Gemini 4 estos dos últimos días realmente ha estado filtrándose como un colador en las redes sociales.
Nuevos checkpoints, nuevos trabajos, nuevas imágenes comparativas, apareciendo uno tras otro.
Justo ahora, Lumina publicó otro conjunto de pruebas bastante entretenidas:
El mismo "pelícano montando en bicicleta", con dos checkpoints antes y después de Gemini 4 Pro, dibujó directamente dos estilos completamente diferentes.
El Checkpoint 1 optó por un estilo de dibujo animado vibrante; el Checkpoint 2 fue notablemente más contenido, como un boceto de estructura mecánica.
Al poner los dos checkpoints juntos, los rastros dejados por el post-entrenamiento ya son claramente visibles: líneas, estructura y manejo de detalles están cambiando. Las capacidades del modelo han dado visiblemente un salto hacia adelante.
Y esto, ya es incontable como el enésimo supuesto nuevo checkpoint de Gemini 4 Pro que emerge en la Arena.
Mientras la comunidad todavía está excavando frenéticamente en los detalles, Google mismo ya no lo oculta.
Esta semana, el nuevo jefe de Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, por primera vez confirmó a los medios: Gemini 4 ya ha entrado en post-entrenamiento temprano.
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Y su objetivo es lanzarlo lo antes posible.
Hemos visto los resultados, estamos muy emocionados y continuaremos impulsando el trabajo de manera de iteración rápida.
Bueno, bueno. Entonces, ¿los checkpoints que aparecen ronda tras ronda están calentando el escenario para Gemini 4 con anticipación?
De todos modos, por el tono de Koray, el punto principal es: si se puede lanzar antes, absolutamente no se lanzará tarde.
Y esta vez, no es solo el modelo el que se está acelerando. Google también se está preparando para enviar chips TPU al espacio.
El nuevo proyecto está a punto de comenzar las pruebas de prototipo, e incluso la infraestructura de computación de IA está comenzando a extenderse más allá de la Tierra.
Gemini 4, entrando en la fase de sprint
No es sorprendente que todos estén siguiendo a Gemini 4 tan de cerca.
Después de todo, desde el modelo insignia de la generación anterior, Gemini 3, hasta ahora, Google ha pasado por bastante en el medio.
Originalmente, según el plan, este junio debería haber traído primero Gemini 3.5 Pro. El CEO de Google, Sundar Pichai, incluso lo previsualizó con anticipación en la conferencia de desarrolladores I/O de mayo.
Al final, no se lanzó.
Aunque Gemini 3.1 y varios modelos Flash se actualizaron sucesivamente mientras tanto, 3.5 Pro nunca hizo una aparición oficial.
Koray también explicó esta vez que el equipo eligió "hacer una pequeña pausa" a mitad de camino, y primero puso energía en la serie Flash.
Y ahora, el ritmo ha cambiado claramente de nuevo.
Koray dejó claro que quieren lograr la máxima velocidad de aprendizaje en el menor tiempo posible.
Escucha el tono. Esto casi deja claro el enfoque actual de Google.
Aunque no se dijo explícitamente si Google ha cancelado oficialmente el proyecto Gemini 3.5 Pro, lo que es seguro es que el equipo ha trasladado toda su atención a Gemini 4.
Gemini 3.5 Pro puede dejarse de lado por ahora, pero el entrenamiento, las pruebas, la retroalimentación y la reiteración de Gemini 4 deben ejecutarse ronda tras ronda lo más rápido posible.
Con este fin, Google ya ha comenzado a construir simultáneamente las garantías de seguridad internas y los procesos de prueba de Gemini 4. Actualmente, este mecanismo ya se está ejecutando primero en las herramientas internas de codificación de IA.
En este punto, volver a mirar los sospechosos puntos de control de Gemini 4 que han surgido recientemente en la Arena se vuelve aún más interesante.
Con el último lanzamiento de Lumina de "pelícano montando en bicicleta", el centro de la discusión de todos se ha desplazado de "qué punto de control es mejor" a "¿Qué tan lejos ha llegado realmente Gemini 4?"
Algunas personas directamente gritaron: Gemini está de vuelta en el juego, creyendo que si estos puntos de control son reales, Google está cerrando rápidamente la brecha con OpenAI /Anthropic.
Otros sienten que actualmente no puede enfrentarse cara a cara con GPT-6 SOL, y en comparación con la serie Mythos que Anthropic lanzó esta primavera y actualizó recientemente, no se puede decir que tenga una ventaja abrumadora.
Ante las dudas, Koray está bastante seguro.
Tengo plena confianza en este equipo. Definitivamente siempre estaremos a la vanguardia.
En agosto de este año, después de que Hassabis dejara la gestión diaria de Google DeepMind, Koray asumió oficialmente este negocio, mientras continuaba desempeñándose como arquitecto jefe de IA de Google.
