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The DecoderGoogle Deepmind lanza Gemini 4 Carbon solo dos semanas después de Argon con ganancias en todos los aspectos
Google DeepMind lanzó Gemini 4 Carbon, el próximo modelo frontera, solo dos semanas después de Gemini 4 Argon. Carbon lidera el Índice de Inteligencia Artificial Analítica con 59 puntos, superando a Argon, aunque queda por detrás de Claude Opus 5.5 en la codificación agentica. El modelo destaca en tareas de desarrollo web y seguridad cibernética, mostrando mejoras significativas en razonamiento complejo y capacidad para manejar flujos de trabajo de desarrollo autónomo multidiario. Se está pasando por un proceso de preensayo voluntario del gobierno de EE. UU. para expertos en seguridad.
Google DeepMindGoogle DeepMind presenta Co-Scientist, un sistema de IA multiagente para acelerar la investigación científica
Google DeepMind publicó en Nature su investigación sobre Co-Scientist, un sistema de IA multiagente basado en Gemini que genera, debate y evoluciona hipótesis científicas mediante un "torneo de ideas". La herramienta, disponible para investigadores individuales a través de Hypothesis Generation, ya se aplicó en casos de fibrosis hepática, ELA, envejecimiento celular y enfermedades infecciosas junto a universidades y empresas como Stanford, MIT, Cambridge y Calico. La compañía informó que realizó evaluaciones de seguridad, incluidos usos indebidos en dominios CBRN, y que prevé ampliar el acceso a socios empresariales de Google Cloud.
The RegisterGoogle's Gemini 4 Carbon looks like a diamond in the rough
Google anunció Gemini 4 Carbon, un modelo mejorado que vende al mismo precio que su predecesor, Argon, mientras que los precios futuros se ajustarán. Este modelo destaca en ciberseguridad y tareas de larga duración, superando a otros modelos en varios benchmarks, incluyendo el índice de agente de codificación. El CEO de Google afirmó que Gemini 4 Argon y Carbon están a la vanguardia, señalando una fuerte posición de Google en el mercado de IA.
Google DeepMind presenta su iniciativa de investigación "AI co-clinician" para una atención médica aumentada por IA
Google DeepMind anunció su iniciativa de investigación "AI co-clinician", un sistema de IA diseñado para funcionar como miembro colaborativo del equipo de atención médica bajo supervisión clínica experta. En evaluaciones ciegas con 98 consultas de atención primaria, el sistema registró cero errores críticos en 97 casos y superó a herramientas líderes de síntesis de evidencia. En simulaciones de telemedicina con audio y video en vivo, igualó o superó a médicos de atención primaria en 68 de 140 áreas evaluadas, aunque los expertos siguieron siendo mejores en la identificación de señales de alerta y exámenes físicos críticos.
- Alan Karthikesalingam
- Vivek Natarajan
- Pushmeet Kohli
- Aniruddh Raghu
- Arthur Chen
- Charlie Taylor
- CJ Park
- David Stutz
- Devora Berlowitz
- Doug Fritz
- Dylan Slack
- Eliseo Papa
- Jack Chen
- JD Velasquez
- Jing Rong Lim
- Katya Tregubova
- Kelvin Guu
- Meet Shah
- Richard Green
- Ryutaro Tanno
- Sukhdeep Singh
- Victoria Johnston
- Adam Rodman
- James Manyika
- Demis Hassabis
ABC ColorGoogle presenta una versión mejorada de su IA para avanzar en la comprensión del genoma
Google DeepMind anunció AlphaGenome 2, un modelo de IA mejorado para predecir cómo las variaciones del ADN afectan a tipos celulares humanos específicos. Este modelo utiliza datos de más de 100 millones de perfiles celulares y una plataforma que predice cambios genómicos. La herramienta busca ayudar a los investigadores a descubrir factores celulares que causan enfermedades y a priorizar variantes genéticas.
La NaciónGoogle DeepMind presentó Genie 4, su nuevo motor de simulación de mundos en tiempo real - LA NACION
Google DeepMind presentó Genie 4, su nuevo motor de simulación de mundos en tiempo real. Esta cuarta generación de IA es un modelo nativamente multimodal que puede crear universos interactivos con descripción, incorporando generación nativa de audio, físicas avanzadas y control de escenas mediante lenguaje natural. Busca impulsar la Inteligencia Artificial General (AGI) al permitir que los sistemas digitales simulen con precisión las dinámicas del mundo físico.
Gemini Deep Think redefine la investigación científica con avances en matemática, física y computación
Google DeepMind publicó dos artículos que detallan cómo Gemini Deep Think, bajo dirección de expertos, resuelve problemas de investigación en matemática, física y ciencias de la computación. El agente Aletheia logró resultados autónomos en matemática de nivel doctoral, incluida la resolución de problemas abiertos de Erdős y la refutación de una conjetura de una década en optimización submodular. Los resultados, calificados por expertos humanos, muestran que la IA actúa como multiplicador de fuerza en el flujo de trabajo científico.
