Google ha publicado un informe técnico para la familia de modelos Gemma 4. El documento está disponible en arXiv.
Google publica el informe técnico de Gemma 4
Google lanza TimesFM-3, un modelo base de series temporales multivariantes con cero disparos y 330M parámetros
Google Research ha lanzado TimesFM-3, un modelo base de series temporales con 330 millones de parámetros que pronostica múltiples series relacionadas en una sola pasada hacia adelante. A diferencia de las versiones univariantes anteriores, está preentrenado nativamente para pronósticos multivariantes en más de 1 billón de puntos temporales y acepta múltiples objetivos, covariables pasadas y covariables pasadas-futuras sin ajuste fino específico de la tarea.
Google DeepMind abre el código fuente del modelo de IA WeatherNext para la predicción de ciclones
Google DeepMind y Google Research han abierto el código fuente de los modelos de IA WeatherNext 2 y WeatherNext Cyclones, que lograron una precisión de última generación en la predicción de trayectorias, intensidad y estructura del viento de ciclones tropicales. Publicado en Nature, el trabajo demuestra que estos modelos proporcionan a los pronosticadores un día adicional de precisión predictiva en comparación con sistemas anteriores.
Cabeza de difusión Orthrus entrenada en modelos Qwen 3.5/3.6 y Gemma 4 que se lanzarán pronto
El proyecto Orthrus está preparando el lanzamiento del soporte para los modelos Qwen 3.5, Qwen 3.6 y Gemma 4 utilizando un enfoque de cabeza de difusión. El equipo ha finalizado las pruebas y actualmente está configurando la canalización de lanzamiento.
La Universidad Estatal de Ohio lanza el agente de investigación profunda QUEST-35B de código abierto
El equipo de PLN de la Universidad Estatal de Ohio ha lanzado QUEST-35B, un agente de investigación profunda de código abierto entrenado en aproximadamente 32 GPUs H100 utilizando 8.000 muestras sintéticas. El equipo ha liberado como código abierto la receta de entrenamiento, el código, los pesos y los conjuntos de datos, con resultados de evaluación que muestran un rendimiento competitivo en comparación con los principales sistemas de investigación profunda de código cerrado.
La Universidad Estatal de Ohio lanza el agente de investigación profunda QUEST-35B de código abierto
Los investigadores de la Universidad Estatal de Ohio entrenaron QUEST-35B, un agente de investigación profunda, utilizando aproximadamente 32 GPUs H100 y 8.000 muestras sintéticas. Han liberado como código abierto la receta de entrenamiento, el código, los pesos y los conjuntos de datos, con resultados de evaluación que muestran un rendimiento competitivo en comparación con los principales sistemas de investigación profunda propietarios.