Es emocionante ver qué tan rápido avanza la inteligencia artificial. Deepseek AI es uno de esos modelos de IA en los titulares. El fuerte aumento en las instalaciones en los teléfonos Android demuestra la experiencia de usuario inigualable de Deepseek en nichos clave. Estas son algunas de las características y ventajas de Deepseek sobre Géminis.
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Los resúmenes de Deepseek están mejor organizados
Deepseek y Gemini pueden resumir, pero Deepseek es más legible. Probado con el mensaje “Dame el resumen de las recientes innovaciones de IA en 150 caracteres”, Deepseek devolvió los hallazgos clave como puntos de bala claros, aunque excedió ligeramente el límite de la palabra. Deepseek también analizó más información e incluyó citas para una mayor exploración. Gemini entregó un resumen conciso y preciso, pero utilizó un formato basado en párrafo que no era tan fácil de usar.
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La modelo gratuita de Deepseek supera los planes pagados de Gemini
Deepseek es un modelo de IA de código abierto gratuito sin tarifas de suscripción. En contraste, Gemini usa un modelo freemium. Las características básicas son gratuitas, pero las herramientas avanzadas, como el modelo Experimental 2.0 Pro, la investigación profunda y las grandes cargas de documentos, necesitan una suscripción avanzada de Gemini.
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El procesamiento local de Deepseek supera los retrasos en las nubes de Gemini.
Gemini basado en la nube envía todas las solicitudes a servidores externos para el procesamiento remoto antes de devolver una respuesta, que introduce una latencia que varía con la velocidad de Internet, la carga del servidor y la distancia geográfica. El alto tráfico del servidor puede dar lugar a tiempos de espera más largos, respuestas más lentas o falta de disponibilidad temporal. Ejecutar Deepseek en una máquina o servidor local elimina los retrasos en la comunicación en la nube y evita estos problemas al realizar todos los cálculos localmente.
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Deepseek es más barato de entrenar
La metodología de entrenamiento de Deepseek R1 utiliza el aprendizaje de refuerzo con un sistema de recompensas estructurado para optimizar la precisión y el formateo, superando los modelos de recompensa neuronal tradicionales. Según los informes, se entrenó durante 55 días en 2,048 GPU NVIDIA H800, reduciendo los costos a $ 5.5 millones, más bajo que los $ 191 millones estimados de Gemini. Sin embargo, los expertos advierten que las afirmaciones de costos de Deepseek carecen de transparencia total y pueden ser inexactos.
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Deepseek puede funcionar incluso sin Internet
Los usuarios pierden asistencia de IA cuando más la necesitan sin acceso a Internet. Los AI basados en la nube requieren una conexión estable para responder preguntas, resumir documentos o generar ideas. Aunque Gemini Nano admite la funcionalidad fuera de línea, carece de todo el potencial de su versión en la nube. Esto le da a DeepSeek una ventaja en escenarios en los que el acceso de IA fuera de línea es esencial, ya que Deepseek autohostante ofrece acceso de IA fuera de línea en cualquier momento y en cualquier lugar.
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Mantenga la privacidad completa sobre sus interacciones de IA cuando se autointee de sí mismo.
La mayoría de las personas prefieren mantener su historial de búsqueda, notas e interacciones privadas. Los modelos de IA basados en la nube transmiten datos a servidores remotos para su procesamiento. Aunque los proveedores como Google y OpenAI usan políticas de cifrado y retención de datos, la IA basada en la nube requiere que los usuarios confíen en un tercero con su información.
Esto plantea un riesgo para los usuarios que manejan contenido confidencial o patentado, que tienen poco control sobre el almacenamiento y el uso de datos. Por ejemplo, Google puede almacenar, analizar y usar datos financieros personales, pensamientos privados o proyectos creativos para mejorar sus modelos.
Deepseek proporciona una solución de IA local que mantiene todas las consultas, respuestas y procesamiento en el dispositivo del usuario. Esto detiene las preocupaciones sobre la exposición a los datos, el acceso no autorizado o las violaciones del servidor.
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Deepseek admite una personalización de IA más profunda que Géminis
Gemini permite a los usuarios crear expertos en IA personalizados con gemas, pero no otorga acceso a su código fuente o parámetros del modelo. Esto limita a los usuarios a ajustes predefinidos en lugar de admitir cambios fundamentales en el procesamiento del modelo. En consecuencia, los usuarios no pueden integrar conjuntos de datos especializados u optimizar el rendimiento para aplicaciones de nicho.
