{"id":6429,"date":"2025-05-17T02:31:40","date_gmt":"2025-05-17T02:31:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/6429"},"modified":"2025-05-17T02:31:40","modified_gmt":"2025-05-17T02:31:40","slug":"%e8%b0%b7%e6%ad%8cdeepmind-alphaevolve-%e9%9d%a9%e5%91%bd%e6%80%a7ai%e7%bc%96%e7%a0%81%e6%99%ba%e8%83%bd%e4%bd%93%e7%9a%84%e5%b4%9b%e8%b5%b7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/archives\/6429","title":{"rendered":"Google DeepMind AlphaEvolve: el ascenso de una inteligencia artificial revolucionaria"},"content":{"rendered":"<p>Google DeepMind acaba de lanzar una tecnolog\u00eda revolucionaria, AlphaEvolve, una nueva inteligencia codificada por IA que no s\u00f3lo escribe y optimiza algoritmos autom\u00e1ticamente, sino que tambi\u00e9n realiza importantes descubrimientos cient\u00edficos. Este art\u00edculo profundiza en el funcionamiento de esta revolucionaria tecnolog\u00eda, sus caracter\u00edsticas clave y sus aplicaciones pr\u00e1cticas en diversos campos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alphaevolve-\u81ea\u8fdb\u5316\u7684\u7b97\u6cd5\u53d1\u73b0\u5e73\u53f0\">AlphaEvolve: una plataforma de descubrimiento de algoritmos autoevolutivos<\/h2>\n\n\n\n<p>El posicionamiento central de AlphaEvolve es una plataforma universal de descubrimiento y optimizaci\u00f3n de algoritmos basada en Large Language Models (LLMs), algoritmos evolutivos y evaluadores autom\u00e1ticos. A diferencia de las herramientas tradicionales de codificaci\u00f3n de IA, AlphaEvolve no solo genera c\u00f3digo, sino que tambi\u00e9n eval\u00faa autom\u00e1ticamente el rendimiento de ese c\u00f3digo, luego ajusta la estrategia en funci\u00f3n de los resultados de la evaluaci\u00f3n y genera iterativamente mejores soluciones, simulando esencialmente el proceso de \"evoluci\u00f3n algor\u00edtmica natural\".<\/p>\n\n\n\n<p>La diferencia fundamental entre AlphaEvolve y los sistemas de IA anteriores:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Caracter\u00edsticas de las competencias<\/th><th>C\u00f3digo Alfa (2022)<\/th><th>AlphaTensor (2022)<\/th><th>AlphaEvolve (2025)<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>entrada y salida<\/td><td>Lenguaje natural \u2192 c\u00f3digo de programa<\/td><td>Tareas estructuradas \u2192 Algoritmo de multiplicaci\u00f3n<\/td><td>Problemas generalizados \u2192 algoritmos verificables<\/td><\/tr><tr><td>l\u00f3gica de aplicaci\u00f3n<\/td><td>Generaci\u00f3n \u00fanica<\/td><td>B\u00fasqueda de estructuras + ajuste de modelos<\/td><td>Generaci\u00f3n de LLM + evaluaci\u00f3n autom\u00e1tica + optimizaci\u00f3n evolutiva<\/td><\/tr><tr><td>Mecanismos de evaluaci\u00f3n<\/td><td>Evaluaci\u00f3n humana o evaluaci\u00f3n est\u00e1tica<\/td><td>M\u00e9tricas de rendimiento del simulador<\/td><td>Funcionamiento din\u00e1mico autom\u00e1tico + retroalimentaci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n<\/td><\/tr><tr><td>\u00c1mbito de aplicaci\u00f3n<\/td><td>Temas de concursos de programaci\u00f3n, etc.<\/td><td>Optimizaci\u00f3n de la multiplicaci\u00f3n de matrices<\/td><td>Programaci\u00f3n, algoritmos, matem\u00e1ticas, optimizaci\u00f3n de sistemas<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Lo que lo hace \u00fanico:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>No es necesario que los humanos redacten planes de optimizaci\u00f3n paso a paso, puede proponer mejoras de forma aut\u00f3noma, autocomprobarse y automejorarse.<\/li>\n\n\n\n<li>Capacidad para modificar secciones enteras del c\u00f3digo del programa, no s\u00f3lo peque\u00f1os retoques de las funciones.<\/li>\n\n\n\n<li>Aprender\u00e1 a aplicar diferentes estrategias a distintos problemas, por ejemplo, utilizando algoritmos de b\u00fasqueda para problemas complejos y m\u00e9todos constructivos para problemas estructurados.