Gemini 4 Argon aprende a jugar cornhole viendo un video y encesta siete veces seguidas
Google DeepMind presenta Gemini 4 Argon, un modelo que combina razonamiento de largo contexto con ejecución autónoma. Argon aprendió una habilidad física observando un video de cornhole, calculó las coordenadas espaciales y los movimientos articulares necesarios, y al transferirse al robot humanoide Apollo de Apptronik encestó siete tiros consecutivos. También lidera CWE-Bench con un 68% en remediación de vulnerabilidades y es el modelo más resistente a inyecciones de prompt indirectas.
En una prueba interna, Argon observó un video sin procesar de una persona jugando cornhole, mapeó las coordenadas espaciales del entorno y calculó los movimientos articulares de todo el cuerpo necesarios. Luego construyó de forma autónoma el código de simulación. Al transferirse al humanoide Apollo de Apptronik, el robot encestó rápidamente siete tiros consecutivos en una prueba del mundo real.