Tag: google deepmind
Știri despre „google deepmind”
Apple pierde specialiști în AI și un director Siri - Meta și Google DeepMind atrag talente din echipa sa
Apple se confruntă cu un nou val de plecări din echipele sale de cercetare în AI, inclusiv a unui director senior din cadrul proiectului Siri. Potrivit Bloomberg , cel puțin patru cercetători în inteligență artificială și un executiv de top au părăsit recent compania, alegând să se alăture Meta și Google DeepMind . Această situație reflectă tensiunile interne și competiția intensă pentru talente în industria tehnologică. Printre cei care au plecat se numără Yinfei Yang, care își lansează propria companie, Haoxuan You și Bailin Wang , care au fost recrutați de Meta pentru diviziile sale de superinteligență și recomandări. Zirui Wang a fost angajat de Google DeepMind. Cea mai notabilă plecare este cea a lui Stuart Bowers, un lider influent din echipa Siri, care s-a alăturat, de asemenea, DeepMind. Aceasta este o ironie, având în vedere că DeepMind colaborează deja cu Apple pentru dezvoltarea noii versiuni a Siri. Bowers a avut un rol esențial în îmbunătățirea capacității Siri de a răspunde utilizatorilor și raporta direct către Mike Rockwell, șeful diviziei Siri. Plecarea sa a amplificat tensiunile interne, mai ales în contextul în care Apple a anunțat recent integrarea modelelor Gemini de la Google în viitoarele versiuni Siri, printr-un acord anual estimat la un miliard de dolari, conform The Guardian . Exodul de talente este alimentat de nemulțumiri legate de salariile mai mici comparativ cu ofertele rivale, lipsa unei direcții clare în strategia AI și întârzieri repetate în lansarea de produse. Meta, în special, a devenit un magnet pentru foștii angajați Apple, oferind pachete de compensare care ajung la zeci sau chiar sute de milioane de dolari. În 2025, Meta a reușit să atragă și alți lideri cheie, inclusiv pe Ruoming Pang, coordonatorul echipei de modele fundamentale a Apple, conform Cult of Mac . „Aceste plecări ridică întrebări serioase despre viitorul strategiei Apple în domeniul AI, într-un moment în care compania încearcă să recupereze terenul pierdut față de rivali precum Google, Meta sau OpenAI.” În contextul acestor plecări, viitorul strategiei Apple în domeniul inteligenței artificiale devine incert, mai ales că rivalii săi, precum Google și Meta, continuă să atragă experți de top. Apple va trebui să își reevalueze strategiile de retenție și să își consolideze poziția pentru a rămâne competitivă în acest sector dinamic. [...]
DeepMind lansează AlphaGenome, model AI pentru ADN - Poate analiza până la 1 milion de „litere” odată
DeepMind a prezentat AlphaGenome , un model AI care analizează până la 1 milion de „litere” ADN dintr-o dată , potrivit Gizmodo . Miza pentru cercetarea bolilor genetice este că modelul promite să lege mai bine variațiile subtile din ADN de efectele lor biologice, inclusiv în zonele necodante ale genomului, unde interpretarea rămâne dificilă. Anunțul vine odată cu publicarea unui studiu în revista Nature , în care cercetătorii DeepMind descriu un model de învățare profundă (o clasă de algoritmi care învață tipare din volume mari de date) conceput să prezică funcția secvențelor de ADN pe porțiuni mai lungi decât modelele anterioare, păstrând un nivel similar de acuratețe, conform autorilor . De ce contează pentru bolile genetice: „materia întunecată” a genomului Doar aproximativ 2% din ADN-ul uman codifică direct proteinele, în timp ce restul de circa 98% este format din regiuni necodante, descrise adesea drept „materia întunecată” a genomului . Deși nu produc proteine, aceste regiuni includ secvențe care reglează când și cât de mult sunt „pornite” genele, iar dereglările pot influența apariția sau evoluția unor boli. Pentru cercetarea bolilor genetice, dificultatea majoră nu este doar identificarea unei variații (variantă genetică), ci interpretarea ei: dacă și cum schimbă funcționarea celulei. DeepMind susține că AlphaGenome este construit tocmai pentru a analiza mai eficient aceste relații, inclusiv în zonele necodante, unde multe variante asociate cu boala sunt greu de explicat prin metode clasice. Ce poate face AlphaGenome și ce aduce nou în analiză Cercetătorii afirmă că modelul poate analiza până la 1 megabază (Mb), adică aproximativ 1 milion de „litere” ADN, într-o singură fereastră de analiză. Prin comparație, modelele mai vechi ar fi putut urca spre 500 kilobaze (kb), însă cu anumite compromisuri, notează sursa. Din aceste secvențe, AlphaGenome ar „ prezice mii de piste funcționale genomice ”, adică semnale asociate unor funcții biologice. Nu este vorba doar despre expresia genelor (cât de activă este o genă), ci și despre interacțiuni între regiuni codante și