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10 mejores jugadores de la historia de la NBA según ChatGPT
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3 meses agoon

Las clasificaciones de todos los tiempos y las discusiones sobre quiénes son los mejores jugadores de la historia de la NBA son algo común en el diálogo sobre baloncesto en estos días. De hecho, aquí en ClutchPoints ya hemos clasificado a los mejores jugadores de la historia de la NBA. Queríamos llevar la conversación un paso adelante y preguntarle a ChatGPT su opinión sobre quiénes son los mejores jugadores de todos los tiempos. Después de todo, la inteligencia artificial será mucho menos parcial que un periodista deportivo o un aficionado al baloncesto.
Entonces, mira la galería para ver quiénes clasifican ChatGPT como los 10 mejores jugadores de la NBA de todos los tiempos. Proporcionamos las justificaciones de ChatGPT para las clasificaciones y también proporcionamos nuestro propio análisis para respaldar las afirmaciones de AI.
Resumen de ChatGPT: A menudo considerado el mejor jugador de baloncesto de todos los tiempos, la combinación de anotación, defensa, liderazgo y actuaciones clave de Jordan en las Finales (récord invicto de 6-0) define su legado. Revolucionó el juego, tanto dentro como fuera de la cancha, y su naturaleza competitiva estableció el estándar de oro para la grandeza.
Análisis: Si bien los debates sobre GOAT con el siguiente jugador en esta lista son más comunes de lo que solían ser, todavía se acepta ampliamente que Michael Jordan es el mejor jugador de baloncesto de todos los tiempos. Jordan es más conocido por acertar seis de seis en las Finales de la NBA, pero fue tan dominante porque podría decirse que era el mejor jugador en ambos lados del balón, incluso en defensa.
Jordan fue el campeón anotador en 10 temporadas consecutivas (con una pausa de dos años en medio de eso), pero también es el primero de todos los tiempos en el primer equipo totalmente defensivo con nueve. En la ofensiva, Jordan era un volcador de élite que también era imparable en el rango medio como tirador en salto. En defensa, consiguió robos a diestra y siniestra y jugó con energía e intensidad.
Jordan hizo todo lo necesario para ganar partidos de baloncesto y estamos de acuerdo con la clasificación de ChatGPT como el mejor jugador en la historia de la NBA.

Resumen de ChatGPT: LeBron es el epítome de la versatilidad, sobresaliendo en anotaciones, jugadas y rebotes. Su longevidad y capacidad para dominar en múltiples posiciones, junto con su alto coeficiente intelectual de baloncesto, lo han convertido en el principal candidato para la conversación más grande de todos los tiempos (GOAT). Su regreso a las Finales de 2016 con Cleveland sigue siendo icónico.
Análisis: Ya sea que lo odies o lo ames, debes estar de acuerdo en que LeBron James ha logrado números impresionantes durante mucho tiempo. De hecho, tanto tiempo que ahora está empatado con la mayor cantidad de temporadas jugadas en la historia de la NBA. Durante ese tiempo, James ganó cuatro campeonatos, recibió cuatro premios MVP y fue elegido para el Juego de Estrellas 20 veces.
James es un monstruo atlético por naturaleza al que es imposible detener cuando se pone furioso. Más allá de eso, sin embargo, tiene un coeficiente intelectual de baloncesto inigualable y puede jugar con los mejores, a pesar de ser un alero pequeño de 6 pies 9 pulgadas.
La longevidad de James le ha permitido convertirse en el máximo anotador de todos los tiempos de la NBA. Sin embargo, muchos fanáticos todavía le reprochan que haya perdido seis veces en las Finales de la NBA. Sin embargo, el hecho de que haya llegado al gran baile 10 veces, incluidos ocho años seguidos, es bastante impresionante.

Resumen de ChatGPT: El característico skyhook de Kareem es uno de los movimientos más imparables en la historia de la NBA. Como máximo anotador de todos los tiempos de la liga (hasta que LeBron lo superó), su longevidad y dominio tanto en la temporada regular como en los playoffs no tienen paralelo. También redefinió la posición de central, aportando tanto ofensiva como defensivamente.
Análisis: Kareem Abdul-Jabbar tiene más MVP que Jordan (seis) y más victorias en campeonatos que James (seis). Hasta que James lo superó recientemente, era incluso el líder anotador de todos los tiempos (38,387). Por esas razones, hay quienes realmente consideran que el hombre alguna vez conocido como Lew Alcindor es el mejor jugador de la NBA de todos los tiempos. Ni siquiera mencionar que tiene un caso como el mejor jugador de baloncesto universitario de la historia.
El tiro característico de Abdul-Jabbar es posiblemente el mejor movimiento característico de todos los tiempos, pero también fue un defensor dominante gracias a su altura y protección del aro. Ganó un campeonato junto a su gran compañero Oscar Robertson con los Milwaukee Bucks, pero la mayor parte del éxito de su equipo llegó con los Showtime Los Angeles Lakers.

