El chatbot de IA ChatGPT4 proporciona muchas funciones útiles, como comprender idiomas, extraer información y transcribir imágenes, para ayudarle con sus tareas diarias. Es fácil acceder al sitio web y a la aplicación para obtener orientación sobre cualquier Chromebook, teléfono inteligente o tableta útil. Ya sea que necesite ayuda con su tesis o desee mejorar su flujo de trabajo, ChatGPT tiene muchas herramientas para descubrir. Nuestra guía de consejos y trucos lo guiará a través de los mejores trucos de productividad que encontrará con ChatGPT.
Si bien ChatGPT es una IA conversadora entrenada en el procesamiento del lenguaje natural, OpenAI advierte que “ChatGPT es sensible a cambios en la frase de entrada o a intentar el mismo mensaje varias veces”. Es posible que necesite utilizar varias indicaciones o abordar la indicación desde otro ángulo para obtener una respuesta adecuada.
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Descubra qué es ChatGPT, cómo funciona, qué puede hacer con él y cuánto cuesta utilizar el chatbot de IA más avanzado de OpenAI.
ChatGPT es valioso para la depuración. Puedes pedirle a ChatGPT que revise una línea de código o un bloque de código completo. ChatGPT tiene una amplia formación en programación. Puede utilizar indicaciones sencillas para solicitar comentarios o pedirle que le guíe a través de soluciones. Para comenzar con la asistencia de depuración de ChatGPT, intente el siguiente mensaje:
Si la solución sugerida por ChatGPT no funciona, solicite otro enfoque a ChatGPT. ChatGPT todavía está aprendiendo, por lo que tus experiencias pueden variar.
Al planificar un proyecto laboral o escolar, no es fácil saber por dónde empezar. Puedes usar ChatGPT para dividir un tema general en subtemas para comenzar. Al enviar indicaciones, proporcione quién, qué, cuándo, dónde y por qué, comenzando con el objetivo del proyecto y el propósito, plataforma u organización previstos. Para comenzar, intente lo siguiente:
ChatGPT lo divide en un esquema, que puedes usar como plantilla de proyecto. Después de redactar el proyecto con ChatGPT, copie el texto en cualquier procesador de textos o abra un documento de Google. También puedes pedirle a ChatGPT que ponga esto en un formato estructurado como texto sin formato (.txt), Markdown (.md) o HTML.
Al crear contenido, es necesario conocer a la audiencia y cómo adaptarse al contexto que la rodea. No siempre es fácil entender cómo captar la audiencia, especialmente aquella en torno a la cual has adaptado tu contenido. Aquí es donde ChatGPT puede hacer el trabajo pesado. Analiza el contexto de tu contenido y te ayuda a generar excelentes titulares para una plataforma. Por ejemplo, puedes pedirle que cree algunos títulos para X y Facebook. A continuación se muestra un ejemplo del uso de ChatGPT para crear títulos y titulares:
ChatGPT le explica cómo crear un título o titular exitoso para la plataforma adecuada. Por ejemplo, cuando escribes en X, considerarás las etiquetas apropiadas para tu publicación. Para Facebook, las llamadas a la acción son mejores. Cuando no esté seguro de cómo captar la atención de su audiencia en una plataforma determinada, pruebe ChatGPT.
La ideación puede ser un desafío. Quieres proponer un tema o una idea que sea relevante pero única para tu historia. En lugar de buscar en Google una lista de problemas, perfeccione sus ideas con ChatGPT. Por ejemplo, es posible que desees hablar sobre política y cómo incorporar la IA generativa en la agenda política de un político es una mala idea (o puedes convertir la historia en algo positivo). Cuando no esté seguro de qué dirección tomar, así es como ChatGPT puede ayudarle:
No confíe en las respuestas generativas de la IA cuando tenga preguntas sobre un tema. En su lugar, utilícelo para indicarle el lugar correcto. Aunque ChatGPT desglosa el tema, pídale fuentes primarias y secundarias que le ayuden con su investigación.
