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Oriol Vinyals
Oriol Vinyals

Oriol Vinyals

Científico principal en Google DeepMind
Año de nacimiento  1983
Nacionalidad  Spain

Hito importante

Coautores de Transformer

2017 – Ayudó a publicar el artículo original “La atención es todo lo que necesitas”.

Éxito de AlphaStar

2019 – Creada IA que venció a jugadores profesionales de StarCraft II.

Trabajo en Gemini

2023 – Contribuí al desarrollo del modelo multimodal en DeepMind.

Producto de IA

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

La versión oficial de lanzamiento de Gemini 2.5 pro.

Gemini 1.5 Pro introduce una ventana de contexto innovadora de hasta dos millones de tokens, la ventana de contexto más larga de cualquier modelo de base de gran escala hasta ahora. Logra una recuperación casi perfecta en tareas de recuperación de contexto largo en varias modalidades, desbloqueando la capacidad de procesar con precisión grandes documentos, miles de líneas de código, horas de audio, video y mucho más.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Gemma es una familia de modelos abiertos de última generación y de bajo peso de Google, creada a partir de la misma investigación y tecnología utilizadas para desarrollar los modelos Gemini.

Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros, de última generación, de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Las versiones Gemini 2.0 Flash se basan en el rendimiento de Gemini 1.5 Flash, introduciendo soporte para entrada/salida multimodal (incluidas imágenes, video, audio y texto), junto con funcionalidades en tiempo real como texto-a-voz controlable y generación de imágenes nativa. La versión específica que se está utilizando es Gemini-2.0-Flash-001.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Gemma es una familia de modelos abiertos de última generación y de bajo peso de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

Gemini 1.5 Pro introduce una ventana de contexto innovadora de hasta dos millones de tokens, la ventana de contexto más larga de cualquier modelo de base grande hasta ahora. Logra una recuperación casi perfecta en tareas de recuperación de contexto largo en varias modalidades, lo que permite procesar con precisión grandes documentos, miles de líneas de código, horas de audio, video y más.

Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros de vanguardia desarrollados por Google, creados con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.

El modelo Gemini 2.0 Pro demuestra capacidades superiores en rendimiento de codificación y manejo de instrucciones complejas en comparación con cualquier modelo anterior, con una comprensión y razonamiento más preciso y profundo del conocimiento mundial. La versión que se utiliza es Gemini-2.0-Pro-Exp-02-05.

Perfil personal

Oriol Vinyals es conocido por sus contribuciones a la arquitectura Transformer y AlphaStar, una IA competitiva de StarCraft II, avanzando en RL multiagente y modelado de secuencias.

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