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Google ha presentado Gemini 2.0 Flash Thinking<\/strong>, su nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) experimental con capacidades de \u201crazonamiento\u201d para responder preguntas complejas sobre matem\u00e1ticas, programaci\u00f3n y f\u00edsica, que adem\u00e1s muestra sus \u201cpensamientos\u201d a la hora de resolver las solicitudes de los usuarios.<\/p>\n El gigante tecnol\u00f3gico present\u00f3 Gemini 2.0 recientemente, la nueva versi\u00f3n de su modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/a>, al que se refiere como el m\u00e1s avanzado de la compa\u00f1\u00eda para impulsar agentes de IA y que incluye mejoras en la latencia y el rendimiento.<\/p>\n Ahora, de cara a continuar avanzando en las capacidades de IA, Google ha presentado Gemini 2.0 Flash Thinking, un nuevo modelo experimental de la misma familia que incluye capacidades de \u201crazonamiento\u201d para responder preguntas complejas en materias como la programaci\u00f3n, las matem\u00e1ticas y la f\u00edsica<\/strong>.<\/p>\n As\u00ed lo ha dado a conocer el director de Gemini, Jeff Dean, en una publicaci\u00f3n en X (antigua Twitter) en la que ha detallado que se trata de un modelo que est\u00e1 entrenado para \u201cutilizar los pensamientos para fortalecer su razonamiento\u201d.<\/p>\n Es decir, a la hora de responder solicitudes, Gemini 2.0 Flash Thinking muestra previamente sus \u201cpensamientos\u201d, <\/strong>detallando una serie de indicaciones con las que explica c\u00f3mo est\u00e1 razonando su respuesta para que los usuarios puedan comprender el proceso. Tras ello, el modelo ofrece la respuesta definitiva a la pregunta en cuesti\u00f3n.<\/p>\n En concreto, este nuevo modelo experimental se basa en el modelo Gemini 2.0 Flash, tambi\u00e9n anunciado recientemente junto a Gemini 2.0, lo que garantiza una alta velocidad y rendimiento para ejecutar sus respuestas.<\/p>\n Igualmente, Dean ha adelantado que, seg\u00fan las pruebas de la compa\u00f1\u00eda, el nuevo modelo ofrecer\u00e1 \u201cresultados prometedores\u201d cuando aumenten el tiempo de c\u00e1lculo de inferencia,<\/strong> es decir, la cantidad de c\u00e1lculo que se utiliza para ejecutar el modelo a la hora de responder una pregunta.<\/p>\n Seg\u00fan un ejemplo compartido por el responsable de productos de Google, Logan Kilpatrick, en otra publicaci\u00f3n en X, el modelo es capaz de resolver un problema de matem\u00e1ticas utilizando los datos que aparecen en una fotograf\u00eda y, antes de responder, muestra todos los pasos que ha realizado para llegar hasta la soluci\u00f3n del problema en cuesti\u00f3n.<\/p>\n Gemini 2.0 Flash Thinking a\u00fan es un modelo experimental, por lo que no se ha lanzado oficialmente.<\/strong> Sin embargo, ya est\u00e1 disponible a trav\u00e9s de la plataforma de creaci\u00f3n de prototipos de IA de Google, AI Studio<\/a>, para que los usuarios prueben sus capacidades.<\/p>\n <\/a>Europa Press<\/span><\/a><\/p>\n Google ha presentado Gemini 2.0 Flash Thinking, su nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA) experimental con capacidades de \u201crazonamiento\u201d para responder preguntas complejas sobre matem\u00e1ticas, programaci\u00f3n y f\u00edsica, que adem\u00e1s muestra sus \u201cpensamientos\u201d a la hora de resolver las solicitudes de los usuarios. 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