¿Cuántos investigadores de Google AI se necesitan para atornillar una bombilla? Un artículo de investigación reciente que detalla el núcleo técnico detrás del asistente de IA de Géminis de Google puede sugerir una respuesta, enumerando a unos 3.295 autores. Es un número que recientemente llamó la atención del investigador de aprendizaje automático David Ha (conocido como «Hardmaru» en línea), quien reveló en X que los primeros 43 nombres también contienen un mensaje oculto. «Hay un código secreto si observa las primeras iniciales de los autores en el orden de la autoría», escribió HA, transmitiendo el huevo de Pascua: «Los modelos de Gemini pueden pensar y contactarte en un instante». El documento, titulado «Géminis 2.5: empujando la frontera con razonamiento avanzado, multimodalidad, contexto largo y capacidades de agente de próxima generación», describe los modelos Gemini 2.5 Pro y Gemini 2.5 Flash AI de Google, que se lanzaron en marzo. Estos modelos de idiomas grandes, que impulsan el asistente de chatbot ai de Google, cuentan con capacidades de razonamiento simuladas que producen una cadena de texto «pensando en voz alta» antes de generar respuestas en un intento de ayudarlos a resolver problemas más difíciles. Eso explica «pensar» y «flash» en el texto oculto. Pero aparte del huevo de Pascua inteligente, la gran escala de autoría cuenta su propia historia sobre el desarrollo moderno de IA. Solo ver la lista masiva nos hizo preguntarnos: ¿no tienen precedentes 3.295 autores? ¿Por qué tantos? No es el más grande, pero aún masivo, mientras que 3.295 autores representan un enorme esfuerzo de colaboración dentro de Google, no rompe el récord de autoría académica. Según Guinness World Records, un artículo de 2021 de las colaborativas de Covidsurg y Globalsurg tiene esa distinción, con 15.025 autores de 116 países. En Física, un artículo de 2015 de los grandes equipos de colider de hadrones del CERN presentaba 5,154 autores en 33 páginas, con 24 páginas dedicadas únicamente a los nombres e instituciones de listado. El documento del CERN proporcionó la estimación más precisa de la masa del bosón de Higgs en ese momento y representaba una colaboración entre dos equipos de detectores masivos. Del mismo modo, las listas de autores grandes se han vuelto comunes en la física de partículas, donde los experimentos requieren contribuciones de miles de científicos, ingenieros y personal de apoyo. En el caso del desarrollo de Géminis en Google Deepmind, construir una familia de modelos de IA requiere experiencia que abarque múltiples disciplinas. Involucra no solo a los investigadores de aprendizaje automático, sino también a los ingenieros de software que construyen infraestructura, especialistas en hardware que optimizan para procesadores específicos, ética que evalúan las implicaciones de seguridad, los gerentes de productos que coordinan los esfuerzos y los expertos en dominios que garantizan que los modelos funcionen en diferentes aplicaciones e idiomas.
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