Gemini, la plataforma de inteligencia artificial de Google DeepMind, ha lanzado Gemini Deep Research y DeepSearchQA, sus nuevos agentes de IA dise\u00f1ados para llevar a cabo tareas complejas de b\u00fasqueda y an\u00e1lisis de informaci\u00f3n, minimizando las alucinaciones. Ambos agentes operan con el modelo Gemini 3 Pro, optimizados para mejorar la calidad de los informes y reducir errores durante tareas complejas.<\/p>\n
Gemini Deep Research se centra en la recopilaci\u00f3n y s\u00edntesis de informaci\u00f3n, permitiendo a los desarrolladores integrar la investigaci\u00f3n aut\u00f3noma en sus aplicaciones a trav\u00e9s de una nueva API de Interacciones. Por su parte, DeepSearchQA establece un nuevo est\u00e1ndar para evaluar agentes en tareas de b\u00fasqueda web que requieren m\u00faltiples pasos, mejorando tanto la precisi\u00f3n como la exhaustividad de los resultados obtenidos.<\/p>\n
Investigaciones precisas con Gemini Deep Research<\/strong><\/p>\n Gemini Deep Research ha sido mejorado para abordar tareas de investigaci\u00f3n m\u00e1s complejas que requieren un an\u00e1lisis exhaustivo y la recopilaci\u00f3n de datos de diversas fuentes. Este agente realiza b\u00fasquedas web con mayor precisi\u00f3n y genera informes detallados, planificando su investigaci\u00f3n de manera iterativa: formula consultas, revisa resultados, identifica lagunas de conocimiento y lleva a cabo nuevas b\u00fasquedas.<\/p>\n Gracias a la integraci\u00f3n del modelo Gemini 3 Pro, que lidera en casi todas las categor\u00edas de LMArena, se ha mejorado la capacidad de s\u00edntesis y se han reducido las alucinaciones. Su principal ventaja es la capacidad de manejar contextos largos y complejos, lo que permite a los desarrolladores incorporar informaci\u00f3n extensa en las respuestas generadas. Con la nueva API de \u201cInteracciones\u201d, los desarrolladores pueden implementar estas funciones en sus propias aplicaciones, facilitando la creaci\u00f3n de herramientas avanzadas para la investigaci\u00f3n.<\/p>\n \u201cDeep Research es ahora m\u00e1s \u00fatil e inteligente que nunca, y pronto estar\u00e1 disponible en Google Search, NotebookLM, Google Finance y se actualizar\u00e1 en la app de Gemini\u201d, afirm\u00f3 la empresa.<\/p>\n DeepSearchQA: un nuevo est\u00e1ndar para la investigaci\u00f3n web Este benchmark incluye 900 tareas de \u201ccadena causal\u201d dise\u00f1adas espec\u00edficamente en 17 campos, donde cada paso depende de un an\u00e1lisis previo. A diferencia de las pruebas convencionales basadas en hechos, DeepSearchQA exige que los agentes produzcan conjuntos de respuestas detalladas, evaluando as\u00ed tanto la precisi\u00f3n de la investigaci\u00f3n como la recuperaci\u00f3n de datos.<\/p>\n Adem\u00e1s, este agente act\u00faa como herramienta diagn\u00f3stica para aprovechar el tiempo de reflexi\u00f3n. \u201cEn nuestras evaluaciones internas, hemos observado mejoras significativas en el rendimiento al permitir que el agente realice m\u00e1s b\u00fasquedas y pasos de razonamiento, algo que planeamos explorar en futuras versiones\u201d, explican desde Google.<\/p>\n Aplicaciones en el mundo real En el campo de la biotecnolog\u00eda, Gemini Deep Research ha demostrado ser \u00fatil en la\u00a0investigaci\u00f3n biom\u00e9dica, acelerando el proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos al recopilar y analizar datos con una precisi\u00f3n superior a los m\u00e9todos tradicionales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Gemini, la plataforma de inteligencia artificial de Google DeepMind, ha lanzado Gemini Deep Research y DeepSearchQA, sus nuevos agentes de IA dise\u00f1ados para llevar a cabo tareas complejas de b\u00fasqueda y an\u00e1lisis de informaci\u00f3n, minimizando las alucinaciones. Ambos agentes operan con el modelo Gemini 3 Pro, optimizados para mejorar la calidad de los informes y […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":354090,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"class_list":["post-354089","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ciencia-computacion"],"acf":{"antetitulo":""},"yoast_head":"\n
\n<\/strong>
\nDeepSearchQA introduce un nuevo benchmark que establece un punto de referencia para evaluar la precisi\u00f3n de los agentes en tareas de b\u00fasqueda web que requieren razonamiento en m\u00faltiples pasos. A diferencia de las pruebas tradicionales que solo miden la exactitud factual, DeepSearchQA eval\u00faa la exhaustividad, permitiendo a los agentes generar respuestas m\u00e1s completas y detalladas.<\/p>\n
\n<\/strong>
\nLos agentes Gemini Deep Research y DeepSearchQA ya est\u00e1n demostrando resultados destacados en diversos sectores, incluidos los servicios financieros, la biotecnolog\u00eda y la investigaci\u00f3n de mercados. En el \u00e1mbito financiero, estos agentes se utilizan para automatizar las etapas iniciales de la diligencia debida, reduciendo el tiempo necesario para realizar investigaciones y mejorando as\u00ed la toma de decisiones.<\/p>\n