Una importante demanda por derechos de autor contra Meta ha revelado un tesoro de comunicaciones internas sobre los planes de la compañía para desarrollar sus modelos de IA de código abierto, Llama, que incluyen discusiones sobre cómo evitar “la cobertura de los medios que sugiera que hemos utilizado un conjunto de datos que sabemos que es pirateado”.
Noticias
Gemini de Google está subestimado y hay cinco razones para probarlo
Aunque no se discute tan ampliamente como algunos de sus competidores, Gemini AI de Google tiene muchas características, y hay cinco razones por las que Gemini merece su atención.
1
Utilice el chat de voz en vivo gratis y durante el tiempo que desee
A diferencia de muchas herramientas de inteligencia artificial que limitan las interacciones de voz en vivo a planes premium, Gemini te permite chatear en tiempo real sin restricciones. Puede hablar con naturalidad, hacer preguntas de seguimiento o cambiar de tema sin empezar de cero.
Después de usar la voz en vivo de Gemini durante más de un mes, la encuentro a la par con otros asistentes de voz de la competencia. El reconocimiento de voz es genial. La voz predeterminada suena realista, proporciona respuestas relevantes para el contexto, admite varios idiomas, participa en debates profundos y responde rápidamente a las preguntas diarias.
Aunque actualmente carece de la capacidad de transmitir diferentes emociones (como la función de voz en vivo de ChatGPT), el asistente de voz en vivo de Gemini lo compensa al no limitar las interacciones de voz y su capacidad para retomar conversaciones pasadas en diferentes dispositivos. Si tiene un teléfono Google Pixel, Gemini también es más cómodo de usar, ya que ya está instalado y puede usarse como su asistente de voz predeterminado con solo presionar un botón.
2
Amplia comprensión contextual
La capacidad de Géminis para derivar contexto de conversaciones pasadas se debe principalmente a su longitud de contexto insuperable. Una de las características más destacadas de Gemini es su capacidad para procesar grandes cantidades de información sin perder de vista el contexto. ¡Utiliza un modelo de lenguaje de vanguardia que admite una ventana de contexto de hasta 1,5 millones de tokens! Esto significa que Géminis puede recordar y hacer referencia a partes anteriores de una conversación, incluso si abarca horas o miles de palabras.
Desafortunadamente, actualmente no hay forma de cargar archivos de texto en Gemini. Sin embargo, la increíblemente larga ventana de contexto de Gemini todavía se puede utilizar para ciertas cosas como:
-
Redacción de informes extensos y coherentes.
-
Análisis de conjuntos de datos complejos
-
Ayudar con tareas de resolución de problemas de varios pasos.
Aunque muchos productos de IA de la competencia admiten suficiente longitud de contexto para funcionar bien en la mayoría de las tareas, el uso de Gemini reduce las alucinaciones de IA debido a la ventana de contexto limitada. Esto convierte a Gemini en una herramienta útil para situaciones críticas en las que desea que la IA se ciña a un tema en particular durante conversaciones largas.
3
Google Gemini genera excelentes imágenes
Google Gemini es un modelo de IA multimodal que puede generar impresionantes imágenes fotorrealistas. Al escribir una descripción detallada, los usuarios pueden pedirle a Gemini que genere imágenes. Por ejemplo, podrías solicitar una imagen de una “vista serena junto al lago durante la puesta de sol”, que Gemini generará algo como esto:
Al combinar capacidades textuales y visuales, Gemini se convierte en una gran ayuda para aplicaciones más creativas. Aunque es posible que las imágenes no generen exactamente lo que imagina, siguen siendo una buena herramienta para:
-
Creación de visuales para campañas sin contratar recursos externos.
-
Generando conceptos iniciales antes de perfeccionarlos con herramientas tradicionales.
-
Mejorar presentaciones o proyectos con ilustraciones personalizadas.
Aunque los productos de inteligencia artificial de la competencia, como ChatGPT de OpenAI, también pueden generar imágenes de forma gratuita, el estilo artístico de Gemini parece ser mejor para generar imágenes fotorrealistas. Los diferentes servicios de chat de IA tienden a ceñirse a un estilo artístico específico. Entonces, si lo que buscas es el fotorrealismo, intenta charlar con Géminis.