Resumen de ChatGPT: El legado de Russell se define por su incomparable capacidad ganadora: ganó 11 campeonatos en 13 temporadas, un récord que permanece indiscutible. Una fuerza defensiva y reboteadora, fue la pieza central de la dinastía de los Celtics en las décadas de 1950 y 1960. Su liderazgo y dominio en defensa fueron fundamentales para el éxito de Boston.
Análisis: Si lo único que te importa es ganar, entonces Bill Russell es tu hombre. Ganó un récord de 11 campeonatos en sólo 13 temporadas de juego, y Russell fue el pegamento que hizo que todo funcionara para los Boston Celtics. Sin embargo, tenía muchos otros miembros del Salón de la Fama en su equipo y solo jugó en la liga cuando había ocho equipos en total, por lo que ganar no fue tan difícil como lo es hoy.
Aun así, eso no debería reprochárselo porque las formas ganadoras de Russell eran evidentes. Por eso a menudo se le consideraba el mejor jugador de la liga, por encima de Wilt Chamberlain, que normalmente lograba mayores números que Russell. El pívot de los Celtics era un reboteador de élite y protector del aro, pero también fue uno de los primeros grandes que pudo salir en transición y causar impacto en el contraataque.
Los Celtics tienen un récord de liga de 18 campeonatos y, gracias a ello, son el primer o segundo equipo más prestigioso de la liga. Bill Russell es la razón por la que el equipo está donde está desde una perspectiva histórica/significativa.

Resumen de ChatGPT: Magic revolucionó la posición de armador con su tamaño (6’9″) y su incomparable visión de pase. Su capacidad para orquestar a los Lakers de “Showtime”, convirtiendo el baloncesto en un espectáculo vertiginoso y con muchas anotaciones, estableció un nuevo estándar. El liderazgo, la visión de la cancha y la capacidad de Magic para apoderarse de los juegos lo convirtieron en uno de los jugadores más impactantes de todos los tiempos.
Análisis: De hecho, clasificamos a Stephen Curry como el mejor armador de todos los tiempos, pero ciertamente no te daremos demasiados argumentos si eliges a Magic Johnson. Johnson, junto con el siguiente jugador en esta lista, popularizó el baloncesto y ayudó a la NBA a alcanzar nuevas alturas en los años 80.
El impacto de Johnson en esto se debió a su personalidad alegre y estilo de juego llamativo que lo convirtieron en el favorito de los fanáticos. Johnson prosperó entregando el balón a sus compañeros de equipo en el contraataque, pero también fue un muy buen creador de juego en la media cancha. Johnson revolucionó el juego, ya que mide 6 pies 9 pulgadas. Los facilitadores gigantes en su molde no tendrían mucho impacto hasta décadas después del retiro de Johnson.
Dicha jubilación llegó demasiado pronto, ya que la carrera de Johnson terminó prematuramente debido a un diagnóstico de VIH. Si Johnson hubiera jugado más tiempo, podría haber estado aún más arriba en esta lista.

Noticias relacionadasEl artículo continúa a continuación.
Resumen de ChatGPT: Bird fue uno de los jugadores más hábiles y competitivos de la historia de la NBA. Conocido por su coeficiente intelectual de tiro, pase y baloncesto, llevó a los Celtics a tres campeonatos en la década de 1980. Su rivalidad con Magic Johnson ayudó a definir la era dorada de la NBA y a solidificar su lugar como uno de los más grandes.
Análisis: Al igual que su rival antes mencionado, Larry Bird también cambió la NBA para mejor. Conectó tres bolas a un ritmo nunca antes visto, pero se convirtió en uno de los mejores tiradores de todos los tiempos porque también prosperó en la media distancia y desde la raya benéfica. Bird ganó los tres primeros concursos de triples y fue el primer miembro del club 50-40-90.
Bird también fue un defensor mucho mejor de lo que se le atribuye. La gente olvida que el producto de Indiana State en realidad formó tres equipos totalmente defensivos. El legendario alero tiene uno de los momentos destacados más entretenidos de todos los tiempos. Era lento y algo poco atlético, pero hacía que sus defensores parecieran tontos gracias a su bolsa profunda, su increíble toque y su impresionante conciencia. Bird es en realidad el último jugador en ganar el MVP de la NBA en tres temporadas consecutivas.
7. Wilt Chamberlain

Resumen de ChatGPT: Chamberlain era una maravilla física y sus estadísticas son alucinantes (por ejemplo, promedia 50,4 puntos por partido en una temporada). Dominó la liga en una era en la que la competencia estaba menos equilibrada, pero sus hazañas individuales, como su juego de 100 puntos, son legendarias. La capacidad de Wilt para dominar en todas las categorías estadísticas lo convierte en uno de los mejores de todos los tiempos.
Análisis: El dominio estadístico de Wilt Chamberlain es tan demencial que casi parece falso. Un partido de 100 puntos, un partido de 55 rebotes y una temporada de 50,4 puntos por partido son sólo algunos de sus 72 récords de la NBA. La bestia de 7 pies 1 pulgada era un hombre entre los niños. Aun así, solo ganó dos campeonatos durante la misma época que su rival, Bill Russell, y esa es probablemente la razón por la que ChatGPT clasifica a la leyenda celta por encima de Chamberlain aquí.
De todos modos, Wilt the Stilt nunca será olvidado. Tiene toneladas de récords inquebrantables que resistirán la prueba del tiempo, sin importar cuánto se desarrollen la NBA y sus jugadores con el tiempo.

