Seguimiento
Una historia agrupa las noticias que cubren el mismo asunto. Su estado se calcula con la actividad reciente, las fuentes y el impacto.
Todas EstableEn evoluciónEvolución rápidaAlto impactoCerrada
Desde finales de 2023, Google DeepMind ha construido una serie de sistemas para robots más generales y eficientes: Open X-Embodiment y RT-1-X/RT-2-X permiten controlar múltiples tipos de robots con un solo modelo; AutoRT, SARA-RT y RT-Trajectory mejoran la…
DeepMind publicó en 2022 un estudio que demuestra que los grandes modelos de lenguaje de la época estaban sobredimensionados en parámetros respecto a los datos de entrenamiento usados. Su modelo Chinchilla, con 70 mil millones de parámetros y 1.3 billones de…
En 2016 grandes tecnológicas (Google DeepMind, Amazon, Google, Facebook, IBM y Microsoft) crearon Partnership on AI, una organización sin ánimo de lucro para debatir beneficios, riesgos y buenas prácticas éticas en IA. Seis años después, en 2022, DeepMind y…
DeepMind investigó desde 2021 los límites de las técnicas automáticas de detoxificación de modelos de lenguaje, hallando que reducen la toxicidad medida pero generan clasificadores poco fiables y efectos secundarios desiguales. En 2022 presentó Sparrow, un…
Google DeepMind ha desarrollado un enfoque doble: por un lado, marcos filosóficos sobre cómo alinear sistemas de IA con valores humanos plurales, evitando imponer una única moral y apoyándose en principios de justicia y legitimidad democrática. Por otro, ha…
AlphaFold DB, desarrollada por Google DeepMind junto con EMBL-EBI, comenzó en 2021 con predicciones para más de 100 millones de proteínas cubriendo proteomas completos de organismos y patógenos. En julio de 2022 la base de datos alcanzó más de 200 millones de…
AlphaFold, la herramienta de predicción de estructuras proteicas de Google DeepMind, está acelerando avances en biología estructural. Investigadores de Harvard, Max Planck Institute y EMBL la usaron para modelizar el complejo del poro nuclear, relevante para…
MuZero, algoritmo de aprendizaje por refuerzo de Google DeepMind presentado en 2020 para dominar juegos sin conocer sus reglas, ha pasado de la investigación a la producción real. DeepMind lo ha aplicado junto a YouTube para optimizar la compresión de vídeo…
En diciembre de 2021, Google DeepMind publicó tres investigaciones relacionadas: el modelo de lenguaje Gopher (280 mil millones de parámetros), una taxonomía de riesgos éticos de los LLMs, y RETRO, una arquitectura que combina modelos más pequeños con…
Desde 2020 Google DeepMind ha publicado sucesivamente herramientas de simulación como apoyo a la investigación en aprendizaje por refuerzo y robótica. Primero lanzó componentes y la librería dm_env_rpc para construir entornos virtuales complejos con Unity…
DeepMind investiga desde 2017 cómo agentes de IA cooperan o compiten en dilemas sociales secuenciales, usando entornos como 'Gathering' y 'Wolfpack' para modelar comportamientos económicos y sociales. En 2021 la compañía publicó Melting Pot, un benchmark con…
DeepMind ha desarrollado una línea de trabajo que conecta neurociencia e IA, mostrando inspiración bidireccional entre ambos campos. Tras los artículos en Neuron y Nature sobre experience replay y dopamina, la empresa ha publicado en PNAS un nuevo framework…
DeepMind y OpenAI han publicado métodos para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo usando retroalimentación humana no experta en lugar de funciones de recompensa explícitas. El primer trabajo muestra que 30 minutos de comparaciones de comportamientos…
DeepMind desarrolló AlphaStar, un sistema de IA que juega StarCraft II sin restricciones de reglas ni mapas. El sistema derrotó 5-0 al jugador profesional Grzegorz 'MaNa' Komincz en condiciones de competición estándar, y alcanzó el nivel Grandmaster superando…
DeepMind presentó en 2017 Population Based Training (PBT), un método que entrena múltiples redes en paralelo y ajusta automáticamente sus hiperparámetros combinando búsqueda aleatoria con optimización adaptativa. El método mostró mejoras en tareas de…
Tras la investigación de la ICO sobre el proyecto Streams, que reveló falta de base legal para el uso de datos de pacientes en 2015-2016, DeepMind Health reconoció fallos de transparencia y se sometió a revisión independiente. La empresa publicó informes…
DeepMind desarrolló agentes de IA capaces de navegar usando solo imágenes visuales, sin mapas ni GPS, logrando desplazarse por ciudades reales como Londres, París y Nueva York. Posteriormente, la compañía descubrió que al entrenar redes neuronales recurrentes…
Google DeepMind liberó en código abierto DeepMind Lab, una plataforma de simulación 3D para entrenar agentes de IA autónomos. Posteriormente, construyó sobre esa base Psychlab, una plataforma que adapta metodologías de psicología cognitiva experimental para…
Google DeepMind ha reforzado su estrategia de colaboración académica mediante nuevos módulos de máster en UCL y Oxford, patrocinio a laboratorios independientes y presencia activa en conferencias como NIPS. Además, la compañía ha abierto una segunda oficina…
Google DeepMind presentó WaveNet, un modelo generativo que sintetiza audio crudo y reduce a la mitad la brecha de calidad con la voz humana según pruebas MOS. Poco después, una versión optimizada del modelo se integró en Google Assistant en inglés y japonés…
En noviembre de 2016 DeepMind y Blizzard anunciaron una colaboración para convertir StarCraft II en entorno de investigación en aprendizaje por refuerzo. En agosto de 2017 concretaron ese anuncio con el lanzamiento de SC2LE, que incluye PySC2, capas de…