El marco de código abierto de Deepseek desbloquea el acceso completo a su arquitectura central, ofreciendo una poderosa alternativa para investigadores, empresas y entusiastas de la IA. Los usuarios pueden adaptar el modelo para industrias específicas, aplicaciones especializadas y necesidades lingüísticas únicas.
Por ejemplo, los investigadores médicos pueden capacitar a DeepSeek con terminología y estudios de casos específicos de la industria, mejorando su interpretación de los síntomas, los resultados del laboratorio y la literatura médica. Del mismo modo, las empresas pueden integrar datos patentados para personalizar los flujos de trabajo de IA, optimizar la automatización y mejorar las interacciones del cliente.
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Deepseek apoya la colaboración de código abierto
A diferencia de los modelos patentados que siguen las hojas de ruta corporativas, Deepseek se beneficia de las contribuciones colectivas que aceleran las correcciones de errores y los parches de seguridad. Como resultado, las vulnerabilidades, los sesgos y los cuellos de botella de rendimiento se identifican y se resuelven más rápido que en los modelos de código cerrado.
El ecosistema de código abierto acelera la expansión de las funciones. Los desarrolladores pueden agregar opciones faltantes sin esperar actualizaciones oficiales, lo que resulta en un ecosistema creciente de complementos de terceros, integraciones API y mejoras de rendimiento. También permite a los desarrolladores integrar a Deepseek en varias aplicaciones sin restricciones propietarias.
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El modelo autohospedado de Deepseek reduce la censura de IA
Los modelos de código cerrado hacen cumplir las políticas de moderación de contenido predefinidas que restringen las discusiones sobre temas delicados por razones éticas, legales o de mitigación de riesgos. Aunque el filtrado de contenido evita el mal uso, puede causar una censura no deseada cuando la IA rechaza temas de investigación legítimos o problemas sociales críticos. Por ejemplo, la versión web de Deepseek evita discusiones sobre el panorama político de China, probablemente debido a las limitaciones regulatorias. Esto refleja las restricciones en los modelos de IA occidentales, donde los filtros bloquean las conversaciones en asuntos controvertidos o legalmente sensibles.
Deepseek-R1-Abliterated ofrece un enfoque único. Los usuarios pueden acceder a una versión sin restricciones cuando se instalan localmente o se autohostan. Esto se logra eliminando los mecanismos de rechazo incorporados a través de un proceso conocido como abliteración que modifica los mecanismos internos del modelo para eliminar los comportamientos de rechazo.
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Deepseek ai no es una caja negra como Géminis
El acceso de código abierto permite a los usuarios, investigadores y reguladores realizar auditorías independientes con Deepseek. Esto permite examinar a fondo los prejuicios, las vulnerabilidades de seguridad y las preocupaciones éticas. Los modelos de código cerrado funcionan como cajas negras, lo que obliga a los usuarios a confiar únicamente en lo que asegura el proveedor. Sin acceso a los datos de código y capacitación, los usuarios no pueden comprender completamente cómo estos modelos toman decisiones o determinan si están sujetos a sesgos, errores o manipulación adversaria.
Los modelos de IA diagnostican enfermedades, recomendan tratamientos y gestionan los datos de los pacientes en atención médica. Un sistema de IA sesgado o poco confiable puede causar diagnósticos erróneos y resultados inequitativos. El acceso a los datos de capacitación de Deepseek permite a los profesionales médicos y éticos de IA verificar que el modelo utiliza diversos conjuntos de datos representativos, reduciendo el sesgo sistémico.
En finanzas, los modelos de IA influyen en las aprobaciones de préstamos, detectan fraude y impulsan el comercio algorítmico en finanzas. La falta de transparencia evita que los usuarios evalúen si un sistema de inteligencia artificial niega desproporcionadamente los préstamos a ciertos datos demográficos o basa las decisiones de inversión en datos defectuosos.
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El éxito de Deepseek debería empujar a Occidente
Deepseek fue una llamada de atención para Occidente. Como un modelo de lenguaje grande más barato, abierto y eficiente, desafía el dominio de las soluciones patentadas de IA. Con suerte, el algoritmo detrás del éxito de Deepseek puede inspirar un desarrollo de IA rentable en Occidente.
