Bethge Lab

Bethge Lab es un grupo de investigación universitario con sede en Tubinga (Alemania) que trabaja en la intersección del aprendizaje automático, la neurociencia computacional y cuestiones cercanas a la seguridad en IA como la auto-mejora. Su tema declarado es la mejora continua: cómo los agentes pueden mejorar en contexto, mediante memoria, fusión de modelos o ajuste fino durante el uso, de modo que sigan mejorando después del despliegue con usuarios reales y no solo en una sesión de entrenamiento en el laboratorio.

El trabajo se organiza en tres líneas amplias: auto-mejora recursiva (¿pueden los sistemas de IA ayudar a construir los sistemas de IA que vengan después?), aprendizaje humano en la era de la IA (cómo deben trabajar las personas con agentes que evolucionan continuamente) y modelos fundacionales para neurociencia (qué pueden enseñarnos sobre el cerebro los grandes modelos entrenados con actividad neuronal registrada). Entre sus resultados destacan PostTrainBench, que examina si los agentes LLM pueden automatizar el post-entrenamiento de LLM; AlgoTune, que comprueba si los modelos de lenguaje pueden inventar algoritmos numéricos más rápidos; ONEBench, para evaluar por muestras capacidades abiertas; QVal, para valorar de forma barata señales de supervisión densas en agentes de largo horizonte; DeepGaze3.5-VL, para predecir trayectorias de mirada; y el proyecto openretina, que modela la retina de forma colaborativa entre laboratorios y especies.

El laboratorio forma parte de la Universidad de Tubinga, el Tübingen AI Center y el ELLIS Institute Tübingen, y colabora estrechamente con la entidad sin ánimo de lucro Open Athena. Publica benchmarks, código y datos de forma abierta, incorpora estudiantes de doctorado, postdocs e ingenieros de investigación, y se posiciona como un esfuerzo académico y de código abierto, no como un proveedor comercial.