DeepMind aperta o controle sobre a pesquisa da IA ​​para proteger a vantagem competitiva do Google

O Google Deepmind começou a restringir ativamente a liberação pública de alguns trabalhos de pesquisa de IA em uma mudança que reflete sua crescente priorização de vantagem estratégica sobre a abertura científica. Abertura

A nova política interna da DeepMind aplica um embargo de seis meses em trabalhos selecionados relacionados a IA generativa, relata os tempos financeiros . Esses documentos agora devem passar por várias camadas de revisão interna-às vezes por executivos-antes que possam ser compartilhados publicamente. Fontes citadas pelo Financial Times sugerem que, em alguns casos, a publicação é totalmente bloqueada. Um pesquisador do DeepMind observou: “Agora nos dizem que a publicação não é mais o padrão.”

Desenvolvimento ALIGNS com o Google Wander para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google para o Google Gêmeos, a principal família de modelos de idiomas grandes do DeepMind, desempenha um papel fundamental nos produtos do Google-de ferramentas de espaço de trabalho ao Android-e proteger a pesquisa subjacente está se tornando uma prioridade clara.

alphafold 3: atrasos, reação e transparência parcial

A mudança de política do DeepMind na política tornou-se aparente em maio de 2024, quando lançou o Alphafold 3 através de um artigo da natureza. O modelo ampliou significativamente as capacidades de seu antecessor modelando não apenas proteínas, mas também interações com DNA, RNA, ligantes e íons-chave para descoberta de medicamentos. Isso desencadeou um o código de protesto> para Pesarchers Filming”Fill Aceping”FILDA> Pesquisadores Código fonte do Alphafold 3 em novembro de 2024 sob uma licença não comercial. No entanto, os pesquisadores ainda precisam solicitar acesso aos pesos do modelo. O editor-chefe da natureza defendeu o atraso inicial, citando considerações de biossegurança e ético em torno de simulações moleculares. Caso em questão: txgemma, um conjunto de modelos de pesquisa biomédica lançados em março de 2025. Sua documentação observa que é”um kit de ferramentas de pesquisa, não um sistema móvel”, enfatizando a modularidade sobre a completude. As realizações ocorreram em fevereiro de 2025 com o alfageometria2, um modelo híbrido que superou o desempenho médio de medalhistas de ouro na Olimpíada Matemática Internacional (IMO). DDAR. Predecessor, graças a uma reescrita em C ++. Um avanço importante foi a inclusão do conjunto de conhecimento compartilhado de árvores de pesquisa (Skest), que permite pesquisas de feixe paralelo compartilharem descobertas. Como explicou o engenheiro do DeepMind, Thang Luong, “no AG2, projetamos um novo algoritmo de pesquisa, chamado conjunto de conhecimento compartilhado de árvores de pesquisa (Skest), para permitir que várias pesquisas de feixe sejam executadas em paralelo e ajudem um ao outro. A empresa sugeriu que a abordagem simbólica do Alpageometria2 poderia ser útil em campos como engenharia e física, mas seu valor estratégico parece superar os benefícios da liberação aberta. Mantenha seus modelos mais valiosos em segredo. Ao contrário dos modelos convencionais, esses robôs podem se adaptar rapidamente a novas tarefas sem precisar ser reprogramadas do zero. trajetórias e interagir de forma inteligente com o ambiente. As aplicações potenciais para essa tecnologia abrangem em indústrias como fabricação, logística e até robótica médica.

Outra indicação do pivô estratégico de DeepMind ocorreu em janeiro de 2025 com a formação de uma equipe especializada focada nos modelos mundiais-um componente-chave do objetivo de longo prazo da empresa, que pode ser o que se realizará a mais, o que pode ser o que pode ser o que se realizará a mais, o que pode ser o que pode ser o que pode ser o que se realizará a mais, o que pode ser o que pode fazer o que pode ser o que pode fazer o que pode ser o que pode fazer com que o World Finalmente, o Mundial de Poundos de Autiful, que pode ser o que pode ser o que se realizarem, o que pode ser o que pode ser o que se realizará, o que pode ser o que pode ser o que se realizará, o que pode ser o que há de mais de uma inteligência artificial, que pode ser o que pode ser o que pode ser o que pode ser o que pode fazer com que o mundo dos modelos de integração, que pode ser o que há de um pouco de trabalho, o que você está? incluindo os necessários para a AGI completa. Nas palavras de Brooks:”Temos planos ambiciosos para criar modelos generativos maciços que simulam o mundo”. publicamente disponível em um futuro próximo. Os esforços da equipe, projetados para ultrapassar os limites do que é possível na AGI, permanecem firmemente protegidos. Isso marca outra instância da postura cada vez mais protetora do DeepMind em sua propriedade intelectual e avanços tecnológicos. Conforme relatado por