Desde su lanzamiento la semana pasada, el agente de IA Manus ha ganado rápidamente tracción en línea. Desarrollado por la startup mariposa con sede en Wuhan, la comunidad de IA se ha dado cuenta, con más de 2 millones de personas en la lista de espera.
Al compararlo con Deepseek, Manus se distingue a sí mismo como lo que dice ser el primer agente general de IA del mundo, lo que lo distingue de los chatbots de IA tradicionales. En lugar de confiar en un solo modelo de lenguaje grande, como ChatGPT, Grok, Deepseek y otros sistemas de IA conversacionales, Manus opera con múltiples modelos de IA, incluidos el soneto Claude 3.5 de Anthrope y las versiones ajustadas de Alibaba’s Open-Source Qwen.
Operai ha presentado una larga propuesta al gobierno de los Estados Unidos, con el objetivo de influir en su próximo plan de acción de IA, un informe de estrategia que muchos creen que guiará la política del presidente Donald Trump sobre la tecnología de inteligencia artificial.
La propuesta de la compañía de IA más reconocible de Estados Unidos es previsiblemente controvertida, y requiere que el gobierno de los Estados Unidos enfatice la velocidad del desarrollo sobre el escrutinio regulatorio, al tiempo que advierte los peligros que plantean las empresas de IA chinas para el país.
Trump pidió que el Plan de Acción de AI fuera redactado por la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología y se sometió a él para julio poco después de asumir su segunda residencia en la Casa Blanca. Eso sucedió en enero, cuando expulsó una orden ejecutiva relacionada con la IA que fue firmada por su predecesor Joe Biden en octubre de 2023, reemplazándola con la suya, declarando que “es la política de los Estados Unidos para mantener y mejorar el dominio global de IA de Estados Unidos”.
Operai ha perdido poco tiempo al tratar de influir en las recomendaciones en ese plan, y en su propuesta dejó en claro sus sentimientos sobre el nivel actual de regulación en la industria de la IA. Pidió que los desarrolladores de IA recibieran “la libertad de innovar en el interés nacional”, y abogó por una “asociación voluntaria entre el gobierno federal y el sector privado”, en lugar de “leyes estatales demasiado pesadas”.
Argumenta que el gobierno federal debería poder trabajar con compañías de IA de manera “puramente voluntaria y opcional”, diciendo que esto ayudará a promover la innovación y la adopción de la tecnología. Además, pidió a los EE. UU. Que cree una “estrategia de control de exportación” que cubra los sistemas de IA fabricados en Estados Unidos, que promoverán la adopción global de su tecnología de IA de cosecha propia.
Impulso por la adopción del gobierno
La compañía argumenta además en sus recomendaciones que el gobierno otorga a las agencias federales una mayor libertad para “probar y experimentar” las tecnologías de IA que utilizan “datos reales”, y también solicitó a Trump que otorgue una exención temporal que negaría la necesidad de que los proveedores de IA estén certificados bajo el programa federal de gestión de riesgos y autorización. Pidió a Trump que “modernice” el proceso que las compañías de IA deben pasar para ser aprobadas para el uso del gobierno federal, pidiendo la creación de una “ruta más rápida basada en criterios para la aprobación de las herramientas de IA”.
Openai argumenta que sus recomendaciones harán posible que las agencias del gobierno federal utilicen los nuevos sistemas de IA hasta 12 meses más rápido de lo que es posible actualmente. Sin embargo, algunos expertos de la industria han expresado su preocupación de que la adopción tan rápida de la IA por parte del gobierno podría crear problemas de seguridad y privacidad.
Al presionar más, OpenAi también le dijo al gobierno de los Estados Unidos que debería asociarse más estrechamente con las empresas del sector privado para construir sistemas de IA para uso de seguridad nacional. Explicó que el gobierno podría beneficiarse de tener sus propios modelos de IA que están capacitados en conjuntos de datos clasificados, ya que estos podrían “ajustados para ser excepcionales en las tareas de seguridad nacional”.
Operai tiene un gran interés en abrir el sector del gobierno federal para productos y servicios de IA, después de haber lanzado una versión especializada de ChatGPT, llamada ChatGPT Gov, en enero. Está diseñado para ser dirigido por agencias gubernamentales en sus propios entornos informáticos seguros, donde tienen más control sobre la seguridad y la privacidad.
