A empresa Google lançou uma grande atualização Gemini 3 Deep Think — uma plataforma baseada em inteligência artificial raciocinadora, destinada a resolver questões relevantes nas áreas de ciência e engenharia.
O desenvolvimento da nova versão do Google Gemini 3 Deep Think foi realizado em colaboração com cientistas — o serviço visa resolver complexas questões de pesquisa, cujos aspectos podem não ter limitações claras ou uma única solução correta, e os dados associados podem ser incompletos ou não sistemáticos. A plataforma Deep Think atualizada busca ir além da teoria abstrata e entrar na área da aplicação prática. O novo modo está disponível diretamente no aplicativo Gemini, mas pode ser utilizado apenas por assinantes do Google AI Ultra; a empresa também abrirá acesso ao serviço através da API Gemini — engenheiros, pesquisadores e empresas precisarão apresentar um pedido correspondente.
No teste Humanity’s Last Exam, a plataforma Google Gemini 3 Deep Think obteve 48,4 % sem o uso de ferramentas externas; o resultado no benchmark ARC-AGI-2 foi sem precedentes, alcançando 84,6 %. No teste de programação Codeforces, a classificação Elo foi de 3455; nas questões da Olimpíada Internacional de Matemática de 2025, o sistema demonstrou nível de medalha de ouro, atingindo o mesmo resultado na resolução de questões olimpíadas de química e física. No teste CMT-Benchmark, o modo Google Gemini 3 Deep Think demonstrou um alto nível de domínio da física teórica, com um resultado de 50,5 %.
O modelo Gemini 3 Deep Think foi a base de um agente de IA, que no laboratório Google DeepMind recebeu o nome de Aletheia. Ele inclui uma ferramenta para verificar hipóteses apresentadas em linguagem natural, a fim de identificar falhas nas soluções propostas; um processo iterativo de geração e ajuste das soluções está previsto. O importante é que o agente pode reconhecer sua incapacidade de responder a uma solicitação. Para lidar com pesquisas complexas, ele recorre ao serviço de busca do Google e aos meios de navegação na web — ao preparar resumos da literatura publicada, ele não apresenta links inexistentes e se esforça para evitar imprecisões nos cálculos.
Os níveis atuais e futuros de realização do Aletheia foram distribuídos pelos desenvolvedores do Google em cinco categorias. Em um modo praticamente totalmente autônomo, o agente de IA delineou caminhos para resolver três problemas em aberto formulados pelo matemático Pál Erdős — essa pesquisa foi avaliada em nível zero, correspondente a uma "novidade insignificante". Na mesma configuração, ele propôs uma solução para outro problema do mesmo conjunto, alcançando o primeiro nível ou "mínima novidade". No segundo nível, "publicável", o Aletheia apresentou resultados em modo autônomo, colaboração com humanos e como ferramenta auxiliar. O terceiro ("avanço significativo") e o quarto ("avanço notável") ainda não foram conquistados pelo agente de IA.
Atendendo ao pedido dos desenvolvedores, o Aletheia analisou 700 problemas matemáticos não resolvidos de Erdős e conseguiu resolver 13 deles. Contudo, 9 problemas já tinham soluções existentes, e apenas 4 parecem realmente ter sido resolvidos pela primeira vez. Além disso, dos 212 resultados fornecidos pela IA, apenas 6,5% estavam "substancialmente corretos". Os restantes apresentaram ou deficiências fundamentais (68,5%) ou resolveram versões das questões originais que foram mal interpretadas pelo agente (31,5%).
Como resultado, os desenvolvedores concordaram que sua IA demonstra "tendência a interpretar mal a pergunta de maneira que seja mais fácil para ela responder" e continua a ser "extremamente suscetível a erros em comparação com humanos". Em outras palavras, o IA ainda não pode substituir matemáticos.
Fontes:
Fonte: 3dnews.ru