Resumen de ChatGPT: El gran tamaño y poder de Shaq redefinieron la posición central. Dominó la pintura en ambos extremos de la cancha y fue casi imparable ofensivamente en su mejor momento, llevando a los Lakers a lograr tres títulos entre 2000 y 2002. Su capacidad para dominar en el poste bajo, así como su rara combinación de fuerza y agilidad, lo convirtieron en una de las fuerzas más dominantes en la historia de la NBA.
Análisis: Shaquille O’Neal ha sido descrito a menudo como el “jugador más dominante” en la historia de la NBA. Tenía tanta fuerza física por dentro que nadie quería enfrentarlo. Diesel encestar a sus oponentes con facilidad era una regularidad durante sus días con el Orlando Magic, Los Angeles Lakers, Miami Heat e incluso los equipos con los que jugó más adelante en su carrera.
O’Neal podía rematar a través o por encima de los defensores durante su mejor momento, pero la gente olvida cuán móvil era cuando llegó por primera vez a la liga. En total, O’Neal ganó cuatro campeonatos y participó en 15 Juegos de Estrellas.

Resumen de ChatGPT: La consistencia, la humildad y el juego fundamental de Duncan lo convirtieron en el rostro de la dinastía de los San Antonio Spurs. Conocido como “El Gran Fundamental”, su defensa de élite, sus rebotes y sus movimientos en el poste le permitieron mantener la excelencia durante dos décadas, ganando cinco campeonatos con los Spurs.
Análisis: Tim Duncan no fue llamativo, pero hizo lo suficiente para ser la elección de consenso para el mejor ala-pívot en la historia de la NBA. Dirigió un equipo de los San Antonio Spurs que fue una dinastía durante casi dos décadas y ganó cinco campeonatos durante ese tiempo. Duncan estuvo fundamentalmente sano, derribando tiros en salto y jugando una buena defensa.

