¡Otro nuevo hito!
Hoy mismo, Google DeepMind anunció oficialmente el último logro del «paquete completo» de código abierto de Gemma:
Las descargas acumuladas superaron por primera vez la barrera de los diez mil millones.
Lanzada por primera vez en febrero de 2024, tardó dos años y medio en pasar de 0 a 10,000 millones.
Hoy, los desarrolladores de todo el mundo, basándose en Gemma, han "modificado" 100,000 variantes derivadas, las han puesto en órbita en satélites de la NASA, las han integrado en teléfonos de 100 millones de personas...
¡La gran explosión del ecosistema de Gemmaverse ha llegado realmente!
El IA descubre una vía contra el cáncer y evalúa virtualmente 4000 fármacos
¡Ahora, la IA ha lanzado un ataque total contra el cáncer!
Entre los numerosos casos de Gemma, lo verdaderamente impactante es que la IA ha comenzado a participar profundamente en la exploración de nuevos mecanismos para el tratamiento del cáncer.
Justo ayer, el gigante mundial del mRNA, Moderna, y Merck usaron la IA para tratar el cáncer, causando sensación en todo el mundo.
En realidad, ya en enero de este año, Google se unió discretamente al campo con Gemma.
Los equipos de Google DeepMind, Google Research y la Universidad de Yale desarrollaron un modelo de 27B parámetros basado en Gemma:
Cell2Sentence-Scale 27B, abreviado como C2S-Scale.
Dirección del artículo: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v4
C2S-Scale hizo solo una cosa: escribir una célula como una oración.
Siempre ha habido un obstáculo en la inmunoterapia contra el cáncer que ha persistido durante muchos años, llamado "tumor frío".
En términos sencillos, el sistema inmunológico captura las células dañinas dependiendo de que éstas "levanten una señal" de forma activa:
Colocan fragmentos de proteínas internas en su superficie, lo que equivale a decirle a las células inmunitarias: aquí hay algo mal, vengan a revisarme.
El nombre científico de esta acción es "presentación de antígenos", y el soporte utilizado para colgar esa "señal" se llama "MHC-I".
El problema con el "tumor frío" es: no levanta la señal.
Las células inmunitarias pasan junto a él sin ver nada. Incluso los mejores fármacos de inmunoterapia no pueden alcanzar un blanco invisible.
El interferón es la "señal de alarma" del sistema inmunológico. Pero en los tumores reales, su nivel suele ser muy bajo, casi inexistente.
Así, el equipo de investigación planteó a C2S-Scale una pregunta:
Encontrar un fármaco que no sea responsable por sí mismo de dar la alarma, pero que, si hay un leve sonido de alarma en el entorno, pueda amplificar ese sonido hasta el punto de hacer que la célula levante la señal.
Este requisito de "solo ser efectivo en condiciones específicas" es la parte más difícil de todo el experimento.
Convertir una célula en una oración
Lo más inteligente de C2S-Scale es que hizo una conversión muy simple.
Los datos de secuenciación de células individuales originalmente son un gran conjunto de vectores de alta dimensión, que los humanos no entienden y los modelos de lenguaje menos aún.
Su método específico es ordenar los nombres de los genes en una cadena de mayor a menor actividad, colocando los más activos al principio, formando una cadena.
Una célula se convierte en una oración compuesta por "nombres de genes".
Con esta conversión, sin modificar en absoluto la arquitectura de Gemma, se puede "leer" directamente la célula.
Además, también puede procesar al mismo tiempo elementos de texto puro como resúmenes de artículos y metadatos celulares, siendo la primera vez que son procesados por el mismo mecanismo dentro de un mismo modelo.
A continuación, está el diseño central del artículo: el cribado virtual de doble contexto (dual-context virtual screen).
Hacer que C2S-Scale realice el mismo experimento en dos "mundos paralelos" simultáneamente.
Mundo A (contexto inmunológico positivo): muestras de tumores primarios de pacientes reales, con una señal débil de interferón en el entorno.
Mundo B (contexto inmunológico neutro): datos de líneas celulares cultivadas, completamente sin actividad de interferón.
Luego, los más de 4000 fármacos se introducen uno por uno en estos dos mundos para ser evaluados.
