Todo lo que El Forum ha publicado sobre Google DeepMind, con sus fuentes.
Análisis de 17 modelos muestra errores frecuentes en temas complejos como hipotecas. Claude Opus 5 lidera con un 39 % de error. Modelos de pago superan a los gratuitos.
Jacob Coxon y Bilal Chughtai renunciaron a sus puestos y publicaron en X advertencias graves sobre la carrera hacia una superinteligencia auto-mejorable y el peligro de la IA para la humanidad.
Un episodio reciente de The Verge expone la solicitud de regulación y exenciones antimonopolio por parte de líderes de la IA para evitar riesgos graves, con estimaciones de extinción humana por IA superiores al 10 %.
El CEO de Anthropic sugiere tres medidas para frenar el avance de sistemas IA y OpenAI apoya crear evaluadores externos con acceso similar al de empleados, sin acuerdo formal conjunto.
El DeepMind Institute, dirigido por Shane Legg, Demis Hassabis y James Manyika, comenzó con publicaciones sobre política económica, transparencia de modelos, acceso global y florecimiento humano.
Chughtai renunció en julio de 2026 y alerta desde fuera sobre los riesgos graves de la IA, subrayando la urgencia de debatir y regular su desarrollo.
Modelos como Gemini, GPT y Claude desarrollaron un lenguaje propio en simulaciones sin instrucciones previas, con hasta el 55 % de los mensajes indescifrables para investigadores, según un estudio de Emergence.
Chris Lehane, jefe global de política de OpenAI, comunicó que llevan semanas dialogando con Anthropic y Google DeepMind para abordar riesgos en IA.
TurnTrout, científico investigador en Google DeepMind, escribió un op-ed en Alignment Forum que aparece publicado en The Guardian alertando sobre peligros de la inteligencia artificial y la necesidad de prestar atención a estas advertencias.
Google DeepMind ha presentado un sistema pionero que garantiza la privacidad y confidencialidad en la evaluación de modelos de IA, en colaboración con instituciones internacionales. La prueba piloto involucra al modelo Gemini Flash Lite y tecnología de Google Cloud.
Google presentó en marzo de 2025 su modelo de IA más avanzado para tareas complejas, con énfasis en razonamiento y programación, liderando en benchmarks y presentando nuevas capacidades. Su precio aún no se ha divulgado.
El modelo traduce lengua de signos americana (ASL) a texto en inglés y se integrará en la familia de modelos abiertos Gemma "later this year", según Google DeepMind.
El nuevo modelo genera pronósticos hasta 8 veces más rápido que su predecesor y, según Google, mejora el 99,9% de las variables evaluadas en predicción meteorológica.
DeepMind lanza ER 2 y On-Device 2, modelos que buscan que los robots razonen y actúen en tareas físicas complejas. ER 2 ya es accesible vía API; el control corporal sigue en lista de espera.
Un estudio de 2023 descubrió seis cócteles químicos capaces de revertir el envejecimiento transcriptómico celular. En 2026, DeepMind usó su IA Co-Scientist para potenciar esta investigación.
Google presenta dos modelos de IA para desarrolladores: Nano Banana 2 Lite genera imágenes en 4 segundos a 0,034 USD por 1.000 unidades y Gemini Omni Flash crea y edita vídeo por 0,10 USD por segundo.
La nueva familia Gemini incluye modelos centrados en eficiencia y un especializado en detectar y corregir vulnerabilidades, disponible en beta privada para gobiernos y socios.
El paquete incluye acceso a modelos científicos de DeepMind y licencias Gemini para decenas de miles de usuarios en los 17 laboratorios nacionales de energía de EE. UU.
El programa "AI for the Planet" seleccionará entre 10 y 15 organizaciones de la región Asia-Pacífico. Ofrece créditos de nube y acceso a Cloud TPUs, pero la ficha oficial no fija ninguna cuantía ni confirma que sea libre de participación accionarial.
El 18 de noviembre se publicó Gemini 3 Pro, disponible en apps, API y plataformas empresariales, una estrategia de despliegue amplio sin precios ni detalles de inversión.
