维度网讯，谷歌正在重组其几个月前刚刚组建的人工智能编码团队，以缩小与Anthropic在当前最具商业价值的应用——代码编写方面的差距。据The Information报道，这支临时的“突击队”正在扩展为一个更长期的部门，专注于“中间训练”阶段，即介于预训练与后训练之间的模型训练环节。

此次调整旨在改变Gemini模型的训练方式。新团队的目标不仅限于优化模型给出的现成答案，而是更早地将核心能力植入模型：强化编码能力，并将这些技能扩展至相关的商业任务，甚至包含制作演示文稿。这与Anthropic和OpenAI已采取的路径一致，即让编码工具的功能超越编程本身。

谷歌实质上承认，在这一细分领域仅靠强大的基础模型不足以取胜，还需要专门的训练、专用的计算资源以及更紧密的产品迭代周期。此次重组发生在一个令人不安的背景下：公司近期失去了两位知名研究员。诺姆·沙齐尔（Noam Shazir）加入了OpenAI，据称是因为其项目所需的算力被转至其他团队；诺贝尔奖得主、AlphaFold负责人约翰·江珀（John Jumper）即将加入Anthropic，而他在离职前不久刚被调入上述编码团队。

Gemini模型训练并非一帆风顺，其间接迹象体现在旗舰产品的进展上。在5月I/O大会上发布的Gemini 3.5 Pro至今未公开上线。据Business Insider报道，其发布已推迟至7月。谷歌正在其Antigravity和LMArena平台上收集反馈，并对模型进行进一步训练以处理更长的代理型任务，同时单独解决token消耗问题。目前公开可用的只有Gemini 3.5 Flash，而Pro版本仍限于有限的企业预览。

谷歌的安全边际依然巨大，其拥有自研TPU芯片、Gemini模型、云服务、搜索、YouTube以及庞大的分发网络。问题在于，这次训练重组能否转化为实质性的质量提升，而不仅仅是换块门牌。第一次考验将是7月Gemini 3.5 Pro的发布。

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