<\/li>\n\n\n\n<li>Ya se utiliza en el entorno de producci\u00f3n a gran escala de Google, no es s\u00f3lo una prueba de concepto de laboratorio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alphaevolve\u7684\u5de5\u4f5c\u673a\u5236\u4e0e\u6280\u672f\u67b6\u6784\">Mecanismo de funcionamiento y arquitectura t\u00e9cnica de AlphaEvolve<\/h2>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve es un sistema complejo multicomponente y vinculado en varias etapas que contiene los siguientes m\u00f3dulos y flujos de trabajo b\u00e1sicos:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-55.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1379\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7cfb\u7edf\u7ec4\u6210\u4e0e\u6d41\u7a0b\">Componentes y procesos del sistema<\/h3>\n\n\n\n<p>El flujo de trabajo general de AlphaEvolve se construye a partir de m\u00faltiples m\u00f3dulos que trabajan en concierto:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>etapa de entrada<\/strong>El usuario recibe el c\u00f3digo inicial del programa, una definici\u00f3n del problema que debe optimizarse y una funci\u00f3n de evaluaci\u00f3n automatizada (para medir el rendimiento del c\u00f3digo, la correcci\u00f3n de los resultados, etc.).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Composici\u00f3n del m\u00f3dulo b\u00e1sico<\/strong>::\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Muestra de preguntas<\/strong>Combine soluciones hist\u00f3ricamente excelentes con el contexto del problema para crear instrucciones complejas compatibles con los conocimientos previos, las f\u00f3rmulas y los fragmentos de c\u00f3digo proporcionados por los usuarios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Integraci\u00f3n LLM (LLM Ensemble)<\/strong>Utilice Gemini Flash para generar r\u00e1pidamente un gran n\u00famero de candidatos y Gemini Pro para optimizar en profundidad las recomendaciones clave para impulsar de forma colaborativa el proceso de \"evoluci\u00f3n\".<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Evaluadores autom\u00e1ticos (Evaluadores)<\/strong>: Ejecuta y eval\u00faa autom\u00e1ticamente el rendimiento de cada programa, admitiendo optimizaci\u00f3n multim\u00e9trica, evaluaci\u00f3n en cascada y ejecuci\u00f3n distribuida paralela.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Base de datos del programa<\/strong>Almacenamiento de programas hist\u00f3ricos, puntuaciones de evaluaci\u00f3n y modificaciones para construir una nueva generaci\u00f3n de Prompts, lo que permite una evoluci\u00f3n similar a la \"memoria gen\u00e9tica\".<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ciclo evolutivo<\/strong>::\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Seleccione un \"programa padre\" de la base de datos y extraiga su estructura \u00f3ptima.<\/li>\n\n\n\n<li>Construir la tarea actual y el contexto a trav\u00e9s de Prompt<\/li>\n\n\n\n<li>LLM genera un nuevo diff de c\u00f3digo (diff)<\/li>\n\n\n\n<li>Diferencias de aplicaci\u00f3n forma \"subrutinas\"<\/li>\n\n\n\n<li>El evaluador ejecuta y punt\u00faa<\/li>\n\n\n\n<li>Si el programa hijo supera al programa padre, se a\u00f1ade a la base de datos y pasa a la siguiente ronda de evoluci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Este proceso hace evolucionar no s\u00f3lo el propio c\u00f3digo, sino tambi\u00e9n el PROMPT y las m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n, lo que permite una optimizaci\u00f3n de la b\u00fasqueda altamente adaptativa.