Ya sea que utilice una IA de grabación para transcribir notas de una reunión o tenga una larga lista de temas discutidos, ChatGPT puede resumir y reorganizar las notas de la reunión. Puede pedirle a ChatGPT que convierta las notas en viñetas, las coloque en una tabla o las convierta a HTML para publicarlas en línea. También puedes solicitarle a la IA que lo ordene como una lista de acciones. Es útil cuando las notas de la reunión le resultan abrumadoras pero no quiere perderse anuncios ni fechas límite importantes.
También puedes hacer esto para cualquier nota. Mi favorito personal es usar ChatGPT para reorganizar mis notas de lectura para el trabajo. También puedes transformar notas de clase desordenadas en notas de estudio utilizables.
Es posible que necesites reorganizar o compartir documentos en varios idiomas, especialmente si trabajas para una corporación o equipo multinacional. Pero es posible que necesite ayuda para encontrar el correcto. Puedes pedirle a ChatGPT que traduzca el contenido de un documento a un idioma con el que estés más familiarizado.
ChatGPT tiene capacidades de traducción (que son mejores que Google Translate en cuanto a contexto), pero no son perfectas. Utilice esto como aproximación y solicite ayuda a un traductor profesional o a su empresa con tareas relacionadas con el trabajo.
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Escribir correos electrónicos puede llevar mucho tiempo. Es posible que su trabajo implique redactar correos electrónicos para clientes o que necesite comunicarse con otras cuentas de Workspace como parte de su flujo de trabajo. ChatGPT puede simplificar los correos electrónicos cambiando un tono estresado y breve por algo apropiado para el trabajo al escribirle a su supervisor. Aquí le mostramos cómo aliviar la carga redactando correos electrónicos con ChatGPT:
Revise la política de privacidad de OpenAI antes de publicar. Evite compartir información personal y confidencial mientras se comunica con el chatbot de IA.
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Escribir cartas de presentación puede resultar desalentador cuando se busca empleo, especialmente cuando debe adaptarlas al empleador y a la solicitud de empleo. Utilice ChatGPT para redactar una carta de presentación dirigida a su posible empleador y al mismo tiempo agregue detalles como objetivos personales para el puesto, características y otros detalles cruciales para conseguir el puesto.
Confiar en ChatGPT para crear cartas de presentación no es la mejor práctica. En su lugar, utilice la carta de presentación generada como plantilla.
Si trabaja con conjuntos de datos a diario, utilice ChatGPT para reconocer patrones, realizar consultas y crear resúmenes con tablas y gráficos. ChatGPT le permite cargar conjuntos de datos en varios formatos, incluidos Excel (.xls y .xlsx), valores separados por comas (.csv), PDF (.pdf) y JSON.
Hay un límite de carga de archivos. Puede registrarse en ChatGPT Plus para eliminar el límite de carga de archivos. De lo contrario, solo podrá cargar hasta 20 archivos por ciclo de vida de GPT. El límite se actualiza cada 24 horas. También hay una restricción de tamaño de carga de archivos de 512 MB por archivo, y los archivos de texto y documentos cargados tienen un límite de 2 millones de tokens por archivo (lo que no se aplica a las hojas de cálculo). Para archivos CSV u hojas de cálculo, los archivos no pueden exceder los 50 MB. Las imágenes tienen una restricción de 20 MB por imagen.
Los límites de uso incluyen 10 GB para un usuario final y 100 GB para una organización.
