
Genie 4 de DeepMind genera mundos interactivos con audio y diálogo
El nuevo modelo de mundo de Google se apoya en Gemini para mantener la coherencia de la simulación y ya está en vista previa para probadores seleccionados.
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Google DeepMind convirtió un video de una persona jugando en una simulación y luego pasó ese comportamiento al robot de Apptronik, que acertó siete tiros seguidos.

El equipo de Google DeepMind escribió 2.783 programas propios, murió 605 veces en dificultad fácil y gastó cerca de 520 dólares en tokens.

El puntaje cae a 49,8% en el entorno de prueba estándar, y Epoch AI lo ubica octavo en matemáticas y sexto en ingeniería de software.

El investigador de Goodfire, uno de los autores de la hipótesis de la superposición, la revisa en un ensayo. Neel Nanda, de Google DeepMind, pide no exagerar.

Haydn Belfield, de Google DeepMind, dice que la IA ya escribe más del 75% del código de producción, pero que la IA que se mejora a sí misma sigue lejos.

Google lo presenta como un solo modelo para todo el ciclo de la robótica, pero los prompts publicados muestran cuánta guía humana necesitan sus demos.

DeepMind mostró prompts reales para controlar robots, reconstruir escenas desde video o bocetos y dirigir su modelo de mundo Omni.

El sistema de Google DeepMind, construido sobre Gemini 3.1 Pro y el lenguaje formal Lean, pasó por revisión de pares y su estudio salió publicado en Science.

Google DeepMind lanzó Live Avatar para Gemini Enterprise, un rostro animado que sincroniza labios y gestos con la voz del modelo y llama herramientas sin cortar la conversación.

Dream-RSI vuelve a recorrer las búsquedas ya hechas para probar miles de estrategias nuevas sin llamar otra vez al modelo ni al evaluador.

La nueva herramienta de Google DeepMind permite predecir el impacto molecular de 9 mil millones de variantes genéticas, facilitando la investigación biomédica.

La nueva plataforma de Google DeepMind utiliza inteligencia artificial para predecir el impacto de nueve mil millones de variantes genéticas en la salud humana.

El investigador alemán de 31 años dejó Google DeepMind para fundar una startup en modo sigiloso que aplica sus modelos del mundo a humanoides importados desde China.

Google DeepMind precalculó el efecto molecular de cada cambio de una sola letra posible en el genoma humano y lo publicó como un catálogo de un petabyte, gratuito para uso académico.

El nuevo modelo de DeepMind utiliza datos satelitales en tiempo real para generar pronósticos horarios con una resolución de hasta cinco kilómetros.

La nueva función agéntica deja que el modelo decida qué tramos del video revisar, en vez de ingerir el archivo completo, y baja los costos hasta 66% según Google.

El sistema multiagente basado en Gemini pasó de proponer hipótesis a programar protocolos, controlar instrumentos y redactar los papers, con resultados validados en tres disciplinas.

El modelo debuta en el Pixel 11 con dictado por señas en Gboard y Live Transcribe, entrenado con más de 100.000 horas de video en más de 50 lenguas de señas.

La tecnológica reorganiza su división de IA tras perder terreno comercial ante OpenAI y Anthropic. Demis Hassabis asume un rol puramente científico.

Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le dejan Google DeepMind para fundar una nueva compañía enfocada en la automatización de la investigación científica.

La nueva capa de inteligencia de Google promete control corporal total y colaboración multi-robot. Un repaso a lo mejor de la semana en robótica.

Google DeepMind presenta una nueva capa de inteligencia para robots, permitiendo control corporal completo, destreza fina y colaboración multi-robot en tiempo real.

El modelo más rápido en su clase de inteligencia consume tantos tokens en tareas de agentes que supera incluso al Gemini 3.1 Pro en costo total.
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