‘Libertad para aprender’
Además de promover el uso gubernamental de la IA, Operai también quiere que el gobierno de los Estados Unidos facilite su propia vida al implementar una “estrategia de derechos de autor que promueva la libertad de aprender”. Pidió a Trump que desarrollara regulaciones que preservarán la capacidad de los modelos de IA estadounidenses para aprender de los materiales con derechos de autor.
“Estados Unidos tiene tantas nuevas empresas de IA, atrae tanta inversión y ha hecho tantos avances de investigación en gran medida porque la doctrina de uso justo promueve el desarrollo de IA”, declaró la compañía.
Es una solicitud controvertida, porque la compañía actualmente está luchando contra múltiples organizaciones de noticias, músicos y autores sobre reclamos de infracción de derechos de autor. El ChatGPT original que se lanzó a fines de 2022 y los modelos más poderosos que se han lanzado desde entonces están en gran medida entrenados en Internet público, que es la principal fuente de su conocimiento.
Sin embargo, los críticos de la compañía dicen que básicamente está plagiando contenido de los sitios web de noticias, de los cuales muchos están paseados por pagos. Operai ha sido golpeado con demandas por el New York Times, el Chicago Tribune, el New York Daily News y el Centro de Informes de Investigación, la sala de redacción sin fines de lucro más antigua del país. Numerosos artistas y autores también han emprendido acciones legales contra la empresa.
Si no puedes vencerlos, ¿prohibirlos?
Las recomendaciones de Openai también apuntaron a algunos de los rivales de la compañía, en particular Deepseek Ltd., el laboratorio de IA chino que desarrolló el modelo Deepseek R-1 con una fracción del costo de cualquier cosa que Operai haya desarrollado.
La compañía describió a Deepseek como “subsidiado por el estado” y “controlado por el estado”, y le pidió al gobierno que considerara prohibir sus modelos y los de otras empresas chinas de IA.
En la propuesta, Openai afirmó que el modelo R1 de Deepseek es “inseguro”, porque la ley china requiere que cumpla con ciertas demandas con respecto a los datos del usuario. Al prohibir el uso de modelos de China y otros países de “nivel 1”, Estados Unidos podría minimizar el “riesgo de robo de IP” y otros peligros, dijo.
“Mientras Estados Unidos mantiene una ventaja en la IA hoy, Deepseek muestra que nuestro liderazgo no es ancho y está reduciendo”, dijo Openii.
Foto: TechCrunch/Flickr
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Google Deepmind ha introducido Gemini Robotics, nuevos modelos de IA diseñados para traer razonamiento avanzado y capacidades físicas a los robots.
Construido sobre la base de Gemini 2.0, los nuevos modelos representan un salto hacia la creación de robots que pueden entender e interactuar con el mundo físico de manera que anteriormente se limitaron al ámbito digital.
Los nuevos modelos, Robótica de Géminis y Géminis robótica (Razonamiento encarnado), tiene como objetivo permitir a los robots realizar una gama más amplia de tareas del mundo real combinando la visión avanzada, el lenguaje y las capacidades de acción.
Gemini Robotics tiene como objetivo cerrar la brecha física digital
Hasta ahora, los modelos de IA como Gemini se han destacado en el razonamiento multimodal en texto, imágenes, audio y video. Sin embargo, sus habilidades se han limitado en gran medida a las aplicaciones digitales.
Para que los modelos de IA realmente útiles en la vida cotidiana, deben poseer “razonamiento encarnado” (es decir, la capacidad de comprender y reaccionar ante el mundo físico, al igual que los humanos).
Gemini Robotics aborda este desafío al introducir acciones físicas Como una nueva modalidad de salida, permitiendo que el modelo controle directamente los robots. Mientras tanto, Gemini Robotics-ER mejora la comprensión espacial, lo que permite a los robotistas para integrar las capacidades de razonamiento del modelo en sus propios sistemas.
Estos modelos representan un paso fundamental hacia una nueva generación de robots útiles. Al combinar la IA avanzada con la acción física, Google Deepmind está desbloqueando el potencial de los robots para ayudar en una variedad de configuraciones del mundo real, desde hogares hasta lugares de trabajo.
Características clave de Géminis Robótica
Gemini Robotics está diseñado con tres cualidades centrales en mente: generalidad, interactividady destreza. Estos atributos aseguran que el modelo pueda adaptarse a diversas situaciones, responder a entornos dinámicos y realizar tareas complejas con precisión.