4
Integración con el ecosistema de Google
Una de las mayores ventajas de Gemini sobre otros modelos de IA es su perfecta integración con el conjunto de productos y servicios de Google. Si ya utiliza Gmail, Google Docs, Drive o Calendar, Gemini puede mejorar su productividad trabajando en estas plataformas.
Con Gemini integrado con las herramientas de productividad de Google, puedes:
- Redacte correos electrónicos más rápido: Gemini puede redactar correos electrónicos completos basándose en algunas palabras clave o viñetas.
- Planifica tu día: Al sincronizarse con Google Calendar, puede sugerir horarios óptimos o recordarle las próximas tareas.
- Colabora en tiempo real: Dentro de Google Docs, Gemini puede editar, corregir o coescribir contenido según sus aportaciones.
Tener una herramienta de inteligencia artificial integrada en su flujo de trabajo diario ahorra una cantidad significativa de tiempo, especialmente si hacer malabarismos con múltiples tareas es parte de su flujo de trabajo. Con Gemini, no es necesario cambiar de plataforma ni exportar datos manualmente. Todo sucede dentro del ecosistema de Google, lo que garantiza una experiencia optimizada.
Además de las aplicaciones de Google Workspace (anteriormente conocida como G Suite), Gemini también se integra con los productos de hardware de Google, como los teléfonos Pixel, los relojes Pixel y la configuración de Google Home.
Al cambiar el Asistente de Google habitual a Gemini, podrá disfrutar de mejores sugerencias, una experiencia más fluida entre sus dispositivos y tendrá acceso a funciones avanzadas de inteligencia artificial, como chats de voz en vivo y un conocimiento más profundo del contexto.
5
Gemini Free es mucho menos restrictivo
A diferencia de las herramientas de inteligencia artificial de la competencia que restringen muchas funciones útiles detrás de las suscripciones pagas, Gemini ofrece un nivel gratuito sorprendentemente sólido. Incluso en la versión gratuita de Gemini, los usuarios disfrutan de un amplio conjunto de funcionalidades que rivalizan con los planes premium de otros servicios de IA.
Esto es lo que hace que la versión gratuita de Gemini se destaque:
- Conversaciones ilimitadas: No hay límite en la cantidad de interacciones o duración de uso, lo que le permite explorar completamente las capacidades de la IA a su propio ritmo.
- Funciones avanzadas sin actualizaciones: Funciones como chats de voz en vivo, comprensión contextual ampliada y capacidades multimodales (como generación de imágenes) están disponibles para usuarios gratuitos sin signos de limitaciones (según mi experiencia), lo que les brinda acceso a una experiencia de nivel profesional desde el primer momento.
- Sin rebajas forzadas de calidad: A diferencia de algunas herramientas de inteligencia artificial que degradan la calidad de la respuesta o limitan la creatividad en sus planes gratuitos, Gemini mantiene una producción constante, lo que garantiza que incluso los usuarios gratuitos obtengan interacciones significativas y de alta calidad.
- Accesible a través de dispositivos: Ya sea que estés en un teléfono Pixel, Google Home o tu navegador, la versión gratuita de Gemini funciona a la perfección y elimina las barreras de entrada.
Aunque los planes premium pueden ofrecer ventajas adicionales como tiempos de respuesta prioritarios o integraciones con servicios de terceros, el nivel gratuito de Gemini es lo suficientemente sólido como para satisfacer las necesidades de la mayoría de los usuarios. Si alguna vez te has sentido limitado por las limitaciones de otras plataformas, Gemini ofrece un refrescante nivel de libertad para experimentar y explorar.
Con una versión gratuita tan accesible, hay pocas razones para no probar Gemini: es una forma de bajo riesgo de probar las capacidades de la IA y ver cómo encaja en su vida diaria.
Continue Reading
Noticias
Dentro de la carrera de Meta para vencer a OpenAI: “Necesitamos aprender a construir fronteras y ganar esta carrera”
Los mensajes, que formaban parte de una serie de pruebas reveladas por un tribunal de California, sugieren que Meta utilizó datos protegidos por derechos de autor cuando entrenó sus sistemas de inteligencia artificial y trabajó para ocultarlos, mientras corría para vencer a rivales como OpenAI y Mistral. Partes de los mensajes se revelaron por primera vez la semana pasada.
