Google DeepMind a început să restricționeze în mod activ lansarea publică a unor lucrări de cercetare AI într-o schimbare care reflectă prioritizarea din ce în ce mai mare a avantajului strategic față de deschiderea științifică.
în timp ce este cunoscută de mult timp pentru publicarea celei mai avansate activități, compania adoptă acum o abordare mai prude Openness
Noua politică internă a DeepMind aplică un embargo de șase luni pe lucrări selectate legate de AI generativ, relatează timpurile financiare . Aceste lucrări trebuie să treacă acum prin mai multe straturi de revizuire internă-uneori de către directori-înainte de a fi partajate public. Surse citate de Financial Times sugerează că, în unele cazuri, publicarea este blocată în întregime. Un cercetător DeepMind a menționat: „Ni se spune acum că publicarea nu mai este implicită. Gemini, familia flagship-ului DeepMind de modele de limbaj mare, joacă un rol esențial între produsele Google-de la instrumentele din spațiul de lucru până la Android-și protejarea cercetărilor de bază devine o prioritate clară.
Google tocmai a recuperat pozițiile de top în modelul AI de referință după ce a eliberat Gemini 2.5 Pro Experimental, aducând îmbunătățiri semnificative în motive structurate, multimodale, și aducând îmbunătățiri semnificative în raționamentele structurate, multimodal, și aducerea unor îmbunătățiri semnificativ Înțelegere.
Alphafold 3: întârzieri, reacții și transparență parțială
DeepMind schimbarea politicii a devenit evidentă încă din mai 2024, când a lansat Alphafold 3 printr-o lucrare naturală. Modelul a extins semnificativ capacitățile predecesorului său prin modelarea nu doar a proteinelor, ci și interacțiunile cu ADN-ul, ARN-ul, liganzii și ionii-Key pentru descoperirea medicamentelor.
Cu toate acestea, accesul a fost restricționat la o interfață web care a limitat utilizatorii limitați la doar 20 de predicții pe zi. Acest lucru a stârnit un Scrisoare de protest semnată de peste 1.000 de cercetători Solicitarea completă a codului și a greutăților. Codul sursă Alphafold 3 în noiembrie 2024 sub o licență non-comercială. Cu toate acestea, cercetătorii trebuie să aplice încă pentru acces la greutățile modelului. Redactorul-șef al naturii a apărat întârzierea inițială, citând biosecuritate și considerente etice în jurul simulărilor moleculare.
txgemma: open-sourced-dar bazat pe modele mai vechi
DeepMind continuă să opereze unele instrumente, dar, în mod tipic, doar cele construite pe arhitecturi de legare. În caz de caz: TXGEMMA, o suită de modele de cercetare biomedicală lansată în martie 2025.
construită pe arhitectura ușoară Gemma 2, TXGEMMA a fost proiectată pentru a rula pe un singur GPU și include un agent pro-orientat al Gemini 1.5 pentru sarcini precum predicțiile de legare a proteinei. Documentația sa notează că este „un set de instrumente de cercetare, nu un sistem de cheie”, subliniind modularitatea peste completitate.
deschiderea sa selectivă subliniază intenția companiei de a împărtăși ceea ce este sigur în timp ce reține ceea ce este sensibil strategic.
Alphageometry2 Breaks Records-But, în cazul în care este blocat în cel mai mare parte a lui
Building on its earlier silver medal-level performance from July 2024, the system achieved an 84% solve rate on 25 years of IMO geometry problems by combining Gemini’s neural reasoning with a symbolic engine known as Ddar.
în conformitate cu DeepMind’s Document oficial de cercetare ,”Ag2 atinge o rată impresionantă de 84% rezolvând toate cele 2000-2024 IMO Geometry Faster…”
Predecesor, datorită unei rescrieri în C ++. O descoperire cheie a fost includerea ansamblului de cunoștințe partajate de arbori de căutare (Skest), care permite căutările paralele de fasciculuri pentru a împărtăși descoperirile. După cum a explicat Inginerul DeepMind Thang Luong, „În AG2, proiectăm un nou algoritm de căutare, numit ansamblu de cunoștințe partajate de arbori de căutare (skst), pentru a permite mai multor căutări de fasciculuri să funcționeze în paralel și să se ajute reciproc.”
Cu toate acestea, în ciuda realizării, DeepMind nu a lansat codul sau greutățile modelului. The company has suggested that AlphaGeometry2’s symbolic approach could prove useful in fields such as engineering and physics, but its strategic value appears to outweigh the benefits of open release.