El modelo de lenguaje grande (LLM) de OpenAI reduce la carga de las tareas rutinarias, lo que reduce el estrés del trabajo y la escuela. Sin embargo, ChatGPT no es perfecto. La IA puede cometer errores. También puede malinterpretar las indicaciones y afirmar que no sabe la respuesta, pero sí la sabe cuando modifica la indicación. ChatGPT también puede ser detallado con su resultado, por lo que sus empleadores y profesores sabrán si lo usa. Depender del chatbot de IA puede generar problemas éticos en el lugar de trabajo (y en la escuela). Si incorpora ChatGPT en su flujo de trabajo laboral o escolar, considere las limitaciones y los riesgos.
¿Operai está desarrollando una plataforma de redes sociales?
Según los informes, Openai está desarrollando una plataforma de redes sociales similar a X, con un prototipo interno que integra las capacidades de generación de imágenes de ChatGPT.
queso Cheddar
SAN FRANCISCO – El concurso en Silicon Valley para dominar la inteligencia artificial se está desarrollando en una nueva corte: los investigadores superestrella.
Si bien la lucha para atraer el mejor talento y mantenerlos felices siempre ha sido un sello distintivo de la industria tecnológica, desde que ChatGPT se lanzó a fines de 2022, el reclutamiento se ha intensificado a los niveles profesionales de atletas, una docena de personas que han estado involucradas en el reclutamiento de investigadores de IA dijeron a Reuters.
“Los laboratorios de IA se acercan a la contratación como un juego de ajedrez”, dijo Ariel Herbert-Voss, CEO de la startup de ciberseguridad Runsybil y un ex investigador de Operai que ingresó a la pelea de talentos después de lanzar su propia compañía. “Quieren moverse lo más rápido posible, por lo que están dispuestos a pagar mucho por candidatos con experiencia especializada y complementaria, al igual que las piezas del juego. Son como, ‘¿Tengo suficientes torres?
Empresas, incluidas OpenAi y Google, ansiosas por obtener o mantenerse por delante en la carrera para crear los mejores modelos de IA, cortan a estos llamados “IC”: los contribuyentes individuales cuyo trabajo puede hacer o romper empresas.
Noam Brown, uno de los investigadores detrás de los recientes avances de IA de OpenAi en el razonamiento complejo de matemáticas y ciencias, dijo que cuando exploró las oportunidades de trabajo en 2023, se encontró siendo cortejado por la élite de Tech: el almuerzo con el fundador de Google Sergey Brin, póker de Sam Altman’s y una visita de avión privado de un ansioso inversor. Elon Musk también hará llamadas para cerrar candidatos para Xai, su compañía de IA, dijeron que dos personas que han hablado con él. Xai no respondió a una solicitud de comentarios.
Finalmente, dijo Brown, eligió OpenAi porque OpenAi estaba dispuesto a poner recursos, tanto las personas como el cálculo, detrás del trabajo que estaba entusiasmado.
“En realidad, no era financieramente la mejor opción que tenía”, dijo, explicando que la compensación no es lo más importante para muchos investigadores. Eso no ha impedido que las empresas arrojen millones de dólares en bonos y paquetes de paquetes a los investigadores STAR, según siete fuentes familiarizadas con el asunto.
Algunos investigadores de los principales abiertos que han indicado interés en unirse a la nueva compañía de la ex científica jefe Ilya Sutskever, SSI, se les ofreció bonos de retención de $ 2 millones, además de aumentos de capital de $ 20 millones o más, si se quedaron, a dos fuentes le dijeron a Reuters. Algunos solo se les ha requerido que se queden durante un año para obtener la bonificación completa. SSI y OpenAi declinaron hacer comentarios.
Otros investigadores de Operai que han presentado ofertas de once laboratorios han recibido bonos de al menos $ 1 millón para quedarse en OpenAI, dijeron dos fuentes a Reuters. Los principales investigadores de OpenAI reciben regularmente paquetes de compensación de más de $ 10 millones al año, dijeron las fuentes.
Google Deepmind ha ofrecido a los principales investigadores $ 20 millones por año paquetes de compensación, otorgados con subvenciones de capital fuera del ciclo específicamente a los investigadores de IA, y también ha reducido la adjudicación de algunos paquetes de valores a 3 años, en lugar de los 4 años normales, dijeron las fuentes. Google declinó hacer comentarios.