En un correo electrónico de octubre de 2023 al investigador de Meta AI Hugo Touvron, Ahmad Al-Dahle, vicepresidente de IA generativa de Meta, escribió que el objetivo de la compañía “debe ser GPT4”, refiriéndose al modelo de lenguaje grande OpenAI anunciado en marzo de 2023. Meta Teníamos que “aprender a construir fronteras y ganar esta carrera”, añadió Al-Dahle. Esos planes aparentemente involucraban al sitio de piratería de libros Library Genesis (LibGen) para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial.
Un correo electrónico sin fecha del director de producto de Meta, Sony Theakanath, enviado a la vicepresidenta de investigación de IA, Joelle Pineau, sopesó si usar LibGen solo internamente, para los puntos de referencia incluidos en una publicación de blog o para crear un modelo entrenado en el sitio. En el correo electrónico, Theakanath escribe que “GenAI ha sido aprobado para usar LibGen para Llama3… con una serie de mitigaciones acordadas” después de escalarlo a “MZ”, presumiblemente el CEO de Meta, Mark Zuckerberg. Como se señala en el correo electrónico, Theakanath creía que “Libgen es esencial para cumplir con SOTA [state-of-the-art] números”, y agregó “se sabe que OpenAI y Mistral están utilizando la biblioteca para sus modelos (de boca en boca)”. Mistral y OpenAI no han declarado si utilizan o no LibGen. (El borde contacté a ambos para obtener más información).
Los documentos judiciales surgen de una demanda colectiva que el autor Richard Kadrey, la comediante Sarah Silverman y otros presentaron contra Meta, acusándola de utilizar contenido protegido por derechos de autor obtenido ilegalmente para entrenar sus modelos de IA, en violación de las leyes de propiedad intelectual. Meta, al igual que otras empresas de inteligencia artificial, ha argumentado que el uso de material protegido por derechos de autor en datos de entrenamiento debería constituir un uso legítimo y legal. El borde Se comunicó con Meta para solicitar comentarios, pero no recibió respuesta de inmediato.
Algunas de las “mitigaciones” para el uso de LibGen incluían estipulaciones de que Meta debía “eliminar los datos claramente marcados como pirateados/robados”, evitando al mismo tiempo citar externamente “el uso de cualquier dato de entrenamiento” del sitio. El correo electrónico de Theakanath también decía que la compañía necesitaría “equipar” los modelos de la compañía “para armas biológicas y CBRNE”. [Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosives]“Riesgos.
El correo electrónico también repasaba algunos de los “riesgos políticos” que plantea el uso de LibGen, incluyendo cómo los reguladores podrían responder a la cobertura de los medios que sugiere el uso de contenido pirateado por parte de Meta. “Esto puede socavar nuestra posición negociadora con los reguladores sobre estos temas”, decía el correo electrónico. Una conversación de abril de 2023 entre el investigador de Meta Nikolay Bashlykov y el miembro del equipo de IA David Esiobu también mostró que Bashlykov admitió que “no está seguro de que podamos usar las IP de Meta para cargar torrents”. [of] contenido pirata”.
Otros documentos internos muestran las medidas que tomó Meta para ocultar la información de derechos de autor en los datos de entrenamiento de LibGen. Un documento titulado “observaciones sobre LibGen-SciMag” muestra los comentarios dejados por los empleados sobre cómo mejorar el conjunto de datos. Una sugerencia es “eliminar más encabezados de derechos de autor e identificadores de documentos”, lo que incluye cualquier línea que contenga “ISBN”, “Copyright”, “Todos los derechos reservados” o el símbolo de copyright. Otras notas mencionan eliminar más metadatos “para evitar posibles complicaciones legales”, así como considerar la posibilidad de eliminar la lista de autores de un artículo “para reducir la responsabilidad”.
