Kilpatrick：下一个“窄超级智能”会出在能验证的领域，科学是候选之一

能验证的领域先到：数学、金融，科学“可能很有意思”

他先说编程现在几乎像窄范围的超级智能，所以他想的不是“通用智能什么时候到”，而是一个个垂直领域各自先到，他叫它“参差不齐的超级智能”，会在通用智能之前出现。被问下一个是哪个领域时，他先说自己想编程想得太多，然后给出标准：结果更容易验证的领域进展更快，比如数学、金融，科学“也许会很有意思”，能看到一些有验证性的领域真的起飞。他还希望这些好结果越早出现越好，让人们早点知道这项技术正面的影响。他说数学证明他不是数学家，“有点超出我的理解”。

“things that have better verifiability obviously are the ones where you'll see the gains happen more quickly.”Logan Kilpatrick

Omni：一个模型，因为理解世界而被叫作世界模型

他说“世界模型”的定义正在变模糊：Demis 把 Omni 称为世界模型，是因为它对世界的理解程度；从结构上它和以前的世界模型不一样，他自己不是架构专家。主持人把传统世界模型说成“以动作为条件的视频模型”，他同意现在说的世界模型其实是对世界有一些理解的模型，不一定是那种视频模型。Omni 是一个单一模型，不是把请求转给八个不同的模型；以前是文本、音频、音乐、图像和视频各有各的模型。它现在能用的是视频编辑，其他输出“能用但质量不行、不是最先进”，所以没有放出；也不是实时的；这是 Omni Flash 的第一版。他说传统的在线世界模型运行成本极高、难以扩展，Omni 的做法可能更容易扩展，也能做许多同样的事，但不是实时。他举的例子是台下有人用 Omni 编辑一张台上的照片，加进一只狗，编出来的画面里其他人看到狗的反应也很自然。

DeepMind 的科学出身，与追分数的风险

他说 DeepMind 的文化跟领导者有关：Demis 是诺贝尔奖得主，也是这一路的“元老”，这种科学的方式在公司里能感觉到；而创立这个使命的原因是“解决疾病”之类的问题。他自己也在提醒自己别陷进“谁把 SWE-bench 的数字推得更高”的竞争，因为做这些是为了解决人类真正的问题。他还说这是一个不零和的局面。这是他对公司文化的看法，没有给出任何具体科学项目。