Resumen de ChatGPT: Kobe era conocido por su capacidad goleadora, su ética de trabajo y su mentalidad asesina. A lo largo de su carrera de 20 años con los Lakers, alcanzó la grandeza en ambos extremos de la cancha, convirtiéndose en uno de los anotadores más potentes de la liga con momentos icónicos como su juego de 81 puntos. Su feroz competitividad y su legendario juego de pies lo convirtieron en uno de los grandes de todos los tiempos del juego.
Análisis: Kobe Bryant es una leyenda de la NBA y falleció demasiado joven. Hemos clasificado los 24 mejores momentos de Bryant antes, pero para resumir, Bryant es claramente uno de los mejores jugadores de la NBA de todos los tiempos. De hecho, a menudo lo comparan con Michael Jordan, el primer jugador clasificado en esta lista.
Jordan es en quien Bryant basó su juego. Al igual que Jordan, era un defensor de élite en el punto de ataque y también prosperaba en la media distancia. Sin embargo, Bryant en realidad amplió su juego para incluir más tiros de tres puntos, y solo estuvo detrás de GOAT por un campeonato.
Tres de las cinco victorias de Bryant en las Finales de la NBA se produjeron mientras formaba el mejor dúo de la NBA con Shaquille O’Neal, pero Bryant ciertamente demostró que podía ganar por sí solo más adelante en su carrera. Es una pena que la NBA no le haya otorgado a Bryant más premios MVP de los que recibió, ya que sin duda fue el mejor jugador de la liga durante su mejor momento. Podría decirse que es el jugador de la NBA menos representado en lo que respecta a hardware, y eso a pesar de tener 18 selecciones al Juego de Estrellas a su nombre.
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Google Cloud Next 2025: Gemini y actualizaciones de AI de Agente, nuevas TPUS
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5 horas agoon
10 abril, 2025
Pichai destacó que Géminis ahora impulsa cada uno de GoogleLos productos de medio billón de usuarios, incluidos siete con más de dos mil millones de usuarios, y se burlaron de la llegada de Gemini 2.5 Flash, un nuevo modelo de baja latencia optimizado para un razonamiento rápido y una rentabilidad.
Thomas Kurian, CEO de Google Cloudexpandido en esta visión: “Lo que alguna vez fue una posibilidad es ahora la realidad vibrante que estamos construyendo colectivamente”.
Kurian reveló que más de cuatro millones de desarrolladores ahora están construyendo con Gemini, mientras que el uso de Vertex Ai ha crecido 20 veces año tras año, impulsado por la creciente adopción de modelos como Gemini, Imagen y VEO.
Este aumento en el uso está respaldado por la vasta infraestructura de Google: 42 regiones, más de dos millones de millas de fibra submarina y terrestre, y más de 200 puntos de presencia a nivel mundial, todos accesibles para las empresas a través del nuevo servicio WAN en la nube.
En todos los modelos de IA, sistemas de agente, redes y seguridad, el mensaje de Google Cloud fue claro: esta no es solo una plataforma de IA; Es un motor de transformación de pila completa para la empresa.
Estos son todos los anuncios principales de Google Cloud Next 2025:
El CEO de Alphabet, Pichai, subió a la etapa de apertura para provocar el próximo modelo en el arsenal Ai de HyperScaler: Géminis 2.5 Flashun modelo de razonamiento de baja latencia. No se reveló un marco de tiempo de lanzamiento específico, pero el CEO dijo que representa una evolución de su popular modelo de caballo de batalla.
Google Cloud también proporcionó una actualización en VEO 2, Un modelo de generación de videos desarrollado por Google DeepMind, revelando que ahora está “listo para la producción” en la API de Géminis.
El modelo puede seguir instrucciones simples y complejas, así como simular la física del mundo real en videos de alta calidad que abarcan una amplia gama de estilos visuales.
Los primeros usuarios incluyen Wolf Games, que está utilizando VEO 2 para construir “experiencias cinematográficas” para su plataforma de juego de historia interactiva personalizada.
https://www.youtube.com/watch?v=-uqle4fmvka
Conozca el nuevo hardware de hipercomutadores: Ironwood
AI HyperComuter de Google Cloud es el caballo de batalla detrás de casi todas las cargas de trabajo de IA en su plataforma en la nube. El sistema de supercomputación integrado ahora presenta el Última iteración de su línea de hardware personalizadaUnidades de procesamiento de tensor (TPU).
Madera de hierroLa TPU de la 7ª generación ofrece 5 veces más capacidad de cómputo pico y 6x la capacidad de memoria de alto ancho de banda (HBM) en comparación con la generación previa, Trillium.
Las nuevas TPU de Ironwood vienen en dos configuraciones: 256 chips o 9,216 chips, cada una disponible como una cápsula de una sola escala, con la vaina más grande que ofrece 42.5 exafultos de cómputo.
El hardware HyperComuter está diseñado para ser 2 veces más eficiente de energía en comparación con Trillium, al tiempo que ofrece más valor por vatio.
Los desarrolladores ahora pueden acceder a Ironwood a través de la pila optimizada de Google Cloud en Pytorch y Jax.
Google Cloud vio al hiperscaler duplicar su AI agente Ofertas, presentando nuevas herramientas para permitir que las empresas construyan, implementen y escalaran sistemas de múltiples agentes.
En el corazón de las actualizaciones estaba la nueva Kit de desarrollo de agentes (ADK)-Un marco de código abierto que permite a los desarrolladores construir agentes de IA sofisticados en menos de 100 líneas de código. Ya está siendo utilizado por marcas como Renault y Revionics para automatizar los flujos de trabajo y la toma de decisiones.
Para implementar estos agentes en producción, Google introdujo Motor de agenteun tiempo de ejecución totalmente administrado en Vertex AI. Admite memoria a corto y largo plazo, herramientas de evaluación incorporadas e integración nativa con la plataforma Agentspace de Google para un intercambio interno seguro.
El segundo gran anuncio de agente fue el Protocolo de Agente2Agent (A2A) – Un estándar de interoperabilidad abierto que permite a los agentes comunicarse y colaborar en diferentes marcos como ADK, Langgraph y Crew.ai. Ya están a bordo más de 50 socios, incluidos Box, ServiceNow, Uipath y Deloitte.
Actualizaciones de redes: Cloud Wan, Reducciones de costos de servicio Gen AI
Las redes en el próximo 2025 se centraron en la escala para la IA y la mejora del rendimiento de la nube.
Un nuevo Interconexión de nube de 400 g e interconexión de nubellegando a finales de este año, promete 4X el ancho de banda para la incorporación de datos más rápidos y el entrenamiento de modelos de múltiples nubes.
Google Cloud también se introdujo Soporte para grupos de IA de hasta 30,000 GPU En una configuración sin bloqueo, ahora disponible en la vista previa, dirigida a sobrealimentar la capacitación y el rendimiento de inferencia.
Se han reducido los costos generativos de servicio de IA hasta hasta un 30%, con mejoras de rendimiento de hasta el 40%, gracias a innovaciones como GKE Inference Gateway.
Google también debutó Nube wanuna columna vertebral empresarial totalmente administrada que abre su infraestructura de red global para redes de área amplia. Diseñado para simplificar y asegurar arquitecturas WAN Enterprise, ofrece un rendimiento hasta un 40% más rápido en comparación con Internet público.
