Noticias cuyo impacto empresarial afecta a desarrollo
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Google DeepMind ha presentado SIMA 2, la evolución de su agente multimodal SIMA, ahora potenciado con el modelo Gemini. A diferencia de SIMA 1 (que aprendió…
Por qué importaSIMA 2 representa un avance significativo hacia agentes de propósito general con razonamiento embodied que puede transferir conceptos entre entornos…
Google DeepMind publica en Nature un nuevo método para alinear las representaciones visuales internas de los modelos de IA con el conocimiento humano. El…
Por qué importaLos modelos de visión más precisos en tareas cognitivas mejoran también en desempeño general: generalización a imágenes nuevas, aprendizaje con pocos…
Google DeepMind ha presentado Genie 3, un modelo de mundo general que genera entornos interactivos diversos a partir de prompts de texto. El sistema produce…
Por qué importaGenie 3 representa un avance crítico en modelos de mundo, pasando de la generación de vídeos a entornos dinámicos e interactivos que permiten…
Google DeepMind anunció que Gemini 2.5 Deep Think logró un desempeño a nivel de medalla de oro en las finales mundiales de la International Collegiate…
Por qué importaDemuestra que la IA ha alcanzado un nivel de razonamiento abstracto y resolución de problemas comparables al de los mejores expertos humanos en…
Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics 1.5, una familia de dos modelos especializados para robotística: Gemini Robotics-ER 1.5 (razonamiento…
Por qué importaEstos modelos representan un avance fundamental hacia robots de propósito general capaces de razonar, planificar y usar herramientas en el mundo…
Google DeepMind publica un artículo sobre curiosity learning (aprendizaje por curiosidad) en agentes de refuerzo, argumentando que los comportamientos…
Por qué importaEl enfoque desafía la práctica común de descartar comportamientos curiosos una vez completada la exploración, revelando que éstos pueden servir como…
Google DeepMind ha presentado Melting Pot, una suite de evaluación para aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La herramienta incluye 21 "substratos"…
Por qué importaLa evaluación sistemática de la generalización social en sistemas multiagente es crítica para desplegar tecnología autónoma segura en el mundo real…
Google DeepMind ha presentado el Playroom, un entorno virtual de simulación donde dos agentes robóticos entrenan mediante aprendizaje por imitación y refuerzo…
Por qué importaEl estudio aborda uno de los retos cruciales de la IA general: crear agentes que interactúen naturalmente en ambientes complejos y con lenguaje…
Google DeepMind ha publicado un artículo sobre sus Principios Operacionales y el proceso de revisión ética que guió el lanzamiento de AlphaFold, su sistema de…
Por qué importaEl enfoque estructurado de DeepMind para evaluar riesgos éticos y beneficios de tecnologías transformadoras proporciona un modelo de gobernanza que…
DeepMind ha publicado R2D3 (Recurrent Replay Distributed DQN from Demonstrations), un agente de aprendizaje por refuerzo diseñado para resolver tareas con…
Por qué importaR2D3 aborda un problema fundamental del aprendizaje por refuerzo: la exploración ineficiente en entornos complejos. La capacidad de aprovechar…
Google DeepMind ha lanzado el Perception Test, un benchmark basado en videos reales del mundo para evaluar las capacidades perceptivas de modelos de IA…
Por qué importaLos benchmarks son instrumentos clave para definir objetivos de investigación y medir progreso en IA. El Perception Test aborda una brecha…
Google DeepMind ha desarrollado DeepNash, un agente de IA que ha alcanzado nivel de experto humano en Stratego, un juego de mesa más complejo que el ajedrez y…
Por qué importaEste avance es significativo porque Stratego representa un desafío técnico diferente a juegos de información perfecta como el ajedrez o el Go…
Google DeepMind presenta RoboCat, un agente de IA basado en el modelo multimodal Gato que aprende a realizar múltiples tareas en diferentes brazos robóticos…
Por qué importaReduce significativamente la barrera de datos etiquetados en robótica, que es el principal cuello de botella en el desarrollo de robots multiusos. La…
Google DeepMind ha lanzado Robotic Transformer 2 (RT-2), un modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) que integra conocimiento de datos web y robóticos para…
Por qué importaRT-2 representa un salto cualitativo en la capacidad de robots para generalizar y razonar sobre instrucciones nuevas sin haber visto esos objetos o…
Google DeepMind publica en Nature un paper describiendo MuZero, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que domina Go, ajedrez, shogi y Atari sin que le…
Por qué importaMuZero representa un avance significativo en algoritmos de propósito general al resolver el problema de planificación en entornos con dinámicas…
Google DeepMind ha publicado la base de datos AlphaFold Protein Structure Database con predicciones de alta precisión para todas las ~20.000 proteínas del…
Por qué importaEste lanzamiento acelera dramáticamente la investigación biomédica, acortando tiempos de descubrimiento de meses o años a minutos, con implicaciones…
DeepMind publica un preprint sobre agentes entrenados con aprendizaje por refuerzo en abierto (open-ended learning) capaces de jugar múltiples juegos sin…
Por qué importaEste avance aborda una limitación fundamental del aprendizaje por refuerzo: la incapacidad de generalizar entre tareas diferentes sin…
Google DeepMind ha publicado en Nature Methods un nuevo modelo de arquitectura Enformer basado en Transformers que mejora significativamente la predicción de…
Por qué importaEste avance permite interpretar variantes genéticas asociadas a enfermedades complejas con mucha mayor precisión, lo que acelera el descubrimiento de…
Google DeepMind ha publicado RGB-Stacking, un nuevo benchmark para la manipulación robótica basada en visión, donde un robot debe aprender a apilar objetos de…
Por qué importaDemuestra un progreso importante hacia robots más generalizables, capaces de aprender comportamientos complejos de multi-objeto más allá de tareas…
Google DeepMind presenta Ithaca, una red neuronal profunda que restaura textos faltantes en inscripciones dañadas, identifica su ubicación original y estima su…
Por qué importaDemuestra un caso concreto de colaboración efectiva entre máquinas e historiadores en un problema real: la interpretación del patrimonio histórico…
Google DeepMind ha publicado un preprint de Flamingo, un modelo de lenguaje visual (VLM) de 80 mil millones de parámetros que alcanza el estado del arte en…
Por qué importaFlamingo reduce drásticamente la necesidad de datos etiquetados y reentrenamiento para nuevas tareas, haciendo los modelos multimodales más…
Google DeepMind ha completado la publicación en código abierto de MuJoCo, el simulador de física que adquirió en octubre de 2021. El repositorio completo está…
Por qué importaLa apertura del código de MuJoCo reduce barreras de entrada para equipos de robótica e investigación en universidades y empresas, permitiendo…
Google DeepMind ha publicado Perceiver AR, una arquitectura autoregresiva y agnóstica de modalidad que utiliza cross-attention para procesar contextos muy…
Por qué importaLas limitaciones actuales en longitud de contexto (típicamente 2.048 tokens en Transformers) afectan la calidad de generación en tareas largas…
Google DeepMind ha presentado GopherCite, un modelo de lenguaje entrenado para respaldar sus afirmaciones factuales con evidencia verificable de la web. El…
Por qué importaLa alucinación de hechos es un problema crítico que limita la confiabilidad de los LLM en aplicaciones con usuarios. Un modelo que cite evidencia…
