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Google DeepMind

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ARTICLEDEV.to AI·19/4/2026

Can Large Language Models Ever Achieve Consciousness? Alexander Lerchner Weighs In

Alexander Lerchner, científico senior de Google DeepMind, afirma que los Large Language Models (LLMs) nunca lograrán una conciencia genuina, denominando a esta idea la 'Falacia de la Abstracción'. Sostiene que, incluso con mayor complejidad, los LLMs seguirán siendo incapaces de verdadera conciencia, afectando el futuro del desarrollo de la IA.

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NEWSThe Verge AI·5/5/2026

Google DeepMind workers are unionizing over AI military contracts

Los empleados de Google DeepMind han votado a favor de la sindicalización para evitar que la tecnología de IA de la empresa sea utilizada por los ejércitos israelí y estadounidense. Los trabajadores solicitaron el reconocimiento del Communication Workers Union (CWU) y Unite the Union, citando preocupaciones sobre la complicidad de los modelos de IA en violaciones del derecho internacional.

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ARTICLEDEV.to AI·12/4/2026

QIS vs DiLoCo: Why Google's Distributed Training Breakthrough and Quadratic Intelligence Swarm Solve Completely Different Problems

Este artículo diferencia las soluciones de entrenamiento distribuido de Google (DiLoCo/DiPaCo) del protocolo Quadratic Intelligence Swarm (QIS). Destaca que, mientras las herramientas de Google optimizan el entrenamiento de modelos únicos a gran escala, QIS se enfoca en el enrutamiento descentralizado de resultados de aprendizaje entre múltiples instituciones sin centralizar datos.

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NEWSThe Verge AI·14/4/2026

Has Google’s AI watermarking system been reverse-engineered?

Un desarrollador de software afirma haber realizado ingeniería inversa del sistema SynthID de Google DeepMind, mostrando cómo se pueden eliminar o insertar marcas de agua de IA en imágenes. Aunque Google niega la afirmación, el desarrollador ha compartido su trabajo de código abierto, explicando que solo necesitó imágenes generadas por Gemini y procesamiento de señales.

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