Después de Operai, Google Deepmind confirma que una versión experimental de Gemini Deep Think también ha logrado obtener una medalla de oro en las Olimpiadas de Matemáticas 2025.
Anoche, Openai anunció que un nuevo modelo experimental «OpenAi O» IA logró obtener la medalla de oro en las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas (IMO).
Unas horas después, Google Deepmind también anuncia haber ganado la medalla de oro Gracias, allí también, a un modelo experimental que explota una nueva versión de su «Géminis Pensar profundo».
La Olimpiada Internacional de Matemáticas, considerada como el Grial de Competiciones Matemáticas para los talentos universitarios jóvenes desde 1959, coloca a los participantes a seis problemas particularmente difíciles.
Al igual que el modelo aún experimental de OpenAI, la nueva versión de Gemini Deep Think ha resuelto cinco de estos seis problemas, totalizando 35 puntos de 42 posibles, un puntaje que permite obtener la medalla de oro, generalmente otorgada a solo el 8% de los participantes humanos.
« Podemos confirmar que Google Deepmind ha alcanzado este hito deseado, obteniendo 35 puntos de 42 posibles, un puntaje de medalla de oro. Sus soluciones fueron increíbles de muchas maneras. Los correctores de la OMI los encontraron claros, precisos y sobre todo fácil de seguir «Dijo el profesor Dr. Gregor Dolinar, presidente de sus Olimpiadas de Matemáticas 2025.
Una tecnología pronto disponible
La verdadera revolución radica en el enfoque adoptado. A diferencia del año anterior, cuando la alfageometría y la alfapro de alfapro requirieron una traducción preliminar de problemas en idiomas formales como Lean y varios días de cálculo, Gemini Deep Think funciona directamente de declaraciones en lenguaje natural. El sistema produce manifestaciones matemáticas rigurosas que respetan la restricción de tiempo de las 4:30 a.m. impuesta a los candidatos humanos.
Al igual que con OpenAi, una vez más es un modelo generalista y no puramente matemático de IA que obtiene este puntaje notable. Este rendimiento se basa en técnicas de «pensamiento paralelo» que permiten que el modelo explore simultáneamente varias pistas de resolución antes de converger hacia una solución óptima. La capacitación del sistema tiene técnicas de aprendizaje integradas al fortalecer específicamente el razonamiento de varias etapas y la resolución de los teoremas. La capacidad de estos sistemas para operar en un lenguaje natural, sin requerir la traducción a idiomas formales especializados, también debe simplificar considerablemente su integración en entornos profesionales. Sin embargo, Google persigue sus esfuerzos en la alfageometría y el Alphaproof, que apostan a la evidencia formal, revelando una hibridación futura de los enfoques naturales y formales para los enfoques de razonamiento.
Google Deepmind planea poner esta nueva versión aún experimental de Deep Think disponible para un grupo limitado de evaluadores, especialmente matemáticos, muy pronto. Antes de integrarlo en la oferta de Google AI Ultra en los próximos meses. Esta estrategia de implementación progresiva le permitirá refinar el sistema mientras explora sus posibles aplicaciones en contextos profesionales.
Si Gemini Deep Think demuestra que AI ahora puede competir con la élite humana por problemas abiertos, el desafío sigue siendo comprender cómo estas herramientas pueden integrarse en la investigación, enseñanza y desarrollo de nuevas teorías.
Sin embargo, el modelo aún experimental de OpenAI y el nuevo modo de «pensamiento profundo» futuro por Google Gemini prefigura la aparición de herramientas capaces de procesar problemas complejos que requieren un razonamiento de varias etapas, ya sea para la optimización de procesos, el modelado financiero o los desafíos de ingeniería. E investigadores de IA ya ven estas IA capaces de grandes descubrimientos científicos en los próximos 18 meses …
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