En el borde, Google anunció Programabilidad y rendimiento mejoradoscon extensiones de servicio ahora GA para equilibrio de carga en la nube. Cloud CDN Support está en camino, lo que permite a los desarrolladores personalizar el comportamiento de la aplicación en el borde utilizando estándares abiertos como WebAssembly.
https://www.youtube.com/watch?v=xzgu02ycsvc
Actualizaciones de seguridad: Google Unified Security, agentes de Géminis
La infraestructura empresarial está creciendo en complejidad, ampliando la superficie de ataque y sobrecargando a los equipos de seguridad aislados. ¿La respuesta de Google? Seguridad unificada de Google (Gus), que ahora está generalmente disponible.
Gus está diseñado para unificar la inteligencia de amenazas, las operaciones de seguridad, la seguridad en la nube y la navegación segura en una sola plataforma con IA, integrando la experiencia de la empresa. Mandante Subsidiaria para ofrecer una protección más escalable y eficiente.
La nueva solución de seguridad crea un tejido de datos de seguridad de búsqueda en toda la superficie de ataque, que ofrece visibilidad, detección y respuesta en tiempo real en redes, puntos finales, nubes y aplicaciones. Las señales de seguridad se enriquecen automáticamente con la inteligencia de amenazas de Google, y cada flujo de trabajo se simplifica con sus modelos insignia de IA Gemini.
Google también introdujo Agentes de seguridad con Géminis. Entre las nuevas herramientas de AI de agente incluyen un agente de triaje de alerta en las operaciones de seguridad de Google, que investiga automáticamente alertas, compila evidencia y realiza veredictos.
Un nuevo agente de análisis de malware en Google Amenazing Intelligence evalúa un código potencialmente malicioso, ejecuta scripts de deobfuscación y entrega veredictos con plena explicación. Ambos están previsamente en la Q2.
Asociaciones: Equipo Ups con Nvidia, Juniper, SAP y más
No sería una nube de Google a continuación sin una serie de asociaciones golpeadas o extendidas, y este año no fue diferente.
El hiperscaler amplió su asociación con Lumen Para mejorar las soluciones de nube y de red. El equipo se centrará en integrar WAN en la nube con los servicios de Lumen, proporcionar acceso directo a la fibra a las regiones de Google Cloud y ofrecer conexiones seguras y obtenidas de aire a Google Distributed Cloud.
Google Cloud también unió fuerzas con Nvidia Para llevar su familia Géminis de modelos de IA a los sistemas Blackwell del fabricante de chips. La medida ve que los modelos de Géminis están disponibles en el momento, lo que permite a los clientes bloquear la información confidencial, como los registros de pacientes, las transacciones financieras e información del gobierno clasificada.
“Al llevar nuestros modelos de Géminis en las instalaciones con el rendimiento innovador de Nvidia Blackwell y las capacidades informáticas confidenciales, estamos permitiendo a las empresas desbloquear todo el potencial de la IA agente”, dijo Sachin Gupta, vicepresidente y gerente general de infraestructura y soluciones en Google Cloud.
Sus modelos Géminis también están llegando a SAVIAEl centro de IA generativo en su plataforma de tecnología comercial. La hiperescala también agregó sus capacidades de video e inteligencia del habla para apoyar la generación (RAG) de recuperación multimodal para el aprendizaje basado en video y el descubrimiento de conocimiento en los productos SAP.
También anunciado fue una colaboración con Redes de enebro para acelerar los nuevos despliegues de campus y ramas empresariales. Los clientes podrán usar la solución WAN Cloud WAN de Google junto con Juniper Mist Wired, Wireless, NAC, Firewalls y Secure SD-WAN Solutions, lo que les permite conectar aplicaciones críticas y cargas de trabajo de IA, ya sea en Internet, en nubes o dentro de los centros de datos.
El hiperscaler se asoció con Oráculo Para presentar un programa de socios diseñado para permitir a Oracle y Google Cloud Partners ofrecer Oracle Database@Google Cloud a sus clientes.
Firma de almacenamiento de datos DataDirect Reds (DDN) también se unió a Google Cloud en su servicio de sistema de archivos paralelo de Luster Administrado, que proporciona hasta 1 TB/s de rendimiento para servicios de acceso rápido para empresas y startups que construyen AI y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC).
Acentuar También amplió su asociación estratégica con Google Cloud, con la pareja comprometida a trabajar juntos para desarrollar soluciones de IA específicas de la industria.
Estas últimas asociaciones se suman a las que se escriben a principios de este año, como con Deutsche Telekom, con la pareja trabajando juntos en AI Avancement and Cloud Integration en la infraestructura de red del operador.
Google Cloud para impulsar la modernización de red de Deutsche Telekom con IA, Cloud
Google Cloud, Infovista unen fuerzas en la planificación de la red de RF
Google Cloud admite DT y Vodafone Italia con Ran-Driven AI y una revisión de datos
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Operai golpea a Elon Musk con contador • El registro
Published
8 horas agoon
10 abril, 2025
Operai ha contrarrestado al cofundador Elon Musk, acusándolo de tácticas ilegales e injustas para descarrilar sus planes de reestructuración y exigir que un juez lo responsabilice por el daño presuntamente infligido en la AI Super-Lab.
El contador considerable [PDF] y la respuesta a las afirmaciones de Musk se presentó ayer en el Tribunal Federal de California. Si bien acusa al magnate de Tesla de una amplia gama de comportamientos destinados a socavar las operaciones de OpenAI, incluido “acoso, interferencia y información errónea”, las dos reclamaciones de alivio de la Contadora se concentran en el intento de febrero de Musk para comprar el fabricante de ChatGPT por $ 97.375 mil millones. Si bien el equipo de Musk ha retratado la oferta como genuina, los abogados de OpenAi lo llaman algo completamente diferente.
En lugar de una oferta de adquisición seria, OpenAI afirma que la medida de Musk fue una “simulada” diseñada “para interferir con la reestructuración corporativa contemplada de OpenAI”. Musk ya no está involucrado en OpenAi y dirige un atuendo de inteligencia artificial rival, Xai, entre otros negocios.
“La carta no incluía evidencia de financiamiento para pagar el precio de compra de casi $ 100 mil millones”, dijo Openai en su presentación de contadores, y agregó que ninguno de los inversores enumerados en la carta de intención de Musk había hecho ninguna diligencia debida. Más tarde, un inversor admitió, según los registros de la corte, que la intención de Musk era obtener acceso a los materiales internos de Openi a través de los procedimientos legales y “detrás de la pared” en el Super Lab de respaldo de Microsoft.
“Aunque OpenAi reconoció la oferta como una finta, su mera existencia, y la tormenta de fuego de los medios que lo rodean, requirió OpenAi para gastar recursos significativos en la respuesta”, dijo el gigante de la IA.
Es ese esfuerzo, y la llamada “oferta simulada”, lo que llevó a OpenAi a acusar a Musk de prácticas comerciales injustas y fraudulentas, así como una interferencia tortuosa con prospectivo ventaja económica (es decir, cuando un tercero interrumpe un posible acuerdo en detrimento del demandante).