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7a81\u7834\u6570\u5b66\u6781\u9650-alphaevolve\u7684\u79d1\u5b66\u6210\u5c31\">Superar los l\u00edmites de las matem\u00e1ticas: los logros cient\u00edficos de AlphaEvolve<\/h2>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve ha realizado varios avances en el campo del descubrimiento matem\u00e1tico y algor\u00edtmico, resolviendo una serie de problemas abiertos que llevaban mucho tiempo sin resolverse:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u77e9\u9635\u4e58\u6cd5\u7b97\u6cd5\u9769\u65b0\">Innovaci\u00f3n en el algoritmo de multiplicaci\u00f3n de matrices<\/h3>\n\n\n\n<p>Uno de los logros m\u00e1s notables de AlphaEvolve fue el descubrimiento de un algoritmo m\u00e1s eficiente para multiplicar matrices complejas de 4\u00d74 que el algoritmo de Strassen de 1969, que hasta entonces se consideraba la soluci\u00f3n \u00f3ptima en este campo, ya que requer\u00eda 49 multiplicaciones, que AlphaEvolve redujo a 48, batiendo un r\u00e9cord que no se hab\u00eda mejorado en 56 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u77e9\u9635\u4e58\u6cd5\u65b0\u7b97\u6cd5.mp4\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-300\u5e74\u51e0\u4f55\u96be\u9898\u53d6\u5f97\u8fdb\u5c55\">Avances en el rompecabezas de los 300 a\u00f1os de geometr\u00eda<\/h3>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve tambi\u00e9n hizo un gran avance en el famoso Problema del N\u00famero Besador. Este problema explora cu\u00e1ntas esferas unitarias en un espacio de n dimensiones pueden ser tangentes a una esfera unitaria central sin intersecarse entre s\u00ed al mismo tiempo. En 11 dimensiones, AlphaEvolve encontr\u00f3 una estructura formada por 593 esferas exteriores, lo que elevaba el l\u00edmite inferior anterior de 592 y se acercaba al l\u00edmite superior conocido de 868.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-58.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1382\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, se han producido avances en problemas abiertos en varias \u00e1reas de las matem\u00e1ticas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>El campo de la anal\u00edtica<\/strong>Mejora de los l\u00edmites \u00f3ptimos conocidos para varios problemas de desigualdad de autocorrelaci\u00f3n; l\u00edmites superiores ligeramente mejorados mediante la optimizaci\u00f3n de la construcci\u00f3n del principio de incertidumbre en el an\u00e1lisis de Fourier.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Matem\u00e1ticas combinatorias y teor\u00eda de n\u00fameros<\/strong>: Se establece un nuevo l\u00edmite superior para el problema de solapamiento m\u00ednimo de Erd\u0151s, superando el r\u00e9cord anterior.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Problemas de geometr\u00eda y apilamiento<\/strong>El resultado: se han logrado avances en varios problemas, como la optimizaci\u00f3n de la relaci\u00f3n entre la distancia m\u00e1xima y la m\u00ednima y el relleno \u00f3ptimo de pol\u00edgonos anidados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>De los m\u00e1s de 50 problemas matem\u00e1ticos abiertos probados por el equipo de DeepMind, AlphaEvolve redescubri\u00f3 soluciones de vanguardia en unos 751 TP3T de problemas, y mejor\u00f3 las mejores soluciones conocidas en 201 TP3T de problemas.<\/p>\n\n\n\n<p>Cabe mencionar que el medallista Fields Tao Zhexuan tambi\u00e9n particip\u00f3 directamente en la exploraci\u00f3n de las aplicaciones matem\u00e1ticas de AlphaEvolve.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-57.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1381\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/\u5fae\u4fe1\u56fe\u7247_2025-05-17_101945_542.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1384\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u63d0\u5347google\u751f\u6001\u6548\u7387-\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\u4e0e\u6210\u679c\">Mejora de la ecoeficiencia de Google: aplicaciones pr\u00e1cticas y resultados<\/h2>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve ha pasado de la investigaci\u00f3n te\u00f3rica a la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica, produciendo importantes mejoras de eficiencia en varios sistemas clave de Google:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6570\u636e\u4e2d\u5fc3\u4f18\u5316\">Optimizaci\u00f3n de centros de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Un algoritmo heur\u00edstico de programaci\u00f3n para el sistema de gesti\u00f3n de cl\u00fasteres Borg de Google lleva m\u00e1s de un a\u00f1o en producci\u00f3n, recuperando sistem\u00e1ticamente alrededor de 0,7% de recursos inform\u00e1ticos. El algoritmo resuelve el problema de los \"recursos varados\" (por ejemplo, quedarse sin memoria pero seguir disponiendo de CPU) y genera un c\u00f3digo sencillo y legible que los ingenieros pueden depurar e implantar f\u00e1cilmente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-59.