Por el contrario, los principales ingenieros de Big Tech Companies reciben una compensación anual promedio de $ 281,000 en salario y $ 261,000 en capital, según CompreHensive.io, una compañía que rastrea la compensación de la industria tecnológica.
Si bien el talento siempre ha sido importante en Silicon Valley, la diferencia con el auge de la IA es cuán pocas personas están en este grupo de élite, dependiendo de a quién le pregunte, el número podría variar de unas pocas docenas a alrededor de mil, ocho fuentes dijeron a Reuters.
Eso se basa en la creencia de que este pequeño número de “IC” ha hecho contribuciones de gran tamaño al desarrollo de grandes modelos de idiomas, la tecnología en la que se basa el auge de IA de hoy y, por lo tanto, podría hacer o romper el éxito de un modelo de IA.
“Seguro que los ingenieros 10X son geniales, pero maldita sea esos 10,000x ingenieros/investigadores …”, tuiteó el CEO de OpenAI, Sam Altman, a finales de 2023, aludiendo a una máxima larga que los mejores ingenieros de software fueron 10 veces más buenos que el promedio (10X), pero ahora en la industria de la IA, los mejores investigadores son 10,000 veces (10,000x) tan efectivos que el promedio.
La partida de septiembre del director de tecnología de OpenAi, Mira Murati, quien luego fundó una startup rival de IA, ha intensificado la Guerra de Talento AI. Murati, conocido en Operai por sus habilidades de gestión y destreza de ejecución, reclutó a 20 empleados de Operai antes de anunciar su empresa en febrero. Ahora ha atraído aún más investigadores de Operai y otros laboratorios, y el equipo ahora tiene alrededor de 60 personas, dijeron dos fuentes a Reuters. Aunque la compañía no tiene ningún producto en el mercado, Murati está en medio de cerrar una ronda de semillas récord que se basa en la fuerza del equipo. Un representante de Murati declinó hacer comentarios.
La escasez de talento ha obligado a las empresas a acercarse a la contratación creativamente. Zeki Data, una empresa de datos centrada en identificar el talento de IA de los mejores IA, dijo que está empleando técnicas de análisis de datos de la industria del deporte como la popularizada por la película “Moneyball” para identificar talento prometedor pero no descubierto. Por ejemplo, los datos de Zeki descubrieron que Anthrope ha estado contratando investigadores con antecedentes de física teórica, y otras compañías de inteligencia artificial han contratado individuos con antecedentes de computación cuántica.
Anthrope no respondió a una solicitud de comentarios.
“En mi equipo, tengo matemáticos extraordinariamente talentosos que no habrían venido a este campo si no fuera por el rápido progreso que estamos viendo ahora”, dijo Sébastien Bubeck, quien dejó su papel como vicepresidente de investigación de Genai en Microsoft el año pasado para unirse a Openi. “Estamos viendo una afluencia de talento de todos los campos que están en IA ahora. Y algunas de estas personas son muy, muy inteligentes, y marcan la diferencia”.
Informes de Anna Tong en San Francisco; Edición de Kenneth Li y Claudia Parsons
Los chatbots de IA avanzan rápidamente y los probando hasta sus límites es lo que hago para vivir. El soneto Claude 4 de Anthrope y el chatgpt-4o de OpenAI son dos de las herramientas más inteligentes disponibles en este momento. Pero, ¿cómo se comparan realmente en el uso diario?
Para averiguarlo, le di a ambos modelos el mismo conjunto de 7 indicaciones; Cubriendo todo, desde narración de cuentos y productividad hasta apoyo emocional y pensamiento crítico.
