据谷歌工程师 Haydn Belfield 称，尽管自动化程度大幅提高，Google DeepMind 尚未发现 AI 本身推动 AI 研究出现可测量的加速。Belfield 表示，AI 编写了 Google 生产代码的 75% 以上，但每项更改在提交前都会经过人工审核。Google 的 Argon 系统完成了 RE-Bench 中约一半的 74 项机器学习工程任务。
Google 的通用能力指数显示，Gemini 的能力稳步提升，但没有显著的统计学加速。这些发现与研究人员关于可能出现智能爆发的警告形成对照：据报告，自动化程度和能力的提升尚未转化为 Google DeepMind 的 AI 研究出现可测量的加速。
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