Google DeepMind diz que Gemini 4 Argon já gera resultados científicos
O Google afirma que o Gemini 4 Argon já produz resultados científicos em quatro áreas e dá acesso gratuito a 10.000 cientistas por seis meses.
Pontos principais
- Segundo o Google, uma classe mais ampla de contraexemplos à conjectura de Grad, de 1967, serve de benchmark para códigos de simulação de estelaradores
- Em computação quântica, o Google diz que uma implementação de arcsin verificada formalmente em Lean reduz o custo espaço-temporal em mais de 100 vezes frente a uma linha de base publicada de CORDIC quântico
- Na engenharia de serina esterases, o modelo montou dados, ajustou modelos e filtrou candidatos em horas, e cinco designs novos tiveram atividade catalítica confirmada em laboratório
- Em doenças raras, a Gamow Labs usou o Argon em genomas de recém-nascidos, encontrou um rearranjo cromossômico que softwares de rotina não detectaram e relata 57% no RareBench e 52,2% no LabBench, em avaliações privadas
- Segundo o Google, o Argon lidera o Vals Index, que cobre finanças, programação, direito e tributos
- Disponível na API desde 13 de outubro, com preço introdutório de US$2 por milhão de tokens de entrada e US$10 de saída até 30 de novembro; depois, US$4 e US$20
- 10.000 cientistas terão acesso gratuito por seis meses ao nível mais alto do Google Antigravity, sujeito a seleção e capacidade
Em 13 de outubro, o Google DeepMind apresentou o Gemini 4 Argon e afirmou que o modelo já produz resultados científicos em quatro áreas: computação quântica, fusão nuclear, engenharia de enzimas e doenças raras. Esses resultados são relatados pela própria empresa e por parceiros, sem avaliação independente publicada junto.
O avanço em fusão é de uma equipe do Google com Matt Landreman, da Universidade de Maryland, nos Estados Unidos. Em biologia, os cinco designs de enzimas foram testados em laboratório depois de o modelo ter sido usado para o trabalho computacional.
Fontes primárias
Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems
Google afirma que o Gemini 4 Argon já produz resultados científicos em quatro frentes. Computação quântica: um decodificador de erros (AlphaQubit) foi traduzido para um kernel de hardware, quase dobrando sua vazão de inferência; uma implementação de arcsin verificada formalmente em Lean reduz o custo espaço-temporal em mais de 100x frente a uma linha de base publicada de CORDIC quântico. Fusão nuclear: uma equipe do Google com o Prof. Matt Landreman (Universidade de Maryland) encontrou uma classe mais ampla de contraexemplos à conjectura de Grad, de 1967, que servem de benchmark para códigos de simulação de estelaradores. Biologia: na engenharia de serina esterases, o modelo montou dados, ajustou modelos e filtrou candidatos em horas; cinco designs novos tiveram atividade catalítica confirmada em laboratório. Doenças raras: a Gamow Labs usou o Argon em genomas de recém-nascidos e identificou um rearranjo cromossômico que softwares de rotina não detectaram, com 57% no RareBench e 52,2% no LabBench (avaliações privadas da própria empresa). Além disso, 10.000 cientistas terão, por 6 meses e sujeito a seleção, o nível de uso mais alto do Google Antigravity.
Analytic non-axisymmetric 3D MHD equilibria without stellarator symmetry
Preprint enviado ao arXiv em 5 de outubro de 2026 (física de plasmas). Os autores generalizam duas famílias de soluções analíticas 3D de equilíbrio MHD ideal, descobertas por Landreman (arXiv:2609.26742) como contraexemplos à conjectura de Grad, introduzindo um parâmetro de quebra de simetria estelarator. Com esse parâmetro igual a zero, as soluções recaem nas originais. Segundo o resumo, as soluções servem como benchmarks para códigos de equilíbrio de estelaradores. O resumo não menciona o Gemini 4 Argon; a atribuição ao modelo vem do post da DeepMind no X.
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