El equipo de DeepMind ha publicado un paper técnico detallando las arquitecturas detrás del razonamiento de cadena larga en Gemini 2.5. El modelo utiliza una combinación de chain-of-thought extendido con verificación interna que le permite resolver problemas matemáticos de competición y tareas de programación complejas. Los resultados muestran mejoras del 15% sobre GPT-4o en MATH-500 y del 12% en SWE-bench.
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Nuevo paper de DeepMind presenta Gemini 2.5 con razonamiento de cadena larga
DeepMind publica investigación sobre las capacidades de razonamiento extendido de Gemini 2.5, superando benchmarks en matemáticas y código complejo.
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jueves, 12 de marzo de 2026
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