El pasado mes de junio, Los New York Times informó sobre la frenética carrera dentro de Meta después del debut de ChatGPT, revelando que la compañía se había topado con un muro: había agotado casi todos los libros, artículos y poemas en inglés disponibles que pudo encontrar en línea. Desesperados por obtener más datos, los ejecutivos supuestamente discutieron la compra directa de Simon & Schuster y consideraron contratar contratistas en África para resumir libros sin permiso.
En el informe, algunos ejecutivos justificaron su enfoque señalando el “precedente de mercado” de OpenAI de utilizar obras protegidas por derechos de autor, mientras que otros argumentaron que la victoria judicial de Google en 2015 estableciendo su derecho a escanear libros podría proporcionar cobertura legal. “Lo único que nos impide ser tan buenos como ChatGPT es, literalmente, el volumen de datos”, dijo un ejecutivo en una reunión, según Los New York Times.
Se ha informado que laboratorios de vanguardia como OpenAI y Anthropic se han topado con un muro de datos, lo que significa que no tienen suficientes datos nuevos para entrenar sus grandes modelos de lenguaje. Muchos líderes lo han negado, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo claramente: “No hay ningún muro”. El cofundador de OpenAI, Ilya Sutskever, que dejó la empresa en mayo pasado para iniciar un nuevo laboratorio de frontera, ha sido más directo sobre el potencial de un muro de datos. En una importante conferencia sobre IA el mes pasado, Sutskever dijo: “Hemos alcanzado el pico de datos y no habrá más. Tenemos que lidiar con los datos que tenemos. Sólo hay una Internet”.
Esta escasez de datos ha dado lugar a muchas formas nuevas y extrañas de obtener datos únicos. Bloomberg informó que laboratorios de vanguardia como OpenAI y Google han estado pagando a los creadores de contenido digital entre $ 1 y $ 4 por minuto por sus secuencias de video no utilizadas a través de un tercero para capacitar a los LLM (ambas compañías tienen productos de generación de video de IA de la competencia).
Dado que empresas como Meta y OpenAI esperan hacer crecer sus sistemas de inteligencia artificial lo más rápido posible, es probable que las cosas se pongan un poco complicadas. Aunque un juez desestimó parcialmente la demanda colectiva de Kadrey y Silverman el año pasado, las pruebas descritas aquí podrían fortalecer partes de su caso a medida que avanza en los tribunales.
Noticias
La IA Gemini de Google acaba de romper las reglas del procesamiento visual: esto es lo que eso significa para usted
Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder en la industria. Más información
Gemini AI de Google ha trastocado silenciosamente el panorama de la inteligencia artificial, logrando un hito que pocos creían posible: el procesamiento simultáneo de múltiples flujos visuales en tiempo real.
Este avance, que permite a Gemini no solo ver videos en vivo sino también analizar imágenes estáticas simultáneamente, no se dio a conocer a través de las plataformas emblemáticas de Google. En cambio, surgió de una aplicación experimental llamada “AnyChat”.
Este salto imprevisto subraya el potencial sin explotar de la arquitectura de Gemini, ampliando los límites de la capacidad de la IA para manejar interacciones complejas y multimodales. Durante años, las plataformas de IA se han limitado a gestionar transmisiones de vídeo en directo o fotografías estáticas, pero nunca ambas a la vez. Con AnyChat, esa barrera se ha roto decisivamente.
“Ni siquiera el servicio pago de Gemini puede hacer esto todavía”, dice Ahsen Khaliq, líder de aprendizaje automático en Gradio y creador de AnyChat, en una entrevista exclusiva con VentureBeat. “Ahora puedes tener una conversación real con la IA mientras procesa tanto tu video en vivo como cualquier imagen que quieras compartir”.
Cómo Gemini de Google está redefiniendo silenciosamente la visión de la IA
El logro técnico detrás de la capacidad de transmisión múltiple de Gemini radica en su arquitectura neuronal avanzada, una infraestructura que AnyChat explota hábilmente para procesar múltiples entradas visuales sin sacrificar el rendimiento. Esta capacidad ya existe en la API de Gemini, pero no está disponible en las aplicaciones oficiales de Google para los usuarios finales.
