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Hito importante
2017 – Ayudó a publicar el artículo original “La atención es todo lo que necesitas”.
2019 – Creada IA que venció a jugadores profesionales de StarCraft II.
2023 – Contribuí al desarrollo del modelo multimodal en DeepMind.
Producto de IA
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.
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.
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.
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.
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.
