[AINews] Jeff, Sanjay, Oriol y Quoc dejan DeepMind; Demis pasa a ser Presidente; Koray a SVP — ¿qué está pasando en GDM?
El fin de una era.
Resulta tentador darle la historia principal de hoy a Meta Spark 1.2 y Muse Code por su éxito al lanzar un modelo de nivel 5.6 Terra, junto con un innovador diseño de harness que incluye un log de eventos local para la capacidad de reanudación y agentes persistentes en segundo plano, características que deberían poner en alerta a otros desarrolladores de agentes de codificación.
Es tentador destacar Prime Agent, el harness basado en RLM auto-mejorable de Prime Intellect que afirma alcanzar un increíble 95.5% en ARC-AGI-3 (aunque aún no respaldado por ARC).
Lo intentamos. Créanme, lo intentamos.
Pero es difícil evitar el tema: la noticia más importante de hoy es la salida coordinada de Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le, algunos de los talentos de ingeniería e investigación más veteranos tanto en Google como en la historia humana, de DeepMind para cofundar una nueva startup de auto-investigación llamada Discovery Loop:
Y Demis, quien no necesita presentación, pasa de CEO a Presidente y Científico Jefe, mientras se "inclina" hacia Isomorphic y el CTO Koray asciende a SVP de GDM:
Todas las salidas son muy amistosas; Google está invirtiendo en Discovery Loop, y el aumento de las contribuciones de Demis a la estrategia a largo plazo e Isomorphic en particular será muy bien recibido por la humanidad, pero seguramente no nos están contando la historia completa; ¿por qué Discovery Loop no pudo haberse hecho dentro de Google?
Al menos sobre eso tenemos algunas pistas, dada la historia de GDM con artículos de más de 1000 coautores para Gemini, frente a estos 4 superhumanos escribiendo este manifiesto:
La imagen muestra el documento fundacional de Discovery Loop, donde se detalla la visión técnica de los cuatro ex-ejecutivos de Google para automatizar el descubrimiento científico.
Cuando John Jumper se fue a Anthropic, uno podría quizás atribuirlo al impulso de Anthropic. Cuando Noam Shazeer se unió a OpenAI, tal vez uno podría señalar su trabajo pionero en modelos de razonamiento. Pero al combinarlo con David Silver, Denny Zhou y otras salidas prominentes, y los 6 meses desde la última actualización de Gemini Pro, uno tiene que preguntarse 1) qué sucedió que llevó a esto, 2) cómo se decidió esta última reorganización, 3) si el cambio es el comienzo del medio del fin o el primer prólogo de una gran y necesaria historia de regreso.
Después de todo, Google TODAVÍA tiene grandes modelos, equipos talentosos, excelente infraestructura de cómputo y el mayor tesoro de datos de entrenamiento en la historia humana…
El gráfico anterior ilustra el despliegue de infraestructura y capacidad de entrenamiento que Google mantiene a su disposición para competir en la nueva era de agentes autónomos.
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Resumen de AI Twitter
Reorganización del liderazgo de Google DeepMind y el spinout de Discovery Loop
- Una gran reorganización de IA en Google ocurrió junto a un éxodo de fundadores de alto perfil:Demis Hassabis se traslada a Presidente de Google DeepMind y Científico Jefe de Alphabet, alejándose explícitamente de las operaciones diarias de GDM para enfocarse en la estrategia a largo plazo, AGI y ciencia. Koray Kavukcuoglu toma el control operativo como SVP de DeepMind, supervisando Gemini, la investigación de frontera y los equipos de producto/desarrollo. El subtexto del ecosistema fue claro: esto se interpreta tanto como un reinicio de gobernanza como un intento de agudizar la ejecución de productos en torno a Gemini.
- Al mismo tiempo, Discovery Loop se lanzó con uno de los equipos fundadores más fuertes en infraestructura/investigación de IA:Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le están fundando Discovery Loop, una Public Benefit Corporation destinada a automatizar el machine learning, la ciencia y la ingeniería. Dean también compartió que Radical Ventures y Khosla Ventures lideran la ronda semilla, con participación de Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital y Alphabet. La lectura técnica es importante: en lugar de otra startup de modelos de propósito general, esta apunta explícitamente a la auto-investigación / bucles de descubrimiento automatizados sobre flujos de trabajo científicos y de ingeniería.
- Por qué a los ingenieros les importó: la reacción del mercado no fue solo "grandes nombres dejaron Google". Fue que varias de las personas más asociadas con la infraestructura profunda, la construcción de modelos y el stack de ejecución de investigación de Google están ahora persiguiendo una startup centrada en la ciencia automatizada. Comentarios de Nathan Lambert, Andrew Ng y otros lo enmarcaron como un punto de inflexión histórico para los esfuerzos de IA de Google y una señal fuerte de que la IA para la ciencia se está convirtiendo en una frontera primaria, no en una misión secundaria.
Meta’s Muse Spark 1.2 y Muse Code se adentran en la carrera de agentes de codificación
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