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Google DeepMind ha presentado AlphaTensor, un sistema de IA basado en AlphaZero que descubre algoritmos novedosos y eficientes para multiplicación matricial…
Por qué importaLa multiplicación matricial es una operación fundamental en procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, gráficos de videojuegos, simulaciones…
DeepMind presentó 47 artículos en la conferencia NeurIPS 2022 (28 de noviembre - 9 de diciembre), con 35 colaboraciones externas. Destaca Chinchilla, un modelo…
Por qué importaChinchilla redefinió la comprensión del escalado óptimo en modelos de lenguaje, mostrando que eficiencia y rendimiento no requieren modelos enormes…
Google ha anunciado la fusión de DeepMind y el equipo Brain de Google Research en una única unidad llamada Google DeepMind, bajo la dirección de Demis…
Por qué importaEsta fusión consolida el poder de investigación e industrialización de IA de Google, reuniendo los laboratorios responsables de hitos como AlphaFold…
DeepMind ha participado como patrocinador Diamond en la 11ª Conferencia Internacional de Representaciones de Aprendizaje (ICLR) celebrada en Kigali, Ruanda…
Por qué importaLos avances presentados abordan retos críticos para la IA empresarial: generalización entre tareas, eficiencia computacional, interpretabilidad y…
Google DeepMind publica un nuevo marco de investigación para evaluar riesgos extremos en modelos de propósito general, desarrollado en colaboración con…
Por qué importaLas empresas y reguladores necesitan herramientas concretas para evaluar y mitigar riesgos de modelos cada vez más potentes antes de su despliegue…
Google DeepMind ha presentado AlphaDev, un sistema de IA basado en aprendizaje por refuerzo que descubre nuevos algoritmos de ordenamiento más rápidos que los…
Por qué importaLos algoritmos de ordenamiento se ejecutan billones de veces al día en sistemas globales; mejoras incluso modestas (ahorrar una instrucción por…
Google DeepMind ha publicado un white paper en colaboración con universidades (Oxford, Montréal, Toronto, Columbia, Harvard, Stanford) y OpenAI que investiga…
Por qué importaLa gobernanza internacional de la IA es crítica para directivos y responsables de transformación digital porque afecta directamente a cómo se…
Google DeepMind y Google Research han publicado en Nature Medicine un artículo sobre CoDoC (Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow), un sistema…
Por qué importaCoDoC aborda un reto crítico en la adopción de IA clínica: saber cuándo el modelo puede fallar y cuándo es necesaria la experiencia humana. Esto es…
DeepMind ha presentado en ICLR 2021 EigenGame, un método que reformula el análisis de componentes principales (PCA) como un juego competitivo multiagente en…
Por qué importaDemuestra cómo la teoría de juegos puede resolver problemas fundamentales de aprendizaje automático que parecían limitados por escala computacional…
DeepMind ha publicado un preprint de Perceiver IO, una arquitectura de red neuronal diseñada para procesar múltiples tipos de datos (imágenes, audio, video…
Por qué importaReduce la necesidad de construir arquitecturas especializadas para cada tipo de dato o tarea, simplificando el desarrollo de sistemas multimodales y…
DeepMind ha publicado un nuevo enfoque de evaluación llamado Standardised Test Suite (STS) para medir el desempeño de agentes de inteligencia artificial en…
Por qué importaEvaluar agentes interactivos es un problema crítico aún no resuelto: las métricas actuales no correlacionan bien con el rendimiento real en…
Google DeepMind ha publicado StreamingQA, un nuevo benchmark a gran escala para evaluar cómo los modelos de pregunta-respuesta se adaptan a información nueva y…
Por qué importaLa capacidad de adaptar modelos de IA a conocimiento evolutivo es crítica para sistemas en producción que deben responder sobre eventos actuales sin…
DeepMind publicó un análisis empírico sobre el entrenamiento óptimo de modelos de lenguaje, concluyendo que los LLM actuales son demasiado grandes para su…
Por qué importaEste hallazgo desafía la estrategia dominante de maximizar parámetros y establece que la proporción óptima es 4x menos parámetros con 4x más datos…
Google DeepMind publica en Nature un estudio donde presenta AlphaFold, un sistema de IA que predice la estructura tridimensional de proteínas basándose…
Por qué importaResolver el problema del plegamiento de proteínas es fundamental para acelerar el descubrimiento científico y el desarrollo de fármacos. Hasta ahora…
Google DeepMind ha anunciado la apertura de su primer laboratorio de investigación fuera del Reino Unido en Edmonton, Alberta, en colaboración con la…
Por qué importaEste movimiento refleja la consolidación de DeepMind como actor global en investigación de IA y subraya la importancia de Canadá, especialmente…
DeepMind publica un análisis en la revista Neuron sobre el papel de la neurociencia en el progreso de la IA. El artículo, firmado por Demis Hassabis…
Por qué importaLa convergencia entre neurociencia e IA representa una oportunidad estratégica para resolver desafíos fundamentales en aprendizaje y generalización…
Google DeepMind ha publicado en Nature el desarrollo de AlphaGo Zero, una versión mejorada de AlphaGo que aprende a jugar Go sin entrenamiento previo en…
Por qué importaAlphaGo Zero demuestra que los algoritmos de IA pueden alcanzar y superar capacidades superhúmanas partiendo de cero, sin depender de datos o…
Google DeepMind ha publicado en Scientific Reports un nuevo método basado en teoría de juegos para analizar cómo interactúan sistemas IA en situaciones…
Por qué importaA medida que múltiples sistemas IA interactúen en el mundo real—desde robots cooperativos hasta mercados automatizados—entender sus dinámicas…
Google DeepMind ha publicado un nuevo paper que introduce un marco de evaluación de tres capas para los riesgos sociales y éticos de sistemas de IA generativa…
Por qué importaLas empresas que desarrollan o desploegan sistemas de IA necesitan marcos prácticos y consensuados para evaluar riesgos reales, no solo capacidades…
Google DeepMind y EMBL-EBI anuncian que la base de datos AlphaFold Protein Structure Database ha alcanzado más de 200 millones de predicciones de estructuras…
Por qué importaEl acceso abierto a 200 millones de estructuras acelera exponencialmente el descubrimiento científico en biología, farmacología y medicina…
DeepMind ha aplicado redes neuronales profundas para optimizar el sistema de refrigeración de los centros de datos de Google, logrando una reducción del 40% en…
Por qué importaDemuestra que el machine learning puede resolver problemas operacionales costosos de gran escala con impacto ambiental inmediato. Para cualquier…
Google DeepMind ha presentado una técnica de investigación llamada Decoupled Neural Interfaces (DNI) que permite entrenar redes neuronales sin depender…
Por qué importaEsta investigación es relevante para optimizar el entrenamiento de redes neuronales a escala y en sistemas distribuidos, reduciendo tiempos de…
Google DeepMind, junto con Amazon, Google, Facebook, IBM y Microsoft, han formado una organización sin ánimo de lucro llamada Partnership on Artificial…
Por qué importaLa transparencia y el diálogo ético en torno a la IA son crecientes demandas regulatorias y de confianza pública. Esta iniciativa de las principales…
Google DeepMind ha publicado un marco integral para evaluar las capacidades ofensivas cibernéticas de modelos de IA avanzados, analizando más de 12.000…
Por qué importaA medida que la IA avanza hacia AGI, su potencial para automatizar y mejorar ciberataques es cada vez mayor. Este marco permite a los equipos de…