necodante sau despre structura cromatinei (modul în care materialul genetic este „împachetat” în celulă), elemente relevante pentru înțelegerea mecanismelor prin care o variantă genetică poate avea efecte la distanță de gena propriu-zisă. Implicații practice: de la diagnostic la ținte terapeutice, cu limitele de rigoare În lucrare, echipa susține că AlphaGenome a egalat sau depășit alte modele AI în 25 din 26 de teste care măsoară cât de bine poate prezice efectele unei variante genetice. În plus, ar putea prezice simultan aproape 6.000 de semnale genetice umane legate de funcții specifice, ceea ce, în principiu, ar putea accelera trierea variantelor candidate în studii de boală. În același timp, există și evaluări prudente din exterior. Ben Lehner , de la Wellcome Sanger Institute, a declarat pentru Science Media Center că institutul a testat AlphaGenome folosind peste jumătate de milion de experimente noi și că modelul „funcționează foarte bine”, dar „este departe de a fi perfect”, subliniind că modelele AI depind de calitatea datelor de antrenare și că multe seturi de date biologice sunt mici și slab standardizate. Dacă performanțele se confirmă în utilizare largă, cercetătorii DeepMind și alți specialiști din domeniu văd AlphaGenome ca pe un pas care ar putea face mai practică folosirea AI în genomică: de la diagnosticarea bolilor genetice rare, la identificarea mutațiilor care favorizează cancerul și până la descoperirea unor noi ținte pentru medicamente. Pentru cercetarea bolilor genetice, valoarea centrală rămâne capacitatea de a transforma „variante” greu de interpretat în ipoteze biologice testabile, mai ales în regiunile necodante ale genomului. [...]
Modelele AI din China sunt doar cu câteva luni în urmă, afirmă CEO-ul DeepMind - Contextul vine după valul DeepSeek și lansări Alibaba
China ar fi la doar „câteva luni” în urma Occidentului la modelele AI , potrivit CNBC , care citează declarațiile lui Demis Hassabis , CEO Google DeepMind, făcute într-un interviu pentru noul podcast al publicației, „The Tech Download”. Hassabis, care conduce unul dintre cele mai influente laboratoare de inteligență artificială și este asociat direct cu dezvoltarea asistentului Gemini al Google, spune că evaluarea sa contrazice percepția potrivit căreia China ar fi rămas mult în urmă. În podcast, el a afirmat că modelele chinezești sunt mai aproape de capabilitățile din SUA și din Vest „decât poate credeam acum unul sau doi ani”. „Poate că sunt doar cu câteva luni în urmă în acest moment.” De ce s-a schimbat percepția: DeepSeek, Alibaba și noile modele CNBC amintește că, în urmă cu aproximativ un an, laboratorul chinez DeepSeek a lansat un model care a produs reacții puternice în piețe, prin performanțe obținute cu cipuri mai puțin avansate și la costuri mai mici decât alternativele americane. De atunci, DeepSeek a mai lansat modele, iar „factorul de șoc” s-a estompat, însă dinamica lansărilor a continuat. În același timp, giganți precum Alibaba, dar și companii mai mici precum Moonshot AI și Zhipu, au prezentat modele considerate „foarte capabile”, potrivit relatării CNBC. Mesajul de fond: ecosistemul chinez a redus rapid diferența la nivel de produse și performanță percepută. „Pot recupera, dar pot inova dincolo de frontieră?” Hassabis a nuanțat însă ideea de „apropiere” de Occident, spunând că firmele chineze nu au demonstrat încă abilitatea de a produce descoperiri care să împingă înainte „frontiera” tehnologică, nu doar să o ajungă din urmă. El a dat ca exemplu „transformerul”, arhitectura publicată de cercetători Google în 2017, care stă la baza modelelor lingvistice mari folosite astăzi în produse precum ChatGPT (OpenAI) și Gemini (Google). În opinia sa, întrebarea esențială este dacă actorii din China pot veni cu o inovație fundamentală „dincolo de frontieră”, nu doar cu optimizări și replicări ale direcțiilor deja validate. Hassabis a sugerat că, până acum, această dovadă nu a apărut. Restricțiile la cipuri și miza infrastructurii de calcul Un obstacol major rămâne accesul la tehnologie critică, în special la semiconductori de ultimă generație necesari pentru antrenarea modelelor avansate, în contextul restricțiilor de export impuse de SUA pentru cipurile Nvidia . CNBC notează că Casa Albă ar fi indicat că ar aproba vânzări către China pentru cipul Nvidia H200, dar acesta nu este vârful de gamă al companiei. Producători locali, precum Huawei, încearcă să acopere deficitul, însă performanța ar fi în continuare sub oferta Nvidia, conform articolului. Pe termen mai lung, unii analiști consideră că lipsa accesului la cele mai performante cipuri ar putea duce la lărgirea diferenței dintre modelele americane și cele chineze. Evaluări din industrie și semnale din China CNBC