Operai está buscando un alivio cautelar para detener la supuesta interferencia y restitución de Musk por los recursos que, según los que afirma, respondieron a su oferta.
Le preguntamos a OpenAi qué esperaba lograr, y nos dirigió a la presentación de la corte y a sus comentarios realizados en la X de Musk, donde el negocio AI dijo que el contador estaba destinado a detener sus “tácticas de mala fe para reducir la velocidad de OpenAi y aprovechar el control de las innovaciones principales de la IA para su beneficio personal”.
[Musk] Intenté confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como un fin de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se quedó
“Elon nunca ha sido sobre la misión. Siempre ha tenido su propia agenda”, continuó Openai. “Trató de confiscar el control de OpenAi y fusionarlo con Tesla como una con fines de lucro: sus propios correos electrónicos lo demuestran. Cuando no se salió con la suya, se fue”.
La muy breve historia de una disputa multimillonaria
Para aquellos que han hecho todo lo posible para ignorar la disputa del jefe de Musk y Operai, Sam Altman, puede ser necesaria un poco de historia.
Musk fue uno de los cofundadores de OpenAi, pero se asaltó en 2018 luego de desacuerdos internos sobre el control y la dirección estratégica. Operai alega que el Oligarch SpaceX propuso fusionarse OpenAi con Tesla (que tiene objetivos autónomos impulsados por IA) o buscó un control total, que el equipo de Altman rechazó, lo que llevó a su salida.
En un momento, el liderazgo de Openi temía que Musk se convertiría en un “dictador” de AGI, o poderosa inteligencia general artificial, si se le permitiera un control completo sobre el laboratorio, a juzgar por correos electrónicos surgió durante esta batalla legal.
“Usted declaró que no desea controlar el AGI final, pero durante esta negociación, nos ha demostrado que el control absoluto es extremadamente importante para usted”, escribió Musk, cofundador y mega-boffin Ilya Sutskever. “El objetivo de OpenAi es hacer el futuro el futuro y evitar una dictadura AGI”.
En marzo de 2024, Musk demandó a Openai y Altman alegando incumplimiento de contrato, prácticas comerciales injustas y fallas fiduciarias relacionadas con la estrecha asociación de OpenAI con Microsoft y el establecimiento de una subsidiaria con fines de lucro. (Openai comenzó como una organización sin fines de lucro).
Musk retiró esta demanda en junio del año pasado sin proporcionar una razón pública, pero presentó una casi idéntica un par de meses después. Afirmó el cambio de OpenAi hacia un modelo con fines de lucro contradecía su misión original de desarrollar IA en beneficio de la humanidad.
El equipo legal de Openai describió la queja de Musk como “Lurch[ing] De la teoría a la teoría, distorsione[ing] sus propias exhibiciones y comercio[ing] De principio a fin en conclusiones sin hechos y a menudo ad hominem “.
Operai niega que se esté convirtiendo en una empresa única con fines de lucro, afirmando en su contratación que su plan de reestructuración solo vería que su subsidiaria con fines de lucro se convirtió en una corporación de beneficios público. Ese movimiento es necesario, afirmado Openai, para permitir que el equipo compita mejor por el capital “al servicio de la misión de desarrollar AGI en beneficio de la humanidad”. Dicho esto, Operai continúa recaudando decenas de miles de millones de dólares en fondos, $ 40 mil millones tan recientemente como finales de marzo.
Un portavoz de Operai le dijo además El registro No tenía intención de abandonar su núcleo sin fines de lucro.
“Nuestra junta ha sido muy clara de que tenemos la intención de fortalecer la organización sin fines de lucro para que pueda cumplir su misión a largo plazo”, nos dijo Openai. “No lo estamos vendiendo, estamos duplicando su trabajo”.
Operai también nos señaló el anuncio de la semana pasada de una comisión que comprende expertos en salud, ciencia, educación y servicios públicos para guiar la evolución planificada de las ORG.
“Esperamos los aportes y los consejos de los líderes que tienen experiencia en organizaciones comunitarias sobre cómo podemos ayudarlos a lograr sus misiones”, dijo Openai en un comunicado enviado por correo electrónico.
Sin embargo, OpenAi tiene que completar su transición a una entidad con fines de lucro a fines de 2025 para asegurar que los $ 40 mil millones mencionados anteriormente en fondos dirigidos por SoftBank.
Es probable que la demanda de Musk solo desacelere, especialmente porque el juicio, según una orden previa al juicio esta semana, no se debe comenzar hasta marzo de 2026.
Ni Musk, famoso ahora, la grasa Eminence del presidente Trump, ni su equipo legal respondieron a preguntas para esta historia. ®
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La generación de imágenes en chatgpt se ha mejorado mucho
Published
8 horas agoon
10 abril, 2025
Resumen
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La generación de imágenes 4O en ChatGPT ofrece imágenes fotorrealistas con una consistencia mejorada y sigue con precisión las instrucciones.
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Los usuarios pueden convertir imágenes en diferentes estilos y refinarlas a través de indicaciones.
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Las imágenes cargadas se pueden emplear como referencias, o ChatGPT puede utilizar su propia base de conocimiento.
Cuando Operai deja una nueva característica, a menudo hay una pequeña cantidad de zumbido entre las personas interesadas, pero rara vez rompe Internet. Sin embargo, con el lanzamiento de un modelo actualizado de generación de imágenes, ChatGPT hizo exactamente eso.
La generación de imágenes 4O ha reemplazado a Dall-E como la herramienta de generación de imágenes predeterminada en ChatGPT, y los resultados son muy impresionantes. Ha llevado a que las personas inundan Internet con imágenes que han generado utilizando la herramienta, y su popularidad parece haber tomado por sorpresa por sorpresa.
La generación de imágenes 4O está integrada en GPT-4O
Como su nombre indica, 4O Generación de imágenes está integrada en el modelo GPT-4O. Mientras esté utilizando ese modelo, no necesita hacer nada más que pedirle a ChatGPT que cree una imagen, y la generación de imágenes 4O llegará a funcionar. Algunos modelos, como O1, no le permiten crear imágenes, pero parece que 4O Generation de imágenes no se limita a GPT-4O. Intenté crear una imagen en GPT-4, y todavía usaba la generación de imágenes 4O en lugar del modelo Dall-E que se usaba anteriormente.
Si prefiere usar Dall-E por algún motivo, todavía hay un Dall-E GPT dedicado disponible en la tienda pública GPT. Puede usar esto para generar imágenes utilizando el modelo más antiguo y menos capaz. Hay poco uso para eso ahora, aparte de ver cuán mejor se ha vuelto la generación de imágenes.
Crear excelentes imágenes fotorrealistas
Una de las mejoras más obvias sobre Dall-E es que la generación de imágenes 4O puede producir algunas imágenes fotorrealistas excelentes, sin que tenga que preocuparse demasiado por la elaboración rápida. Mientras que las imágenes tardan un poco en generarse y revelan lentamente de arriba hacia abajo de una manera que recuerda cómo las imágenes se solucionan lentamente sobre el acceso telefónico, los resultados son muy superiores a lo que Dall-E podría producir.

