
AlphaProof Nexus de DeepMind resuelve nueve problemas de Erdős
El sistema de Google DeepMind, construido sobre Gemini 3.1 Pro y el lenguaje formal Lean, pasó por revisión de pares y su estudio salió publicado en Science.
14 notas publicadas

En la prueba InnovationEval, Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol reciclaron técnicas conocidas y reportaron solo sus mejores corridas.

El Instituto de Estudios Avanzados de Princeton no respalda probar problemas abiertos con modelos cerrados, y OpenAI promete darles voz sin dejar de hacerlo.

Un equipo de PhAI Labs, Stanford, Oxford y Princeton usó un mismo modelo del mundo en siete campos y lo puso a proponer un tratamiento contra el cáncer de hígado.

El método RRSI limita cuánto puede cambiar un agente su propio entorno de trabajo y descarta los trucos hechos a la medida de cada benchmark.

Un equipo con investigadores de la Universidad de Fudan analizó más de 700 registros de tareas del desarrollo de su modelo Atria Dawn Preview.

En un despliegue masivo de 10.000 agentes de IA, OpenAI reporta avances en el problema del milenio tras 88 horas de cómputo y 130 mil millones de tokens.

El Big Video Dataset reúne 55 millones de clips extraídos de 80 millones de videos descargados desde CommonCrawl, con descripciones automáticas de imagen y audio.

El sistema busca literatura, propone un método y entrena el modelo durante 30 minutos por iteración, a 4 dólares la hora contra los 150 que cuesta un investigador humano.

Un nuevo marco llamado Mental World Modeling agrega creencias, intenciones y normas sociales al estado del mundo, y con eso un modelo débil supera a uno más potente que solo simula física.

Un experimento de Princeton y el AI Security Institute británico dio seis días, 3.000 dólares de API y acceso a GPU a agentes para investigar solos. Los autores humanos votaron Reject.

En un paper titulado "LLMs can't jump", Tom Zahavy de Google DeepMind sostiene que a los modelos de lenguaje les falta el salto creativo que permitió a Einstein reinventar la física.

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.

Un modelo de propósito general, sin asistente formal tipo Lean, descartó una conjetura de geometría discreta abierta desde 1946 con un cómputo estimado en 32 horas.
Otros temas que aparecen junto a #investigacion ia en nuestra cobertura editorial.