Un exinvestigador de Google DeepMind aseguró: “Hay probabilidad de que una de cada tres IA acabe con la humanidad en diez años” - LA NACION
Alex Turner, a former researcher at Google DeepMind, expressed concern that there is a probability of one in three Artificial Intelligences (AI) ending humanity within the next ten years. He warned that the increasing complexity and autonomy of AI systems, which execute instructions without human aid, could lead to a loss of control, as companies may not fully comprehend how their creations function.
Hugging Face BlogGoogle DeepMind lanza Gemma 4, su familia de modelos multimodales abiertos con soporte de audio y despliegue en dispositivo
Google DeepMind lanzó Gemma 4, su nueva familia de modelos multimodales abiertos bajo licencia Apache 2, disponibles en Hugging Face con soporte para transformers, llama.cpp, MLX, WebGPU y Rust. La familia incluye cinco tamaños (E2B, E4B, 12B Unified, 31B y 26B A4B) con ventanas de contexto de hasta 256K y capacidad de procesar imagen, texto y audio, pensados para despliegue en dispositivo. También se presentó DiffusionGemma, un modelo que genera texto por difusión con velocidades superiores a 1100 tokens por segundo, y borradores de predicción multi-token que aceleran la inferencia hasta tres veces.
Jensen Huang sale de Nvidia, que cae en bolsa; Google con ADN y otros clics tecnológicos
Jensen Huang renunció a su cargo en Nvidia tras una crisis reputacional, afectando las acciones de la empresa. Google DeepMind presentó AlphaGenome 2, un modelo de IA para predecir efectos en el ADN, y se discutieron riesgos de la dependencia cognitiva por el uso de chatbots. Además, se anunció la creación de un centro estatal en EE.UU. para evaluar la seguridad de los sistemas de IA.
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Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) en los modelos de lenguaje
El artículo explica el Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF), técnica que permite alinear modelos de lenguaje con valores humanos mediante tres etapas: preentrenamiento del modelo, entrenamiento de un modelo de recompensa con preferencias humanas y ajuste fino con aprendizaje por refuerzo (PPO). Detalla cómo OpenAI, Anthropic y DeepMind aplicaron el método en modelos como InstructGPT, Gopher y ChatGPT, y describe herramientas de código abierto como TRL, TRLX y RL4LMs. Señala limitaciones como el alto costo de la anotación humana, el desacuerdo entre anotadores y el riesgo de que los modelos generen texto dañino o inexacto.
Deep learning con proteínas: cómo el aprendizaje por transferencia revoluciona la biología
El artículo explica cómo las técnicas de deep learning y aprendizaje por transferencia, originadas en los grandes modelos de lenguaje como BERT y GPT, se aplican al estudio de proteínas. Describe qué son las proteínas, compuestas por cadenas de aminoácidos representables como texto, y cómo modelos como AlphaFold2 y ESMFold logran predecir su estructura tridimensional a partir de la secuencia. Finalmente invita a biólogos e investigadores de machine learning a usar notebooks de ejemplo para ajustar modelos de proteínas y compartir sus resultados en la comunidad.
Hugging Face presenta la búsqueda contrastiva para generar texto de nivel humano en Transformers
Hugging Face publicó una entrada de blog que presenta la búsqueda contrastiva, un método de decodificación para la generación de texto neuronal disponible en la biblioteca transformers tanto en PyTorch como en TensorFlow. El método, propuesto en NeurIPS 2022, combina la confianza del modelo con una penalización por degeneración para evitar repeticiones sin perder coherencia semántica. Los autores sostienen que permite generar texto de nivel humano con modelos de lenguaje listos para usar en 16 idiomas.
OpenAI NewsOpenAI presenta Random Network Distillation, un método de recompensas basado en predicción para el aprendizaje por refuerzo
OpenAI presentó Random Network Distillation (RND), un método de recompensas basado en predicción que incentiva la exploración por curiosidad en agentes de aprendizaje por refuerzo. RND superó por primera vez el rendimiento humano promedio en Montezuma's Revenge, encontrando las 24 habitaciones y resolviendo el primer nivel sin demostraciones ni acceso al estado del juego. El método es simple de implementar, aplicable a cualquier algoritmo de aprendizaje por refuerzo y evita el problema de la "televisión ruidosa".
OpenAI lanza Universe, una plataforma para entrenar la inteligencia general de la IA
OpenAI anunció el lanzamiento de Universe, una plataforma de software que permite entrenar agentes de inteligencia artificial en miles de entornos como juegos, sitios web y aplicaciones, usando píxeles de pantalla y comandos de teclado y mouse mediante VNC. El objetivo es avanzar hacia una inteligencia general capaz de reutilizar experiencia en tareas nuevas y desconocidas. La plataforma incluye 1.000 entornos, entre juegos Flash, tareas de navegador y juegos de Atari, con el respaldo de socios como EA, Microsoft, Valve y Wolfram.