Cómo funciona Gemini a continuación y qué tan rápido funciona, Koray es ahora uno de los tomadores de decisiones más críticos.
De todos modos, sus palabras ya están dichas, y a continuación depende de si Gemini 4 mismo puede alcanzarlas.
Desafiando a Nvidia, TPU va al espacio por primera vez
Si solo miras a Gemini 4, es fácil pensar que el equipo de modelos de Google apenas está comenzando a acelerar de nuevo en esta ronda.
En realidad, lo que es aún más exagerado es que incluso la potencia de cómputo ha comenzado a pisar el acelerador al mismo tiempo.
Koray mencionó recientemente y con claridad que la investigación y el desarrollo de modelos de frontera de DeepMind ahora también están "retroalimentando" directamente el negocio de hardware de Google.
Anteriormente, TPU estaba principalmente oculto detrás de Google Cloud, y los clientes compraban servicios en la nube. Pero ahora, ¡Google ha comenzado a vender chips TPU directamente!
El objetivo es bastante claro, desafiar a Nvidia.
Además, el equipo de modelos y el equipo de chips también están cada vez más estrechamente vinculados.
Los nuevos requisitos que surgen cuando DeepMind crea modelos de próxima generación se retroalimentarán a los ingenieros de hardware con anticipación, permitiéndoles planificar las próximas dos o tres generaciones de TPU.
Modelo: Hermano, me estoy preparando para consumir ✕✕ potencia de cómputo nuevamente en la próxima ronda. Chip: Entendido, comenzando a construir ahora.
Google está cooperando con la empresa comercial de satélites estadounidense Planet, planeando lanzar satélites prototipo a través del SpaceX Falcon 9, que llevarán 4 TPU para probar su capacidad de operar en órbita.
El proyecto se llama "Project Suncatcher".
La idea también es muy de Google: dado que los centros de datos de IA en tierra consumen electricidad, ocupan terreno y requieren grandes cantidades de enfriamiento con agua, ¿por qué no simplemente trasladar parte de la infraestructura de aprendizaje automático a la órbita, donde la energía solar es más abundante?
Sin embargo, actualmente es solo el primer paso.
En el espacio, no hay forma de disipar el calor mediante convección de aire como en los centros de datos terrestres, y los chips que funcionan continuamente bajo alta carga encontrarán rápidamente problemas de gestión térmica.
Según el plan, los chips pueden operar en el espacio durante aproximadamente 15 minutos, después de lo cual deben apagarse para enfriarse.
Así que esta vez es más como verificar una cosa: si el TPU puede primero sobrevivir y funcionar en órbita.
En cuanto a conectar realmente docenas de satélites en una red con láseres y convertirlo en un "centro de datos de IA espacial", eso sigue siendo algo posterior.
Otros todavía están luchando por salas de centros de datos, mientras que Google ya ha comenzado a pensar en terrenos en el cielo.
Sin embargo, justo cuando todos en Google gritaban por acelerar, alguien en el equipo renunció.
El ex ingeniero de Mozilla Robert O'Callahan, quien luego se unió a DeepMind, anunció su renuncia ayer.
La razón resultó no ser que despreciara el desarrollo de IA de Google por ser demasiado lento, sino más bien "¿demasiado rápido?"
Robert no entrenaba modelos directamente, sino que era responsable de las herramientas de diseño de chips de hardware.
Pero mientras trabajaba en ello, descubrió que estas herramientas acelerarían el diseño de chips de IA de próxima generación, reduciendo aún más el costo y la latencia de la IA.
A su juicio, esto significaba que la inteligencia artificial se volvería más barata, más eficiente y, por lo tanto, más extendida y más poderosa.
Robert habló con sus colegas de DeepMind sobre los riesgos de la IA, y casi todos estaban profundamente preocupados por ello, pero muchos no lo expresaron públicamente.
Además, Koray no tenía intención de detenerse, e incluso sentía que "necesita ser aún más rápido".
Al principio, Robert no pensó en irse directamente, después de todo, el salario era bastante generoso. Solo quería cambiarse a un puesto de ingeniería que no acelerara la IA en absoluto.
Pero limitado por su región y sus opciones laborales, este camino finalmente no funcionó.
Una cosa más
Puntos de control apareciendo por todas partes, TPUs disparándose, ingenieros renunciando. Mirar estas cosas esta semana tiene algo de humor negro.
En aquel entonces, el rendimiento de Gemini 3 había puesto a OpenAI en "alerta roja", pero Google mismo luego se quedó medio paso atrás en su cadencia insignia.
Ahora, con Koray liderando el equipo, elige volver a acelerar y llevar la velocidad de aprendizaje al máximo. Y no se trata solo de una línea de productos acelerando; modelos, chips y cadencia organizativa están empezando a avanzar con presión.
Google: realmente ya no puede permitirse esperar más.
Este artículo proviene de la cuenta pública de WeChat "Quantum Bit", autor: Focus on Frontier Technology