“Escríbeme un resumen conciso de Misión imposible Personajes y tramas hasta la fecha ”, recientemente le pregunté a ChatGPT antes de atrapar la última entrada de franquicia. Se entregó. No necesitaba entender su código o conocer su conjunto de datos de capacitación. Todo lo que tenía que hacer era preguntar.
ChatGPT y otros chatbots impulsados por modelos de idiomas grandes, o LLM, son más populares que nunca. Los científicos están tomando nota. Las proteínas, los caballos de batalla moleculares de las células, mantienen nuestros cuerpos corriendo suavemente. También tienen un idioma propio. Los científicos asignan una letra abreviada a cada uno de los 20 aminoácidos que componen proteínas. Al igual que las palabras, las cadenas de estas letras se unen para formar proteínas de trabajo, su secuencia determina la forma y la función.
Inspirados en LLM, los científicos ahora están construyendo modelos de lenguaje de proteínas que diseñan proteínas desde cero. Algunos de estos algoritmos están disponibles públicamente, pero requieren habilidades técnicas. ¿Qué pasaría si su investigador promedio podría simplemente pedirle a una IA que diseñe una proteína con un solo mensaje?
El mes pasado, los investigadores dieron a Protein Design AI el tratamiento con chatgpt. De una descripción del tipo, estructura o funcionalidad de una proteína que está buscando, el algoritmo produce posibles candidatos. En un ejemplo, la IA, denominada pinal, hizo con éxito múltiples proteínas que podrían descomponer el alcohol cuando se analizó dentro de las células vivas. Puedes probarlo aquí.
Pinal es el último en un creciente conjunto de algoritmos que traducen el inglés cotidiano en nuevas proteínas. Estos diseñadores de proteínas entienden el lenguaje sencillo y la biología estructural, y actúan como guías para los científicos que exploran proteínas personalizadas, con poca experiencia técnica.
Es un “enfoque ambicioso y general”, el equipo internacional detrás de Pinal escribió en una preimpresión publicada en Biorxiv. La IA aprovecha el “poder descriptivo y la flexibilidad del lenguaje natural” para hacer que las proteínas de diseñador sean más accesibles para los biólogos.
Enfrentados contra los algoritmos de diseño de proteínas existentes, Pinal entendió mejor el objetivo principal de una proteína objetivo y aumentó las posibilidades de que funcionaría en las células vivas.
“Somos los primeros en diseñar una enzima funcional usando solo texto”, dijo Fajie Yuan, científica de IA de la Universidad de Westlake en China que dirigió el equipo. Naturaleza. “Es como la ciencia ficción”.
Las proteínas son los componentes básicos de la vida. Forman nuestros cuerpos, el metabolismo del combustible y son el objetivo de muchos medicamentos. Estas intrincadas moléculas comienzan a partir de una secuencia de “letras” de aminoácidos, que se unen entre sí y eventualmente se doblan en intrincadas estructuras 3D. Muchos elementos estructurales, un bucle aquí, un tejido o bolsillo allí, son esenciales para su función.
Los científicos han intentado durante mucho tiempo diseñar proteínas con nuevas habilidades, como enzimas que descomponen de manera eficiente los plásticos. Tradicionalmente, han personalizado las proteínas existentes para un cierto uso biológico, químico o médico. Estas estrategias “están limitadas por su dependencia de las plantillas de proteínas existentes y las limitaciones evolutivas naturales”, escribieron los autores. Los modelos de lenguaje de proteínas, en contraste, pueden soñar con un universo de nuevas proteínas sin ataduras de la evolución.
En lugar de absorber el texto, la imagen o los archivos de video, como LLMS, estos algoritmos aprenden el lenguaje de las proteínas entrenando en secuencias y estructuras de proteínas. ESM3 de EvolutionaryScale, por ejemplo, entrenó en más de 2.700 millones de secuencias de proteínas, estructuras y funciones. Los modelos similares ya se han utilizado para diseñar anticuerpos que luchan contra ataques virales y nuevas herramientas de edición de genes.