Por el contrario, las demandas computacionales de muchas plataformas de IA, incluido ChatGPT, las limitan al procesamiento de un solo flujo. Por ejemplo, ChatGPT actualmente desactiva la transmisión de video en vivo cuando se carga una imagen. Incluso manejar una sola transmisión de video puede agotar los recursos, y mucho menos combinarla con el análisis de imágenes estáticas.
Las aplicaciones potenciales de este avance son tan transformadoras como inmediatas. Los estudiantes ahora pueden apuntar su cámara a un problema de cálculo mientras le muestran a Gemini un libro de texto como guía paso a paso. Los artistas pueden compartir trabajos en progreso junto con imágenes de referencia, recibiendo comentarios matizados y en tiempo real sobre la composición y la técnica.
La tecnología detrás del avance de la IA de flujo múltiple de Gemini
Lo que hace que el logro de AnyChat sea notable no es sólo la tecnología en sí, sino la forma en que elude las limitaciones del despliegue oficial de Gemini. Este avance fue posible gracias a las prestaciones especializadas de la API Gemini de Google, que permiten a AnyChat acceder a funciones que siguen ausentes en las propias plataformas de Google.
Al utilizar estos permisos ampliados, AnyChat optimiza los mecanismos de atención de Gemini para rastrear y analizar múltiples entradas visuales simultáneamente, todo mientras mantiene la coherencia conversacional. Los desarrolladores pueden replicar fácilmente esta capacidad usando unas pocas líneas de código, como lo demuestra el uso de Gradio por parte de AnyChat, una plataforma de código abierto para crear interfaces de aprendizaje automático.
Por ejemplo, los desarrolladores pueden lanzar su propia plataforma de video chat impulsada por Gemini con soporte para carga de imágenes utilizando el siguiente fragmento de código:
(Crédito: Cara de abrazo / Gradio)
Esta simplicidad resalta cómo AnyChat no es solo una demostración del potencial de Gemini, sino un conjunto de herramientas para desarrolladores que buscan crear aplicaciones de IA personalizadas habilitadas para visión.
Lo que hace que el logro de AnyChat sea notable no es sólo la tecnología en sí, sino la forma en que elude las limitaciones del despliegue oficial de Gemini. Este avance fue posible gracias a asignaciones especializadas del equipo Gemini de Google, que permitieron a AnyChat acceder a funciones que permanecen ausentes en las propias plataformas de Google.
“La función de vídeo en tiempo real de Google AI Studio no puede manejar imágenes cargadas durante la transmisión”, dijo Khaliq a VentureBeat. “Ninguna otra plataforma ha implementado este tipo de procesamiento simultáneo en este momento”.
La aplicación experimental que desbloqueó las capacidades ocultas de Gemini
El éxito de AnyChat no fue un simple accidente. Los desarrolladores de la plataforma trabajaron estrechamente con la arquitectura técnica de Gemini para ampliar sus límites. Al hacerlo, revelaron un lado de Gemini que ni siquiera las herramientas oficiales de Google han explorado aún.
Este enfoque experimental permitió a AnyChat manejar transmisiones simultáneas de video en vivo e imágenes estáticas, rompiendo esencialmente la “barrera de la transmisión única”. El resultado es una plataforma que se siente más dinámica, intuitiva y capaz de manejar casos de uso del mundo real de manera mucho más efectiva que sus competidores.
Por qué el procesamiento visual simultáneo cambia las reglas del juego
Las implicaciones de las nuevas capacidades de Gemini van mucho más allá de las herramientas creativas y las interacciones casuales de IA. Imagine a un profesional médico mostrando a una IA los síntomas de un paciente en vivo y escaneos de diagnóstico históricos al mismo tiempo. Los ingenieros podían comparar el rendimiento del equipo en tiempo real con esquemas técnicos y recibir comentarios instantáneos. Los equipos de control de calidad podrían comparar la producción de la línea de producción con los estándares de referencia con una precisión y eficiencia sin precedentes.
En educación, el potencial es transformador. Los estudiantes pueden usar Gemini en tiempo real para analizar libros de texto mientras trabajan en problemas de práctica, recibiendo apoyo contextual que cierra la brecha entre entornos de aprendizaje estáticos y dinámicos. Para los artistas y diseñadores, la capacidad de mostrar múltiples aportaciones visuales simultáneamente abre nuevas vías para la colaboración y la retroalimentación creativa.