Relacionado
La nueva generación de imágenes de Chatgpt se siente como un acceso telefónico de nuevo
Ver mis imágenes aparecer lentamente de arriba hacia abajo me lleva de regreso a los viejos tiempos.
Le pedí a Dall-E una imagen fotorrealista de un mono con un sombrero de copa, y esto es lo que me dio:

Esta es una imagen generada por la generación de imágenes 4O utilizando el mismo aviso:

La diferencia es asombrosa y, francamente, un poco aterradora. Hasta ahora, generalmente es posible saber si una imagen era generada por AI si parecía lo suficientemente fuerte para dedos adicionales o texto destrozado. Sin embargo, las imágenes que genera ChatGPT son muy difíciles de distinguir de lo real, y como se dice comúnmente sobre los nuevos desarrollos de IA, este es lo peor que jamás sean.
Puedes convertir imágenes en diferentes estilos
Una de las cosas que ha incorporado Internet desde el lanzamiento de 4O Generation de imágenes es la capacidad de pedirle a ChatGPT que convierta sus imágenes en diferentes estilos. Por ejemplo, puede subir una foto tuya y pedirle a ChatGPT que la cambie al estilo de Van Gogh. Esto no es algo nuevo, pero la calidad de los resultados es un gran paso adelante de Dall-E.

Esto hizo que muchas personas comenzaran a subir imágenes de sí mismas o de la cultura popular que se habían transformado en el estilo de Studio Ghibli, el popular estudio de animación detrás de películas clásicas como Enérgico y Mi vecino Totoro. Los resultados suelen ser impresionantes, pero provocó un debate en línea sobre cuán ético es usar AI para robar esencialmente el estilo de un artista sin su permiso. En el momento de escribir, sin embargo, todavía podía hacer imágenes al estilo de Studio Ghibli sin problemas.
Es fácil refinar imágenes a través de indicaciones
Otra mejora importante es que la generación de imágenes 4O tiene una excelente consistencia. Esto significa que si hay una pequeña cosa mal con su imagen, puede pedirle a ChatGPT que lo arregle, y dejará solo el resto de la imagen. Dall-E a menudo hará cambios importantes en el resto de la imagen cuando intente arreglar una parte de ella.
Esto hace que sea mucho más fácil obtener la imagen exacta que desea, que a menudo es una gran fuente de frustración con Dall-E. Tendría que probar varias veces incluso para acercarse a la imagen que quería, y a veces fallaría por completo. Ahora, por ejemplo, puede pedir tener el sombrero de copa del mono en un ángulo diferente, y el sombrero cambiará, pero el resto de la imagen permanecerá igual.

Esta consistencia también lo hace excelente para producir múltiples imágenes de la misma persona o carácter. Puede pedir que el mismo personaje aparezca en una configuración diferente, y ChatGPT preservará la apariencia del personaje en su nueva imagen.
Chatgpt finalmente puede manejar el texto
Este es uno de los mayores cambios en la generación de imágenes 4O. Dall-E podría agregar texto a las imágenes, pero realmente, realmente luchó por hacerlo. Por lo general, recibirías un mensaje de texto que se parecía principalmente a las palabras que querías, pero que estaban muy ligeramente apagados. Suficiente para arruinar sus imágenes, al menos. Usando la generación de imágenes 4O, puede crear el texto exacto que desea, y genera sin problemas.

