{"id":515,"date":"2025-05-15T21:13:50","date_gmt":"2025-05-15T21:13:50","guid":{"rendered":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/5-hazanas-impresionantes-del-nuevo-agente-de-codificacion-ai-de-ai-de-deepmind\/"},"modified":"2025-05-15T21:13:50","modified_gmt":"2025-05-15T21:13:50","slug":"5-hazanas-impresionantes-del-nuevo-agente-de-codificacion-ai-de-ai-de-deepmind","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/5-hazanas-impresionantes-del-nuevo-agente-de-codificacion-ai-de-ai-de-deepmind\/","title":{"rendered":"5 haza\u00f1as impresionantes del nuevo agente de codificaci\u00f3n AI de AI de Deepmind"},"content":{"rendered":"
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Los sistemas de IA de Google Deepmind han dado grandes avances cient\u00edficos en los \u00faltimos a\u00f1os, de <\/span>predecir las estructuras 3D de casi todos <\/span>prote\u00edna conocida<\/span> en el universo a <\/span>Pron\u00f3stico del clima<\/span> M\u00e1s exactamente que nunca. <\/span><\/p>\n

El laboratorio con sede en el Reino Unido present\u00f3 hoy su \u00faltimo avance: Alphaevolve, un agente de codificaci\u00f3n de IA que hace que los modelos de idiomas grandes (LLM) sean mejor como Gemini para resolver la computaci\u00f3n compleja y los problemas matem\u00e1ticos. <\/span><\/p>\n

Alphaevolve funciona con los mismos modelos que est\u00e1 tratando de mejorar. Usando Gemini, el agente propone programas, escritos en c\u00f3digo, que intentan resolver un problema dado. Ejecuta cada fragmento de c\u00f3digo a trav\u00e9s de pruebas automatizadas que eval\u00faan cu\u00e1n preciso, eficiente o novedoso es. Alphaevolve mantiene los fragmentos de c\u00f3digo de alto rendimiento y los utiliza como base para la pr\u00f3xima ronda de generaci\u00f3n. En muchos ciclos, este proceso \u00abevoluciona\u00bb mejores y mejores soluciones. En esencia, es una IA autoevoluci\u00f3n. <\/span><\/p>\n

DeepMind ya ha utilizado Alphaevolve para abordar el uso de energ\u00eda del centro de datos, dise\u00f1ar mejores chips y acelerar el entrenamiento de IA. Aqu\u00ed hay cinco de sus mejores haza\u00f1as hasta ahora. <\/span><\/p>\n

1. Descubri\u00f3 nuevas soluciones a algunos de los problemas matem\u00e1ticos m\u00e1s dif\u00edciles del mundo<\/b><\/h3>\n
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El \ud83d\udc9c de la tecnolog\u00eda de la UE<\/p>\n

Los \u00faltimos rumores de la escena tecnol\u00f3gica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador de Ol ‘Boris y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en su bandeja de entrada. \u00a1Reg\u00edstrese ahora!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Alphaevolve se puso a prueba en m\u00e1s de 50 problemas abiertos en matem\u00e1ticas, desde la combinatoria hasta la teor\u00eda de n\u00fameros. En el 20% de los casos, mejor\u00f3 las soluciones m\u00e1s conocidas para ellos. <\/span><\/p>\n

Uno de ellos era el de 300 a\u00f1os <\/span>Problema de n\u00famero de besos<\/span><\/a>. En un espacio 11 dimensional, Alphaevolve descubri\u00f3 un nuevo l\u00edmite inferior con una configuraci\u00f3n de 593 esferas, progreso que incluso los matem\u00e1ticos expertos no hab\u00edan alcanzado. <\/span><\/p>\n

2. Hizo que los centros de datos de Google fueran m\u00e1s eficientes<\/b><\/h3>\n

El agente de IA ide\u00f3 una forma de administrar mejor la programaci\u00f3n de energ\u00eda en los centros de datos de Google. Eso ha permitido al gigante tecnol\u00f3gico mejorar su eficiencia energ\u00e9tica del centro de datos en un 0.7% durante el \u00faltimo a\u00f1o, un costo significativo y un ahorro de energ\u00eda dado el tama\u00f1o de su operaci\u00f3n de centro de datos. <\/span><\/p>\n

3. Ayud\u00f3 a entrenar a G\u00e9minis m\u00e1s r\u00e1pido<\/b><\/h3>\n

Alphaevolve mejor\u00f3 la forma en que las multiplicaciones de matriz se dividen en subproblemas, una operaci\u00f3n central en el entrenamiento de modelos de IA como G\u00e9minis. Esa optimizaci\u00f3n aceler\u00f3 el proceso en un 23%, reduciendo el tiempo de entrenamiento total de G\u00e9minis en un 1%. En el mundo de la IA generativa, cada punto porcentual puede traducirse en ahorros de costos y energ\u00eda. <\/span><\/p>\n

4. Se dise\u00f1\u00f3 parte del pr\u00f3ximo chip AI de Google<\/b><\/h3>\n

El agente tambi\u00e9n est\u00e1 utilizando sus habilidades de escritura de c\u00f3digo para volver a cablear las cosas en el mundo f\u00edsico. Reescribi\u00f3 una porci\u00f3n de un circuito aritm\u00e9tico en Verilog, un lenguaje utilizado para el dise\u00f1o de chips, lo que lo hace m\u00e1s eficiente. Esa misma l\u00f3gica ahora se est\u00e1 utilizando para desarrollar la futura TPU de Google (unidad de procesamiento de tensor), un chip avanzado para el aprendizaje autom\u00e1tico. <\/span><\/p>\n

5. Venci\u00f3 a un algoritmo legendario de 1969<\/b><\/h3>\n

Durante d\u00e9cadas, el algoritmo de Strassen fue el est\u00e1ndar de oro para multiplicar matrices de complejo 4 \u00d7 4. Alphaevolve encontr\u00f3 una soluci\u00f3n m\u00e1s eficiente, utilizando menos multiplicaciones escalares. Esto podr\u00eda conducir a LLM m\u00e1s avanzados, que <\/span>depender mucho<\/span><\/a> en la multiplicaci\u00f3n de matriz para funcionar.<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan Deepmind, estas haza\u00f1as son solo la punta del iceberg para Alphaevolve. El laboratorio prev\u00e9 que el agente resuelva innumerables problemas, desde descubrir nuevos materiales y drogas hasta racionalizar las operaciones comerciales.<\/span><\/p>\n

AI evoluci\u00f3n<\/span> ser\u00e1 un tema candente en <\/span>Conferencia TNW<\/a>que tiene lugar del 19 al 20 de junio en Amsterdam. Las entradas para el evento son <\/span>Ahora en venta<\/a> – Use el c\u00f3digo TNWXMedia2025 en el pago para obtener un 30% de descuento.<\/em><\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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