Qué significa el éxito de AnyChat para el futuro de la innovación en IA
Por ahora, AnyChat sigue siendo una plataforma de desarrollo experimental, que opera con límites de velocidad ampliados otorgados por los desarrolladores de Gemini. Sin embargo, su éxito demuestra que la visión simultánea de múltiples flujos de IA ya no es una aspiración lejana: es una realidad presente, lista para su adopción a gran escala.
La aparición de AnyChat plantea preguntas provocativas. ¿Por qué el lanzamiento oficial de Gemini no incluyó esta capacidad? ¿Es un descuido, una elección deliberada en la asignación de recursos o una indicación de que desarrolladores más pequeños y ágiles están impulsando la próxima ola de innovación?
A medida que se acelera la carrera de la IA, la lección de AnyChat es clara: es posible que los avances más significativos no siempre provengan de los crecientes laboratorios de investigación de los gigantes tecnológicos. En cambio, pueden provenir de desarrolladores independientes que ven potencial en las tecnologías existentes y se atreven a impulsarlas más.
Ahora que la innovadora arquitectura de Gemini ha demostrado ser capaz de procesar múltiples flujos, el escenario está preparado para una nueva era de aplicaciones de IA. Aún es incierto si Google incorporará esta capacidad a sus plataformas oficiales. Sin embargo, una cosa está clara: la brecha entre lo que la IA puede hacer y lo que hace oficialmente se ha vuelto mucho más interesante.
Stephen Curry is one of the most polarizing players in NBA history. He is clearly the best three-point shooter the league has ever seen, and he deserves to be discussed among the best players in NBA history because he has won four championships with the Golden State Warriors. However, not everyone views him as a top 10 player in league history. He has never been known as an elite defensive player, and he isn’t quite the playmaker of some of his point guard peers.
Personally, I view Curry as a top five to seven player ever and the best point guard to ever walk the planet, but there is certainly an argument against that. ChatGPT gave us 10 players who have a case of having had a better career than Curry, though, so check out the gallery to see why artificial intelligence ranks these all-time greats as even better than the Warriors legend. We have also provided our own analysis on whether we agree or disagree with what ChatGPT had to say.
1. Michael Jordan
ChatGPT reasoning:
- Why: Michael Jordan’s combination of scoring, defense, leadership, and dominance in critical moments makes him the consensus greatest of all time for many. He won six championships, five MVPs, and was a 10-time scoring champion. His mental toughness, work ethic, and ability to perform in clutch moments (particularly in the NBA Finals) are unmatched.
- Better Than Curry: Jordan’s defensive prowess, complete offensive game, and six titles outshine Curry’s individual accolades.
Did ChatGPT get it right? Michael Jordan is the greatest player in NBA history, so ChatGPT was correct in justifying him as being better than Stephen Curry. Jordan has an edge on Curry in championships (six to Curry’s four), defense (Jordan was a Defensive Player of the Year and the all-time leader in First-Team All-Defensive nods), and as a scorer in every aspect except for three-point shooting.
While you may see arguments on the internet for Curry ranking above most of the rest of the players on this list, you won’t see many taking Curry above Jordan. Jordan did it all, ranking as both one of the best defensive and offensive players ever. His athleticism was unmatched, and he is the greatest scorer to ever walk the planet.
2. LeBron James
ChatGPT reasoning:
- Why: LeBron is often viewed as the most complete player to ever play the game. His combination of size, athleticism, basketball IQ, and versatility allows him to impact every aspect of the game. He’s won four championships, four MVPs, and has been a dominant force for nearly two decades.
- Better Than Curry: LeBron’s ability to affect the game in all areas — scoring, passing, rebounding, and defense — gives him a broader influence than Curry, despite Curry’s shooting dominance.
Did ChatGPT get it right? LeBron James and Stephen Curry often clashed in the NBA Finals, with Curry actually often ending up on top in the iconic rivalry. Curry’s Warriors bested James’ Cleveland Cavaliers in three of the four championship series that they matched up in.