Esto, combinado con la consistencia mejorada, significa que puede crear cosas usando la generación de imágenes 4O que simplemente no eran posibles antes. Bosquejé un terrible dibujo de un alienígena de dibujos animados y pude crear una caricatura de cuatro paneles que usó ese personaje, completo con burbujas de habla con texto perfecto. Tomó más tiempo escribir el aviso que para generar mi dibujos animados completos.
4O La generación de imágenes seguirá las instrucciones
Esto es enorme. Uno de los mayores problemas que tuve con Dall-E es que a menudo se negaría a seguir una instrucción, especialmente si esa instrucción involucraba un negativo. Pasé horas tratando de generar una imagen de Santa con bigote pero sin barba (solo para ver cómo se vería, obviamente), y no importa lo que intentara, obtendría una barba completa cada vez.
La única forma en que logré acercarme al éxito fue pedirle que generara una imagen de Hercule Poirot disfrazada de Santa, e incluso entonces, tomó múltiples intentos antes de obtener una imagen sin la barba y un bigote blanco. Ahora, sin embargo, puedo obtener una imagen de Santa sin barba en el primer intento.

Sin embargo, la adhesión de instrucciones es aún más impresionante. Puede definir hasta 20 objetos diferentes, describiendo cada uno, y la generación de imágenes 4O seguirá las instrucciones para cada objeto. El ejemplo que ofrece OpenAI es para una cuadrícula 4×4 de emoji con formas y colores específicos, y ChatGPT puede crear una imagen con los 16 emoji exactamente como se describe.
Puede usar imágenes cargadas como referencias
Una desventaja de generar imágenes a partir de indicaciones es que describir lo que desea en una imagen puede ser difícil, pero describir el estilo de la imagen puede ser aún más difícil. Decirle a ChatGPT que produzca el aspecto exacto que tiene en la cabeza no siempre es tan fácil.
Afortunadamente, no solo necesitas usar texto. Puede cargar imágenes para indicar el tipo de estilo que desea para sus imágenes. CHATGPT usará estas imágenes para informar la imagen final que genera a partir de su mensaje.

Si desea un elemento específico en su imagen, por ejemplo, puede cargar una imagen de él en ChatGPT. Si desea que las personas se encuentren en una pose específica, puede subir una imagen de personas que se encuentran en esa pose. Si encuentra una ilustración que desea que fuera una imagen fotorrealista, puede cargarla y pedirle a ChatGPT que lo convierta en una fotografía.
Incluso puede dibujar un bosquejo aproximado de cómo quiere que se vea la imagen, tomar una foto y subirlo a Chatgpt. Luego puede generar una imagen fotorrealista basada en su terrible boceto. Hace que sea mucho más fácil generar la imagen exacta que desea.
Las imágenes pueden llamar al conocimiento de Chatgpt.
La generación de imágenes 4O no se limita a la información en su mensaje o los archivos que carga. GPT-4O tiene su propia base de conocimiento a la que puede recurrir, para ayudarlo a crear las imágenes que desea. Las imágenes Studio Ghibli son un excelente ejemplo; No necesitas explicar cómo se ve Studio Ghibli Animation; Chatgpt ya lo sabe.

Sin embargo, esto va mucho más allá de conocer diferentes estilos artísticos. Cualquier conocimiento que ChatGPT tenga se puede aplicar a sus imágenes. Por ejemplo, puede solicitar un diagrama que explique el ciclo del agua, y no necesita explicar cuál es el ciclo del agua; ChatGPT extraerá la información clave de su propio conocimiento.
4O La generación de imágenes no es perfecta (todavía)
4O La generación de imágenes es increíblemente buena. De hecho, es tan bueno que Sam Altman, el CEO de OpenAI, tuviera que agregar límites de tarifa porque las GPU de la compañía comenzaban a derretirse.
Inicialmente, puede crear tantas imágenes como quisiera, pero ahora a menudo verá un mensaje que le dice que debe esperar unos minutos antes de crear otra imagen. No es el único problema que puede encontrar con la generación de imágenes 4O.

También hay limitaciones en la creación de ciertos tipos de contenido. En teoría, al menos, no debería poder generar nada ofensivo o inapropiado. Si intenta crear imágenes con caracteres con derechos de autor, ChatGPT también puede rechazar. Las líneas están un poco borrosas aquí. Por lo general, puede crear personajes de un estilo similar, si no los personajes en sí, o evitar las restricciones utilizando indicaciones ligeramente vagas.
El seguimiento de las instrucciones no siempre funciona perfectamente, y todavía ocasionalmente también tengo problemas con el texto. Ahora es muy raro, pero ocasionalmente, arrojará una letra adicional, especialmente si agregar esa letra todavía hace que el texto sea una palabra válida. Sin embargo, generalmente puede corregir fácilmente estos errores con la próxima generación.
La generación de imágenes 4O es un salto considerable en la generación de imágenes de IA, con un fotorrealismo mejorado, una mejor consistencia y una instrucción significativamente mejor. Ahora es increíblemente fácil crear imágenes fotorrealistas que se ven exactamente como quieres.
Sin embargo, hay muchas preguntas éticas que esto plantea. Si eres un diseñador gráfico o un fotógrafo, esta actualización enviará escalofríos por la columna vertebral. Lo que no se puede negar es que esta actualización ha hecho que sea mucho más fácil para los usuarios de ChatGPT crear imágenes muy impresionantes, sean cuales sean los dilemas éticos.
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