{"id":346099,"date":"2024-12-20T19:59:40","date_gmt":"2024-12-20T18:59:40","guid":{"rendered":"https:\/\/sftarticles.wpenginepowered.com\/es\/?p=346099"},"modified":"2025-01-02T13:45:27","modified_gmt":"2025-01-02T12:45:27","slug":"asi-es-el-nuevo-modo-de-pensamiento-de-gemini-2-0-flash-la-ia-de-google-ahora-razona-en-tiempo-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/asi-es-el-nuevo-modo-de-pensamiento-de-gemini-2-0-flash-la-ia-de-google-ahora-razona-en-tiempo-real\/","title":{"rendered":"As\u00ed es el nuevo Modo de pensamiento de Gemini 2.0 Flash: la IA de Google ahora “razona” en tiempo real"},"content":{"rendered":"\n

Google<\/strong> ha presentado Modo de pensamiento de Gemini 2.0 Flash<\/strong><\/a>, un modelo experimental que \u201cse entrena para generar el \u2018proceso de pensamiento\u2019 que atraviesa el modelo como parte de su respuesta\u201d. Este avance se enmarca en un mes agitado para la compa\u00f1\u00eda, que ha llevado a cabo m\u00faltiples<\/a> lanzamientos<\/a> con el fin de hacer frente a la imbatible OpenAI<\/strong>. Seg\u00fan Google, el modelo es capaz de reflexionar de manera m\u00e1s profunda sobre los problemas que se le presentan, una caracter\u00edstica similar a la empleada por el modelo o1 de OpenAI<\/a>.<\/p>\n\n\n

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El nuevo \u201cModo de pensamiento\u201d se basa en el recientemente lanzado Gemini 2.0 Flash<\/a>, y funciona en la plataforma AI Studio<\/strong> de Google. Sin embargo, diversas pruebas han revelado una serie de fallos en tareas b\u00e1sicas<\/strong>, como contar letras incorrectamente. Esto pone de manifiesto los retos de las nuevas t\u00e9cnicas de razonamiento, que incluyen mecanismos de feedback<\/strong> para verificar las respuestas.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de los modelos tradicionales, los de razonamiento dedican m\u00e1s tiempo de computaci\u00f3n durante la inferencia, lo que incrementa los tiempos de respuesta. Seg\u00fan Jeff Dean<\/strong>, cient\u00edfico jefe de Google DeepMind<\/strong>, el modelo utiliza potencia computacional adicional para mejorar su precisi\u00f3n<\/strong>. \u201c\u00a1Observamos resultados prometedores cuando aumentamos el tiempo de computaci\u00f3n en la inferencia!\u201d, afirm\u00f3<\/a> Dean en Twitter. Este enfoque permite al modelo detenerse y considerar m\u00faltiples escenarios<\/strong> antes de dar una respuesta.<\/p>\n\n\n

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Desde que OpenAI comenz\u00f3 su incursi\u00f3n en el campo del razonamiento el pasado septiembre con sus modelos o1-preview y o1-mini<\/a>, otras empresas han seguido el ejemplo. DeepSeek<\/strong> lanz\u00f3 DeepSeek-R1<\/strong> en noviembre y Alibaba<\/strong> present\u00f3 recientemente QwQ<\/strong>. Aunque estos modelos destacan en benchmarks complejos, su utilidad en aplicaciones pr\u00e1cticas deja a\u00fan bastante que desear<\/strong>, especialmente por los elevados costes de computaci\u00f3n que requieren.<\/p>\n\n\n\n

Google parece comprometida con esta l\u00ednea de desarrollo, a pesar de las dudas sobre su viabilidad a largo plazo. Logan Kilpatrick<\/strong>, empleado de AI Studio, defini\u00f3<\/a> este lanzamiento como “el primer paso en nuestro viaje de razonamiento”<\/strong>, sugiriendo que la compa\u00f1\u00eda considera este enfoque una apuesta estrat\u00e9gica dentro de su expansi\u00f3n en inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n

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