Google расформировывает команду, ответственную за AlphaFold — систему искусственного интеллекта, предназначенную для прогнозирования белковых структур, — и перераспределяет исследователей на другие инициативы, включая развитие Gemini. По оценкам, около четверти авторов первоначальных научных статей об AlphaFold покинули Google DeepMind.
Google DeepMind подтвердил, что часть сотрудников была внутренне переведена на проекты, сосредоточенные на большой языковой модели Gemini, а также в такие области, как геномика, ядерный синтез и разработка ферментов. Другие специалисты были переведены в Isomorphic Labs, компанию Alphabet, специализирующуюся на открытии лекарств. Alphabet выступает в качестве материнской компании Google и ряда других научно-технических организаций.
По сообщению Financial Times, эти изменения являются отражением смены научных приоритетов DeepMind. Пушмит Кохли, вице-президент по исследованиям Google DeepMind, сообщил изданию FT, что стратегия лаборатории претерпела изменения. Он отметил, что в течение последних девяти лет фокус был направлен на решение крупных задач с конкретными целями, но теперь лаборатория охватывает системы на базе Gemini для помощи ученым, а также разрабатывает агентов ИИ для конкуренции с Anthropic и OpenAI.
Джон Джампер, один из лауреатов Нобелевской премии по химии 2024 года за работу над AlphaFold, был назначен в команду, занимающуюся разработкой функций генерации кода Gemini. Недавно Джампер покинул Google и присоединился к Anthropic. Его коллеги по исследованию трехмерной структуры белков, Джонас Адлер и Александр Прицель, последовали тому же пути. Анонимный сотрудник Google DeepMind сообщил FT, что эти уходы вызвали внутреннее удивление, поскольку все трое считались ключевыми членами лаборатории.
AlphaFold — это программное обеспечение, разработанное для прогнозирования и генерации трехмерных моделей белков с использованием диффузионных моделей — той же технологии ИИ, что и в генераторах изображений. Благодаря этому инструменту исследователи смогли предсказать структуры почти всех 200 миллионов каталогизированных на данный момент белков, предложив более быстрый и экономичный метод по сравнению с предыдущими подходами, что может ускорить разработку белковых лекарств.
Проект начался в 2018 году, когда DeepMind еще функционировал как дочерняя компания Alphabet. Еще одной важной вехой лаборатории стал AlphaGo — программа ИИ, способная победить чемпиона мира по Го. В 2023 году, в связи с успехом ChatGPT и OpenAI, DeepMind был интегрирован в Google для содействия разработке приложений ИИ в продуктах. Ранее отношения между компаниями характеризовались напряженностью, поскольку лаборатория сохраняла академическую и научную направленность, которая приносила убытки, в то время как она стремилась к большей автономии, чего Google, несущий расходы, отказывал, отклоняя превращение DeepMind в некоммерческую организацию.
Google представил три новые версии искусственного интеллекта с целью усилить конкуренцию с OpenAI и Anthropic. Эти новинки включают более быстрые, более экономичные и специализированные в области цифровой защиты модели.
Главным релизом является Gemini 3.6 Flash, который Google представляет как самую продвинутую модель Flash компании. Эта модель обещает улучшение производительности в программировании, задачах, требующих знаний, и мультимодальных функциях, при этом потребляя на 17% меньше токенов, чем ее предшественник, что приводит к снижению операционных расходов.
Наряду с Gemini 3.6 Flash были выпущены Gemini 3.5 Flash Cyber, ориентированный на выявление и исправление ошибок в программном обеспечении, и Gemini 3.5 Flash-Lite, предназначенный для обработки больших объемов работы и автономных агентов ИИ.
Безопасность является ключевым преимуществом этого нового поколения моделей, по данным Google. Gemini 3.6 Flash был усилен для обеспечения большей устойчивости к неправомерному использованию в кибератаках, не нанося ущерба законным приложениям.
Среди важных анонсов выделяются: Gemini 3.6 Flash благодаря своей экономичности и эффективности; Gemini 3.5 Flash Cyber, посвященный цифровой безопасности; Gemini 3.5 Flash-Lite, предназначенный для агентов ИИ и крупномасштабных задач; и начало предварительного обучения Gemini 4.
В тестах, проведенных самой компанией, Gemini 3.5 Flash Cyber обнаружил 55 проблем в механизме JavaScript Engine V8, включая 10 уязвимостей, которые не удалось обнаружить другим моделям. Из-за этого его первоначальный доступ будет ограничен правительствами и партнерами, считающимися надежными.
Пока новые модели выходят на рынок, Google сообщил, что Gemini 3.5 Pro остается на стадии тестирования и будет доступен, как только будет готов. Кроме того, компания объявила о начале предварительного обучения Gemini 4, что указывает на то, что следующая итерация платформы уже находится в разработке.
Параллельно Gemini 3.6 Flash и Flash-Lite начинают предоставляться разработчикам, компаниям и пользователям приложения Gemini. Flash-Lite также пройдет постепенную интеграцию с Поиском Google.
В последние месяцы конкуренция за все более специализированные и эффективные модели обострилась между Google, OpenAI, Anthropic, Meta и различными китайскими стартапами. С этими новыми запусками Google стремится вернуть себе место в быстро развивающейся борьбе, где такие факторы, как стоимость, производительность и безопасность, приобрели сопоставимый вес с качеством ответов.