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1383\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ai\u82af\u7247\u8bbe\u8ba1\u534f\u540c\">Sinergia en el dise\u00f1o de chips de IA<\/h3>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve proporciona una soluci\u00f3n de reescritura a nivel Verilog para circuitos de multiplicaci\u00f3n matricial en TPUs de Google, eliminando bits redundantes y manteniendo la correcci\u00f3n funcional. Esta propuesta se ha adoptado en el flujo de dise\u00f1o de la futura generaci\u00f3n de chips y se espera que suponga un ahorro significativo en el \u00e1rea del chip y el consumo de energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-56.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1380\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ai\u6a21\u578b\u8bad\u7ec3\u52a0\u901f\">Aceleraci\u00f3n del entrenamiento de modelos de IA<\/h3>\n\n\n\n<p>En cuanto al entrenamiento de la IA, AlphaEvolve tambi\u00e9n ha demostrado una capacidad de optimizaci\u00f3n asombrosa:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>N\u00facleo de multiplicaci\u00f3n de matrices optimizado en el entrenamiento del modelo Gemini, que acelera 231 TP3T y reduce el tiempo total de entrenamiento en 11 TP3T.<\/li>\n\n\n\n<li>Refactorizaci\u00f3n de las instrucciones de bajo nivel de la GPU en el kernel de FlashAttention para aumentar la velocidad en 32,5%.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Estas optimizaciones no s\u00f3lo mejoran el rendimiento, sino que tambi\u00e9n reducen dr\u00e1sticamente el tiempo de ingenier\u00eda necesario para la optimizaci\u00f3n de los n\u00facleos, de semanas de trabajo de expertos a d\u00edas de experimentos automatizados, lo que permite a los investigadores innovar con mayor rapidez.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-alphaevolve\u7684\u672a\u6765\u5c55\u671b\u4e0e\u5f71\u54cd\">Perspectivas de futuro e implicaciones de AlphaEvolve<\/h2>\n\n\n\n<p>Como plataforma de descubrimiento y optimizaci\u00f3n de algoritmos de uso general, la promesa de aplicaci\u00f3n de AlphaEvolve va mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que se ha logrado hasta ahora. Representa un nuevo paradigma para el descubrimiento cient\u00edfico asistido por IA y el dise\u00f1o de algoritmos, y se espera que tenga un impacto de gran alcance en muchos m\u00e1s campos en el futuro:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Expansi\u00f3n a campos cient\u00edficos m\u00e1s amplios<\/strong>Aunque actualmente se utiliza sobre todo en matem\u00e1ticas y ciencias de la computaci\u00f3n, su generalidad significa que puede aplicarse a cualquier soluci\u00f3n de un problema que pueda describirse como algoritmo y verificarse autom\u00e1ticamente, incluida la ciencia de los materiales, el descubrimiento de f\u00e1rmacos, etc.