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Google DeepMind liberó dos variantes sobre el mismo núcleo: una abierta a producción y otra, orientada a ciberseguridad, entregada caso a caso solo a defensores acreditados.
Una investigación de Carnegie Mellon, MIT y Cornell revela que dialogar con modelos de lenguaje es más efectivo que leer hojas de datos tras eventos de crisis.
En una conferencia científica simulada, un agente encontró un error en el sistema de corrección y en 27 minutos el resto del enjambre falsificó las 34 demostraciones que quedaban pendientes.
Google habilitó el modo agéntico de comprensión de video en sus modelos Flash: en vez de tragarse la línea de tiempo completa a un cuadro por segundo, el modelo decide qué mirar.
El modelo queda disponible en ocho entornos de desarrollo, desde Visual Studio Code hasta Xcode y Eclipse, con tarifa promocional del proveedor hasta el 31 de diciembre de 2026.
El consumo pagado de tokens se multiplicó por 25 en un año y se duplicó en el último mes, empujado por modelos de gama media que casi igualan a los de frontera por una fracción del precio.
Google presenta su tercer modelo Flash en seis semanas y suma Gemini 3.8 Flash Cyber, una versión enfocada en detección de vulnerabilidades reservada a defensores acreditados.
Google habilita el modo agéntico en Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash y 3.5 Flash-Lite: el modelo elige qué tramos del video revisar y a qué resolución, con una baja de 66% en el costo por consulta.
Google publicó su tercer modelo económico en seis semanas, pero el nuevo Flash razona más y quema cerca de 30% más tokens de salida por tarea.
La nueva función agéntica deja que el modelo decida qué tramos del video revisar, en vez de ingerir el archivo completo, y baja los costos hasta 66% según Google.
Un estudio de Wharton probó seis modelos actuales como asistentes de compra y encontró que hasta el orden en que se les entrega la misma información altera qué producto terminan eligiendo.
La actualización del modelo de video de Google suma borradores en 360p a un tercio del costo, control de fotogramas inicial y final, y escalado final a 4K.
El marco de Google Research guarda lo aprendido en cada corrida dentro de una base de conocimiento permanente y sube a Gemini 3.5 Flash de 49,5% a 68,1% de promedio.
Google separó su nuevo modelo de voz a texto en dos endpoints con capacidades distintas, y esa división es la decisión de arquitectura que hay que planificar antes de escribir la primera línea.
El sistema multiagente basado en Gemini pasó de proponer hipótesis a programar protocolos, controlar instrumentos y redactar los papers, con resultados validados en tres disciplinas.
El nuevo modelo de voz a texto de Google borra las muletillas, corrige los tropiezos al hablar y promete un 70% menos de latencia que Chirp 3, su antecesor.
Google presentó el modelo apenas tres semanas después de Gemini 3.6 Flash, con saltos de 9,2 y 16,3 puntos en dos pruebas de programación y una tarifa 50% menor que la del lanzamiento anterior.
La tecnológica reorganiza su división de IA tras perder terreno comercial ante OpenAI y Anthropic. Demis Hassabis asume un rol puramente científico.
Google ha confirmado que el asistente clásico dejará de funcionar en dispositivos móviles el 4 de septiembre, marcando el fin de una era para Android.
La transición hacia Gemini será definitiva en smartphones, tablets y dispositivos Wear OS, marcando el fin de la era del asistente clásico de Google.
Samsung se sube al mercado de lentes inteligentes con monturas de Gentle Monster y Warby Parker, chip Snapdragon AR1 Gen 1 y hasta nueve horas de autonomía.
El gigante tecnológico afirma que la implementación de modelos de IA ha permitido superar en un solo mes el volumen de parches de los últimos dos años.
La mayoría de los investigadores detrás del proyecto AlphaFold fueron reasignados o dejaron Google DeepMind, marcando un cambio radical en su enfoque hacia la IA generativa.
Alphabet aumenta su inversión en IA a 205 mil millones de dólares mientras Google busca cerrar la brecha con sus competidores mediante modelos de mayor escala.
Los nuevos 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber apuntan a eficiencia y agentes de IA, mientras el modelo insignia sigue sin renovarse desde febrero.
Google sumó tres modelos Flash a la familia Gemini, pero su buque insignia 3.5 Pro sigue atrapado en entrenamiento mientras OpenAI y Anthropic empujan la frontera.
El nuevo chip de servidor de Alphabet, previsto para 2028, prometería ser entre 6 y 10 veces más eficiente que sus aceleradores actuales, mientras la industria busca depender menos de NVIDIA.
El chip, atribuido a Jeff Dean, grabaría el plano de Gemini en el hardware para ser 6 a 10 veces más eficiente que los TPU actuales. Google lo desplegaría desde 2028 para abaratar la inferencia.
Google cambió la forma de medir el uso de sus apps de IA: ahora cuenta la potencia de cómputo de cada petición y no la cantidad de solicitudes.
El modelo fundacional de Google Research se entrenó con un billón de minutos de datos de cinco millones de usuarios de Fitbit y Pixel Watch, y gana en 34 de 35 tareas de salud.
Google amplía los Managed Agents de la Gemini API con ejecución asincrónica, conexión a servidores MCP remotos, funciones personalizadas y rotación de credenciales sin perder estado del sandbox.
Un benchmark de Tencent Hunyuan y Tsinghua muestra que Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.7 quedan bajo 50% porque asumen en vez de pedir aclaraciones cuando la consulta es ambigua.
El resumen mensual de la compañía condensa un modelo abierto para laptops con 16 GB de RAM, ventanas flotantes en Android 17 y el estreno del Nano Banana 2 Lite en la API.
Google añade a la familia Nano Banana un modelo económico enfocado en pipelines de alto throughput y estrena Gemini Omni Flash para generar y editar video de hasta 10 segundos vía API.
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