Gemini Robotics: Transforming Automation with Secrecy
DeepMind’s push into robotics with Gemini Robotics in March 2025 further highlights the company’s strategic decision to Păstrați cele mai valoroase modele sub Wraps.
Gemini Robotics integrează recunoașterea vizuală, înțelegerea limbajului și învățarea de acțiune în timp real pentru a permite roboților să învețe sarcinile cu o pregătire minimă. Spre deosebire de modelele convenționale, acești roboți se pot adapta rapid la noi sarcini, fără a fi nevoie să fie reprogramați de la zero.
Tehnologia este construită pe arhitectura Gemini 2.0 a DeepMind, folosind tehnici de învățare cu fotografii zero și puține fotografii pentru a optimiza performanța cu mici date de antrenament. traiectorii și interacționează inteligent cu împrejurimile lor. Aplicațiile potențiale pentru această tehnologie se extind pe industrii precum fabricația, logistica și chiar robotica medicală.
Cu toate acestea, la fel ca în cazul celorlalte modele AI de la Deepmind, aceste sisteme de robotică nu sunt lansate publicului. În ciuda potențialului lor de a revoluționa industriile care se bazează pe automatizare, DeepMind a ales să le păstreze proprietăți, subliniază intenția companiei de a-și proteja conducerea în spații robotice și AI.
așa cum au subliniat experții din industrie, valoarea comercială a acestor tehnologii este prea mare pentru a lăsa să alunece în domeniul deschis. Doors
Un alt indiciu al pivotului strategic al lui Deepmind a venit în ianuarie 2025 cu formarea unei echipe specializate, concentrată pe modelele mondiale-o componentă cheie a obiectivului pe termen lung al companiei de a realiza inteligență generală artificială (AGI). inclusiv cele necesare pentru AGI.
Tim Brooks, un fost cercetător OpenAI, conduce efortul, care urmează să colaboreze cu inițiativele existente ale Deepmind, inclusiv Gemeni, VEO (Video Generation) și Genie (generația mondială 3D). În cuvintele lui Brooks: „Avem planuri ambițioase de a face modele generative masive care simulează lumea. pus la dispoziție public în viitorul apropiat. Eforturile echipei, care sunt concepute pentru a împinge limitele a ceea ce este posibil în AGI, rămân strâns păzite. Acest lucru marchează o altă instanță a poziției din ce în ce mai protectoare a DeepMind asupra proprietății sale intelectuale și a progreselor tehnologice.
Cercetătorii exprimă frustrarea pe măsură ce deschiderea academică se micșorează
Focusul în creștere al DeepMind asupra dezvoltării produsului față de colaborarea științifică nu a trecut neobservată de cercetătorii săi. As reported by the Financial Times, several employees have expressed frustration over the increasing bureaucracy surrounding the company’s research rezultate.
Unii cercetători au lăsat profunzimi în ceea ce privește îngrijorările că valorile de laborator ale laboratorului de deschidere științifică și realizări academice sunt umbrite de comercializarea crescândă a companiei de AI.
un fost angajat a remarcat concentrarea crescândă asupra rezultatelor orientate către produse, mai degrabă decât recunoașterea academică, adăugând faptul că i schimbarea și regenerile orientate către produse devin mai degrabă. Se aliniază cu o schimbare mai largă a abordării Google a AI, unde cercetarea este acum mai strâns legată de dezvoltarea produselor și interesele comerciale ca niciodată.
principiile AI actualizate Google și tensiunea dintre deschidere și secret
Tensiunea în creștere între transparența științifică și secretul comercial a fost subliniat în creștere, printre transparența științifică, principiile.
Compania a eliminat recent unele dintre angajamentele sale anterioare pentru a evita dezvoltarea tehnologiilor AI care ar putea fi utilizate greșit, inclusiv în supraveghere sau armament. În schimb, orientările actualizate subliniază designul centrat pe om, potențialul AI de a aborda provocările globale și responsabilitatea de a implementa AI în siguranță și etic. Noua abordare a companiei permite o mai mare flexibilitate în dezvoltarea tehnologiilor potențial controversate-ceva care ar putea alimenta și mai mult secretul din ce în ce mai mare în jurul proiectelor sale AI.
În lunile următoare, va fi interesant să vedem dacă DeepMind continuă să urmeze această cale de deschidere selectivă sau dacă creșterea creșterii din comunitatea sa de cercetare forțează o recalibrare a polimentarelor sale. Zona vitală de concurență între giganții tehnologici, actul de echilibrare al DeepMind dintre transparență și protecționism va rămâne una dintre poveștile cheie de urmărit.