El objetivo a buscar es muy específico: fármacos que solo sean efectivos en A y no tengan ningún efecto en B.
Entre los fármacos candidatos identificados por C2S-Scale, solo entre el 10% y el 30% habían sido mencionados en la literatura previa.
El resto, más del setenta por ciento, no tenía ninguna relación conocida con este objetivo de cribado.
Y el finalmente seleccionado fue silmitasertib (código CX-4945), un inhibidor de la quinasa CK2.
La etiqueta que el modelo le asignó se llama "context split" — división de contexto: efecto fuerte en el Mundo A, casi nulo en el Mundo B.
En el artículo, el equipo afirma que C2S-Scale realmente propuso una nueva hipótesis, que además es falsable.
Experimento con células vivas, verificación exitosa
Una hipótesis es una hipótesis, su veracidad debe confirmarse con experimentos en células vivas.
El equipo utilizó un modelo de células neuroendocrinas de origen humano. La clave es que estos modelos celulares nunca aparecieron durante el entrenamiento del modelo.
Los resultados de los tres grupos de control fueron los siguientes: Uso único de silmitasertib: la presentación de antígenos no mostró cambios; Uso único de interferón a baja dosis: hubo un leve aumento.
Solo cuando se aplicaron ambos juntos: la presentación de antígenos aumentó aproximadamente un 50%.
Es la primera vez que la IA propone una nueva vía terapéutica mecanística y es validada en células vivas.
Google Gemma, el hito de los diez mil millones
IA de código abierto, 10,000 millones de descargas, eso era en la era de Llama.
Cuando Google lanzó Gemma por primera vez, los modelos iniciales solo tenían dos tamaños: 2B y 7B.
Proviene de la misma "escuela" que Gemini, pero su enfoque es completamente diferente: Gemini, la gama principal, se centra en capacidades de modelo de vanguardia, mientras que Gemma fue diseñado para ser un modelo abierto más ligero y fácil de implementar localmente.
Los desarrolladores pueden obtener directamente los pesos y ejecutarlos en sus propios ordenadores, teléfonos y dispositivos periféricos.
Desde 2024 en adelante, la velocidad de crecimiento de Gemma se volvió cada vez más extraordinaria.
En marzo de 2025, al cumplir un año del lanzamiento de Gemma, las descargas apenas superaban los 100 millones; para diciembre de 2025, esa cifra ya superaba los 300 millones. En abril de 2026, con el lanzamiento de Gemma 4, las descargas acumuladas superaban los 400 millones;
Para el segundo trimestre de este año, superaban los 900 millones de descargas.
Ahora, aproximadamente un mes después, la cifra oficialmente supera los 10,000 millones. Simultáneamente, ha nacido un vasto ecosistema Gemma.
Además de involucrarse en el cáncer, Google Gemma fue enviado al espacio y envió su primer mensaje a la Tierra: "¡Hola, terrícolas!"
Es la primera vez en la historia que un modelo de lenguaje grande se ejecuta en una GPU de alto rendimiento en el espacio.
No solo eso, Gemma también se sumergió en el mar y descifró el sonido de los delfines.
Este modelo se llama DolphinGemma.
Recibe directamente los sonidos de los delfines, busca patrones y secuencias que se repitan, e intenta predecir: cuál será el próximo sonido de delfín.
El universo Gemma, gran explosión
Hoy, al anunciar los 10,000 millones de descargas, Google también lanzó oficialmente un nuevo repositorio oficial en GitHub.
Awesome Gemma, equivalente al directorio oficial de Gemmaverse.
Portal de GitHub: https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
Aquí se recopilan de forma centralizada modelos de ajuste fino de la comunidad de IA, tutoriales, herramientas para desarrolladores y diversas aplicaciones de Gemma.
La guerra de los grandes modelos de los últimos dos años fácilmente se puede entender como una competencia sobre "quién tiene el modelo más inteligente".
Pero los 10,000 millones de descargas de Gemma muestran otra dimensión:
El camino más disruptivo de la IA es integrarse silenciosamente en cada pieza de hardware.
Referencias:
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-one-billion-downloads/
https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
Este artículo proviene del WeChat Official Account "New Zhiyuan", autor: ASI Apocalipsis
