Google Research

organization · 16 menciones

Google Research es la división de investigación de Google, una filial de Alphabet Inc.. Según su sitio web oficial, Google Research publica resultados, lanza software de código abierto y aplica sus hallazgos tanto en los productos y servicios de Google como en la comunidad científica en general.

Ver en Wikipedia

Noticias que mencionan Google Research

Google presenta TabFM, un modelo fundacional zero-shot para datos tabulares

Google Research ha presentado TabFM, un nuevo modelo fundacional diseñado para tareas de clasificación y regresión sobre datos tabulares que opera en modo zero-shot, sin necesidad de entrenar el modelo para cada conjunto de datos. La herramienta, desarrollada por los científicos Weihao Kong y Abhima

Google confirma que IPv6 alcanza el 50% de adopción entre sus usuarios

Las mediciones de Google muestran por primera vez que el 50% de sus usuarios accede a sus servicios sobre IPv6, un hito que demuestra que el protocolo es una tecnología madura y desplegada a escala global. La adopción, sin embargo, no es homogénea: economías como India, Vietnam o Arabia Saudí presen

AlphaEvolve: Google optimiza hardware y sistemas con IA

Google DeepMind ha anunciado AlphaEvolve, un sistema de optimización impulsado por Gemini que está transformando la eficiencia de diversas operaciones internas y externas. Inicialmente utilizado para mejorar el diseño de las TPUs (Tensor Processing Units) de Google, AlphaEvolve ha acelerado el proce

IA: Nuevo método agiliza entrenamiento a gran escala

El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA) de vanguardia, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), tradicionalmente requiere sistemas altamente sincronizados y acoplados, lo que implica una logística compleja a gran escala. Google DeepMind ha presentado **Decoupled DiLoCo (Distri

TurboQuant: Compresión vectorial veloz para navegadores

Un equipo de desarrolladores ha lanzado una nueva biblioteca llamada TurboQuant, diseñada para permitir la compresión rápida de vectores directamente en navegadores web y Node.js. La biblioteca, basada en la investigación de Google (paper a presentarse en ICLR 2026), utiliza WebAssembly (WASM) y SIM

TurboQuant en Rust: búsqueda vectorial más veloz

Un investigador ha implementado en Rust 'TurboQuant', un algoritmo de Google Research para la búsqueda vectorial, ofreciendo una alternativa más rápida y eficiente a métodos como FAISS. La implementación, disponible en GitHub, incluye bindings para Python a través de PyO3, facilitando su uso. TurboQ

Google mejora su modelo de predicción de series temporales

Google Research ha lanzado TimesFM 2.5, una versión mejorada de su modelo de predicción de series temporales. El modelo, disponible en GitHub, se basa en una arquitectura 'decoder-only' y está diseñado para ofrecer pronósticos más precisos y eficientes. TimesFM 2.5 reduce el número de parámetros de

Google presenta TurboQuant: IA más rápida y eficiente

Investigadores de Google Research han anunciado TurboQuant, un nuevo algoritmo de compresión que promete mejorar significativamente la eficiencia de los modelos de lenguaje grandes y los sistemas de búsqueda vectorial. Presentado el 24 de marzo de 2026, TurboQuant aborda el problema del “overhead” d

Frenazos Bruscos: Google Detecta Riesgo de Accidentes

Un estudio reciente de Google Research ha revelado una fuerte correlación entre los eventos de frenado brusco (HBEs) registrados a través de Android Auto y las tasas de accidentes en segmentos de carretera. La investigación, publicada el 13 de enero de 2026, busca superar las limitaciones de los dat

Colisión en SHA-1: Amenaza a Sistemas Ampliamente Usados

Este artículo describe un avance significativo en la criptografía: la demostración de la primera colisión real para la función hash SHA-1. SHA-1, aunque oficialmente desaprobada desde 2011, aún se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones, desde firmas de documentos y certificados TLS hasta siste

Google aprueba Transformer: Innovación en IA

El artículo "Attention is All You Need" introduce una nueva arquitectura de red neuronal llamada Transformer, que revolucionó el campo del procesamiento del lenguaje natural y más allá. Tradicionalmente, los modelos de secuencia a secuencia, como los utilizados en traducción automática, se basaban e