îl citează și pe Jensen Huang , CEO Nvidia, care a spus anul trecut că SUA „nu sunt cu mult în față” în cursa AI, indicând că China stă bine la infrastructură și modele, în timp ce SUA ar avea avantajul clar la cipuri. În paralel, un manager de portofoliu de la Janus Henderson, Richard Clode, a declarat pentru CNBC că se așteaptă la o „divergență” în anii următori, pe măsură ce infrastructura superioară din SUA va permite iterații mai rapide și modele mai capabile. Articolul menționează și o recunoaștere a dificultăților din partea Alibaba: Lin Junyang , lider tehnic al echipei Qwen, ar fi spus la o conferință de la Beijing că există sub 20% șanse ca o companie chineză să depășească giganții americani în următorii trei-cinci ani, potrivit South China Morning Post, citat de CNBC, invocând și diferențe mari de infrastructură de calcul. DeepMind, „un Bell Labs modern”, și contextul Google Hassabis a pus lipsa unor „descoperiri de frontieră” mai degrabă pe seama „mentalității” decât a restricțiilor tehnologice, comparând DeepMind cu „un Bell Labs modern”, orientat spre „inovație exploratorie”, nu doar spre extinderea a ceea ce este deja cunoscut. În același timp, el a recunoscut că pentru acest tip de progres este necesară inginerie de clasă mondială, iar „China are cu siguranță asta”, potrivit CNBC. În context, CNBC reamintește că DeepMind, fondată de Hassabis și cumpărată de Google în 2014, este un motor important pentru produsele AI ale Alphabet, inclusiv Gemini. În noiembrie, Google a introdus Gemini 3, cel mai recent model al companiei, într-un moment în care grupul încearcă să reducă percepția că ar rămâne în urma rivalilor, precum OpenAI. [...]
Parteneriat Boston Dynamics–Google DeepMind; primul pas spre roboți umanoizi cu inteligență adaptivă
Boston Dynamics colaborează cu Google DeepMind pentru a crea o nouă generație de roboți umanoizi, care să învețe și să interacționeze cu oamenii într-un mod similar cu cel uman , dezvăluie TechCrunch într-un reportaj publicat în cadrul CES 2026. Colaborarea vizează integrarea celor mai avansate modele de inteligență artificială dezvoltate de DeepMind, într-un nou model Atlas , aflat deja în producție și destinat inițial fabricii Hyundai din Savannah, Georgia. Atlas cu ADN DeepMind: de la acrobații la inteligență funcțională Modelul Atlas , dezvăluit oficial pe 5 ianuarie, este primul robot umanoid al Boston Dynamics care va încorpora tehnologiile AI din platforma Gemini Robotics , dezvoltate de Google DeepMind. Aceste modele de bază multimodale permit roboților să perceapă lumea, să tragă concluzii, să folosească unelte și să colaboreze cu oamenii în contexte diverse. Robotul are 56 de grade de libertate , articulații rotative și mâini cu senzori tactili , putând ridica greutăți de până la 50 de kilograme . Este echipat cu camere video la 360 de grade , pentru o percepție completă a mediului înconjurător și pentru a evita coliziunile sau interacțiunile periculoase cu operatorii umani. Ce aduce nou această colaborare? Parteneriatul anunțat la conferința Hyundai de la CES 2026 reprezintă o etapă semnificativă în transformarea lui Atlas dintr-un robot de testare într-un produs aplicabil industrial, cu roluri repetitive în producție, dar și capacitate de adaptare la sarcini neprogramate. Carolina Parada , director senior în cadrul Google DeepMind, a subliniat că obiectivul este crearea celui mai avansat model de bază robotic din lume , care să învețe din experiență și să se perfecționeze în mod autonom. „Nu vrem ca roboții să vină cu un set de sarcini preîncărcate. Ar trebui să înțeleagă lumea fizică ca noi, să învețe din câteva exemple și să evolueze rapid”, a explicat Parada. Atlas, pregătit pentru uz industrial Hyundai, proprietar majoritar al Boston Dynamics , intenționează să folosească noii roboți Atlas în fabricile sale pentru sarcini precum secvențierea pieselor până în 2028. Pentru a accelera acest proces, grupul va deschide în 2026 o unitate specială în SUA, Robot Metaplant Application Center (RMAC) , unde roboții vor fi antrenați pe baza unor mișcări industriale standard (ridicări, rotații, plasări). Aceste date vor fi completate cu informații colectate din operațiunile din fabrica din Georgia, printr-o platformă software dedicată. Implicații mai largi pentru industria roboticii Boston Dynamics, deja cunoscut pentru robotul patruped Spot și robotul de logistică Stretch , face cu Atlas un pas semnificativ spre dezvoltarea unui robot cu scop general , capabil să acționeze într-un mediu uman real. Dacă tehnologiile DeepMind reușesc să ofere robotului capacitatea de adaptare contextuală , acest lucru ar putea marca o etapă-cheie în tranziția de la roboți programați static, la colaboratori inteligenți ai omului. [...]