Generalidad
Gemini Robotics aprovecha las capacidades mundiales de Enderstanding de Gemini 2.0 para generalizar en situaciones novedosas. Esto significa que el modelo puede abordar las tareas que nunca antes había encontrado, adaptarse a nuevos objetos y operar en entornos desconocidos. Según Google Deepmind, Gemini Robotics duplica más que el rendimiento de los modelos de acción de la visión de última generación en los puntos de referencia de generalización.
Para funcionar de manera efectiva en el mundo real, los robots deben interactuar sin problemas con las personas y sus alrededores. Gemini Robotics sobresale en esta área, gracias a sus capacidades avanzadas de comprensión del idioma. El modelo puede interpretar y responder a las instrucciones del lenguaje natural, monitorear su entorno para los cambios y ajustar sus acciones en consecuencia.
Por ejemplo, si un objeto se desliza del alcance de un robot o es movido por una persona, Gemini Robotics puede replantar rápidamente y continuar la tarea. Este nivel de adaptabilidad es crucial para las aplicaciones del mundo real, donde la imprevisibilidad es la norma.
Muchas tareas cotidianas requieren habilidades motoras finas que tradicionalmente han sido desafiantes para los robots. Gemini Robotics, sin embargo, demuestra una destreza notable, lo que permite realizar tareas complejas y de varios pasos, como el origami plegable o empacar un refrigerio en una bolsa Ziploc.
Realizaciones múltiples para diversas aplicaciones
Una de las características destacadas de Gemini Robotics es su capacidad para adaptarse a diferentes tipos de robots. Si bien el modelo se capacitó principalmente utilizando datos de la plataforma robótica bi-brazo Aloha 2, también se ha probado con éxito en otras plataformas, incluidas las armas Franka utilizadas en los laboratorios académicos.
Google Deepmind también está colaborando con Apptronik para integrar la robótica de Géminis en su robot humanoide, Apollo. Esta asociación tiene como objetivo desarrollar robots capaces de completar tareas del mundo real con eficiencia y seguridad sin precedentes.
Gemini Robotics-ER es un modelo diseñado específicamente para mejorar las capacidades de razonamiento espacial. Este modelo permite a los robotistas conectar las habilidades de razonamiento avanzado de Gemini con sus controladores de bajo nivel existentes, lo que permite tareas como la detección de objetos, la percepción 3D y la manipulación precisa.
Por ejemplo, cuando se le muestra una taza de café, Gemini Robotics-ER puede determinar una comprensión de dos dedos apropiada para recogerla por el mango y planificar una trayectoria segura para abordarlo. El modelo logra una tasa de éxito 2X-3X en comparación con Gemini 2.0 en tareas de extremo a extremo, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para los robotistas.
Priorizar la seguridad y la responsabilidad
Google Deepmind dice que la seguridad es una prioridad y posteriormente ha implementado un enfoque en capas para garantizar la seguridad física de los robots y las personas que los rodean. Esto incluye la integración de medidas de seguridad clásicas, como la evitación de colisiones y la limitación de la fuerza, con las capacidades de razonamiento avanzado de Gemini.
Para avanzar aún más en la investigación de seguridad, Google Deepmind está lanzando el conjunto de datos Asimov, un nuevo recurso para evaluar y mejorar la seguridad semántica en la IA y la robótica incorporada. El conjunto de datos está inspirado en el de Isaac Asimov Tres leyes de robótica y tiene como objetivo ayudar a los investigadores a desarrollar robots que sean más seguros y más alineados con los valores humanos.
Google Deepmind está trabajando con un grupo selecto de probadores, incluidos robots ágiles, robots de agilidad, dinámica de Boston y herramientas encantadas, para explorar las capacidades de Gemini Robotics-Er. Google dice que estas colaboraciones ayudarán a refinar los modelos y guiarán su desarrollo hacia aplicaciones del mundo real.
Al combinar el razonamiento avanzado con la acción física, Google Deepmind está allanando el camino para un futuro donde los robots pueden ayudar a los humanos en una amplia gama de tareas, desde tareas domésticas hasta aplicaciones industriales.
Ver también: La ‘bolsa de golf’ de los robots abordará entornos peligrosos
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Etiquetas: IA, inteligencia artificial, profunda, IA encarnada, robótica de Géminis, Google, modelos, robótica, robots
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