时继续满足严格的实时阈值。Argon 还在降低量子子程序的时空成本。对于 arcsin——近期量子模拟算法中的一个构建模块——由 Argon 编写并在 Lean 中形式化验证的实现,与已发表的量子 CORDIC 基线相比,将时空成本降低超过 100 倍,这是朝着优化量子电路标准库迈出的一步。

Hacker News 上关于谷歌 Gemini 4 Argon 的讨论总体正面但褒贬不一。用户称赞其写作、通用推理、健康解释、多模态、速度、SVG/空间任务,称其接近前沿,并能与 Opus 5.5/GPT-6 竞争,尤其是在编码之外。一些基准测试显示 Argon 是帕累托前沿聊天模型,不过编码落后于竞争对手,测试者报告偶尔出现无限推理循环和思维链格式错误。价格也受到关注:入门价每百万 token 2 美元/10 美元,12 月 1 日翻倍。 主要批评针对谷歌的发布和产品混乱:Pro 订阅者可在 Gemini 应用中使用 Argon,但不能在 Antigravity 中使用,后者仅限 Ultra;用户报告追加销售、模型不可用、支付问题,以及糟糕的移动网页用户体验。Pelican/SVG 测试有所改善,可能归因于明确的 SVG 训练。总体而言:模型强大,提升了谷歌的地位,但混乱的打包、可用性和编码打磨限制了热情。
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原文

Argon is helping our researchers accelerate progress across both quantum error correction and algorithm design. To help error decoders keep pace with quantum hardware in real-time, Argon translated an internal version of AlphaQubit, our ML quantum error correction decoder, into a single, highly optimized hardware kernel – nearly doubling its inference throughput so we can deploy larger, more capable models and scale to larger quantum devices, while continuing to meet strict real-time thresholds. Argon is also reducing spacetime costs for quantum subroutines. For arcsin, a building block in recent quantum simulation algorithms, an implementation written by Argon and formally verified in Lean cuts spacetime cost by more than 100x compared to a published quantum CORDIC baseline, a step toward a standard library of optimized quantum circuits.

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