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Google agrega las capacidades de razonamiento híbrido de Gemini 2.5 Flash a NotebookLM

Agencias
lunes, 5 de mayo de 2025, 13:41 h (CET)

Google agrega las capacidades de razonamiento híbrido de Gemini 2.5 Flash a NotebookLM

MADRID, 5 (Portaltic/EP)
Google ha integrado su modelo de razonamiento híbrido Gemini 2.5 Flash en el servicio de NotebookLM, de manera que ofrecerá respuestas más completas y mejoradas para preguntas de razonamiento complejas.

La tecnológica lanzó su modelo de razonamiento Gemini 2.5 Flash para Vertex AI el pasado mes de abril, diseñado como una opción híbrida al permitir a los desarrolladores activar o desactivar sus capacidades de razonamiento para encontrar el equilibrio adecuado entre la calidad de sus respuestas, el coste y la latencia.

Ahora, Google ha anunciado que su servicio de notas e investigación NotebookLM ya dispone del modelo Gemini 2.5 Flash integrado, con lo que comenzará a ofrecer respuestas más completas, concretamente, para preguntas de razonamiento complejas que impliquen varios pasos, ya sea a la hora de resumir y organizar notas, así como para crear borradores de documentos.

Así lo ha detallado la tecnológica en una publicación en X (antigua Twitter) en la cuenta de NotebookLM, donde ha matizado que, por el momento, las capacidades de este modelo se limitan a las preguntas y respuestas de texto exclusivamente. Por tanto, aún no se podrá aplicar para las funciones de audio como los resúmenes en formato pódcast, Audio Overviews.

Siguiendo esta línea, se ha de tener en cuenta que la compañía también prepara otras novedades como una nueva aplicación independiente para NotebookLM en iOS y Android, cuya llegada está prevista para el 20 de mayo.

De la misma forma, Google también agregó recientemente la capacidad de generar resúmenes de audio en más de 50 idiomas, incluido el español, gracias al soporte de Gemini. Con esta función, los usuarios ya pueden transformar documentos y otros archivos en conversaciones de tipo pódcast en español, facilitando el aprendizaje y la comprensión en el idioma preferido del usuario.

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