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Un nuevo modelo de colaboraci\u00f3n entre IA y expertos humanos<\/strong>: AlphaEvolve ofrece un nuevo modelo de colaboraci\u00f3n entre IA y expertos, en el que la IA se encarga de explorar un gran n\u00famero de posibilidades y proponer soluciones innovadoras, y los expertos humanos se encargan de validar y comprender estas soluciones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Democratizaci\u00f3n de la optimizaci\u00f3n algor\u00edtmica<\/strong>La optimizaci\u00f3n algor\u00edtmica avanzada, a medida que evolucionen estas t\u00e9cnicas, podr\u00eda dejar de estar limitada a unos pocos especialistas, y un mayor n\u00famero de desarrolladores e investigadores podr\u00e1n utilizar estas herramientas para mejorar la eficacia de su trabajo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Posibles repercusiones econ\u00f3micas y medioambientales<\/strong>: S\u00f3lo las aplicaciones en el centro de datos de Google han mostrado una tasa de recuperaci\u00f3n de recursos de 0,71 TP3T, y si esta tecnolog\u00eda se adopta de forma generalizada, ahorrar\u00e1 mucha energ\u00eda y recursos en los centros de datos de todo el mundo.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>AlphaEvolve ya est\u00e1 abierto a invitaciones para pruebas tempranas, no s\u00f3lo limitadas al mundo acad\u00e9mico, sino abiertas a solicitudes de usuarios de todas las industrias que deseen explorar el campo de la optimizaci\u00f3n algor\u00edtmica, anunciando su papel en una gama m\u00e1s amplia de escenarios de aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Marca un nuevo hito en la inform\u00e1tica: los sistemas de IA ya no son meras herramientas que programan los programadores humanos, sino socios capaces de descubrir y mejorar algoritmos por s\u00ed mismos, un cambio que puede desencadenar una revoluci\u00f3n en la programaci\u00f3n como AlphaGo hizo con el Go.<\/p>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\r\n<thead>\r\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">Para m\u00e1s productos, visite<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\r\n<h4 style=\"margin: 0\">M\u00e1s informaci\u00f3n en<\/h4>\r\n<\/th>\r\n<\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n<tr style=\"height: 63px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Inteligencia penetrante<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/archives\/4425\/\" data-linktype=\"2\">El Gran Modelo AIGC: el comienzo de una era de doble revoluci\u00f3n en ingenier\u00eda y ciencia - Inteligencia Penetrante<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 61px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/es\/\" data-linktype=\"2\">Restauraci\u00f3n 1:1 de Claude y GPT Sitio web oficial - AI Cloud Native<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (Recomendada) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 54px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Servicio de tr\u00e1nsito basado en la API oficial - GPTMeta API<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Ayuda, \u00bfalguien de ustedes puede proporcionar algunos consejos sobre c\u00f3mo hacer preguntas en GPT? - Conocimientos<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<tr style=\"height: 70px\">\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Tienda digital global de bienes virtuales - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\r\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">\u00bfQu\u00e9 tan poderoso es Claude airtfacts caracter\u00edstica que GPT al instante no huele bien? -BeepBeep<\/a><\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google DeepMind ha lanzado AlphaEvolve, una inteligencia artificial de codificaci\u00f3n capaz de escribir y optimizar c\u00f3digo y hacer descubrimientos cient\u00edficos por s\u00ed sola. El sistema, que incorpora grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, algoritmos evolutivos y evaluadores autom\u00e1ticos, ya ha realizado varios avances en el campo de las matem\u00e1ticas, como la mejora de algoritmos de multiplicaci\u00f3n de matrices y la resoluci\u00f3n de puzles geom\u00e9tricos. Entretanto, ha logrado importantes mejoras de eficiencia en la optimizaci\u00f3n de los centros de datos de Google, el dise\u00f1o de chips y la formaci\u00f3n en IA, marcando un nuevo hito en la transformaci\u00f3n de la IA de herramienta a socio de innovaci\u00f3n 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