Pero estos algoritmos son difíciles de usar sin experiencia. Pinal, por el contrario, apunta al científico promedio-joe. Al igual que una cámara DSLR en Auto, el modelo “evita las especificaciones estructurales manuales”, escribió el equipo, lo que hace que sea más simple hacer su proteína deseable.
Para usar Pinal, un usuario le pide a la IA que construya una proteína con una solicitud de varias palabras clave, frases o un párrafo completo. En la parte delantera, la IA analiza los requisitos específicos en el aviso. En el back -end, transforma estas instrucciones en una proteína funcional.
Es un poco como pedirle a ChatGTP que le escriba una reseña de restaurante o un ensayo. Pero, por supuesto, las proteínas son más difíciles de diseñar. Aunque también están formados por “letras”, su forma final determina cómo (o si) funcionan. Un enfoque, denominado entrenamiento de extremo a extremo, traduce directamente un aviso en secuencias de proteínas. Pero esto abre la IA a un vasto mundo de secuencias potenciales, lo que hace que sea más difícil marcar las secuencias precisas de las proteínas de trabajo. En comparación con las secuencias, la estructura de proteínas, la forma 3D final, es más fácil para el algoritmo generar y descifrar.
Luego está el dolor de cabeza de los datos de entrenamiento. Aquí, el equipo recurrió a las bases de datos de proteínas existentes y usó LLM para etiquetarlas. El resultado final fue una vasta biblioteca de 1.700 millones de pares de texto proteico, en el que las estructuras de proteínas coinciden con descripciones de texto de lo que hacen.
El algoritmo completado utiliza 16 mil millones de parámetros, estas son las conexiones internas de una IA, para traducir el inglés simple al idioma de la biología.
Pinal sigue dos pasos. Primero traduce las indicaciones en información estructural. Este paso divide una proteína en elementos estructurales, o “fichas”, que son más fáciles de procesar. En el segundo paso, un modelo en idioma proteico llamado Saprot considera la intención del usuario y la funcionalidad de proteínas para diseñar secuencias de proteínas con mayor probabilidad de doblar en una proteína de trabajo que satisfaga las necesidades del usuario.
En comparación con los algoritmos de diseño de proteínas de última generación que también usan el texto como entrada, incluida ESM3, el pinal superó la precisión y la novedad, es decir, generar proteínas no conocidas por la naturaleza. Usando algunas palabras clave para diseñar una proteína, “la mitad de las proteínas de pinal exhiben funciones predecibles, solo alrededor del 10 por ciento de las proteínas generadas por ESM3 lo hacen”.
En una prueba, el equipo le dio a la IA un breve aviso: “Por favor, diseñe una proteína que sea una alcohol deshidrogenasa”. Estas enzimas descomponen el alcohol. De más de 1.600 proteínas candidatas, el equipo eligió los ocho más prometedores y las probó en células vivas. Dos rompieron con éxito el alcohol a temperatura corporal, mientras que otros fueron más activos a un sudor de 158 grados Fahrenheit.
Las indicaciones más elaboradas que incluían la función de una proteína y los ejemplos de moléculas similares, arrojaron candidatos a antibióticos y proteínas para ayudar a las células a recuperarse de la infección.
Pinal no es el único IA de texto a proteína. El Startup 310 AI ha desarrollado una IA denominada MP4 para generar proteínas a partir del texto, con los resultados que la compañía dice que podría beneficiar la enfermedad cardíaca.
El enfoque no es perfecto. Al igual que los LLM, que a menudo “alucinan”, los modelos de lenguaje de proteínas también sueñan secuencias poco confiables o repetitivas que reducen las posibilidades de un resultado final de trabajo. La redacción precisa de las indicaciones también afecta la estructura de proteína final. Aún así, la IA es como la primera versión de Dall-E: juega con ella y luego valida la proteína resultante usando otros métodos.
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