Even so, James still has had the better overall career. Both players are still going strong, but James has double the All-Star nods (20) and MVP trophies (four). He even has the same amount of championship rings (four). Not to mention, when he did beat Curry in the Finals, it was in iconic fashion. James’ 3-1 comeback will go down as arguably the greatest NBA Finals series ever.
Curry is best known for shooting, but James happens to be in the top 10 in three-point makes in his own right. He has Curry bested in almost every other facet of basketball, too. Thanks to his incredible versatility, James is also a great rebounder and an elite playmaker, and he has unmatched basketball IQ, too.
3. Kareem Abdul-Jabbar
ChatGPT reasoning:
- Why: Kareem is the NBA’s all-time leading scorer, with six MVPs (most in NBA history) and six championships. His unstoppable skyhook, elite defense, and longevity make him one of the greatest players ever.
- Better Than Curry: Kareem’s dominance as a center and his impact on both ends of the floor, combined with his long career, places him ahead of Curry.
Did ChatGPT get it right? Stephen Curry certainly revolutionized the point guard position and the game of basketball as a whole, but back in Kareem Abdul-Jabbar’s day, centers were the focal points of NBA organizations. The big man formerly known as Lew Alcindor was the best of the best, too.
After completing arguably the best college basketball career ever, Abdul-Jabbar went on to win the most MVP trophies (six) in league history. He won six championships as well, in addition to 19 earning All-Star appearances. Abdul-Jabbar’s skyhook was arguably the most unguardable signature shot in league history, and he was a force on the defensive end, too. Long before deep Curry heaves filled basketball highlight reels, Abdul-Jabbar was the NBA’s biggest source of entertainment, and he deserves to be credited as a top three or four NBA player ever. In fact, a select few even call him the G.O.A.T.
Note: It is worth noting that ChatGPT was wrong about Abdul-Jabbar being the NBA’s all-time leading scorer. While he owned that record for decades, LeBron James has since surpassed him.
4. Magic Johnson
ChatGPT reasoning:
- Why: Magic is widely regarded as the greatest point guard in NBA history. His ability to run an offense, vision, and leadership helped the Lakers win five championships in the 1980s. He revolutionized the point guard position with his 6’9″ frame and playmaking skills.
- Better Than Curry: Magic’s playmaking and leadership were more impactful in terms of team success, especially in the 1980s. Curry’s shooting revolutionized the game, but Magic’s leadership and ability to orchestrate a dynasty give him the edge.
Did ChatGPT get it right? You will see even more debates about who the best point guard ever is over debates on where Stephen Curry ranks all-time regardless of position. Of all five NBA positions, the Stephen Curry vs. Magic Johnson debate at point guard is the most controversial topic.
Luckily, you really can’t go wrong with either. Johnson is arguably the best playmaker/passer ever, whereas Curry is clearly the best shooter we’ve ever seen. They both dominated their respective eras with a flashy, never-before-seen style of play, and they won a lot of championships in the process.
Curry gets the slight edge over Johnson in our opinion, but that might even be considered a hot take. The Showtime Lakers were vital for popularizing basketball at the professional level, but Curry really changed the way the sport is played. He hasn’t shown any signs of slowing down, either, whereas Johnson’s career was prematurely ended because of an HIV diagnosis.
5. Bill Russell
ChatGPT reasoning:
- Why: Bill Russell’s 11 championships in 13 seasons is a feat that has never been duplicated, and his defensive prowess, shot-blocking, and rebounding were key to the Boston Celtics’ dominance in the 1950s and 60s.
- Better Than Curry: Russell’s impact on defense and winning championships is unparalleled. While Curry is more dynamic offensively, Russell’s defensive legacy and leadership in winning titles place him above Curry in this comparison.
Did ChatGPT get it right? Comparing old school players to modern day superstars is never easy. Bill Russell’s resume is much greater than Stephen Curry’s, as the Boston Celtics legend has 11 championships and five MVPs to his name. However, he played during a time where there were only eight other teams in the league.
Curry, meanwhile, was going toe-to-toe with seven-footers and freakish athletes like LeBron James, and he usually got the best of them despite standing 6-foot-2 and weighing 185 pounds, too. Russell’s impact on the league and dominance during his time cannot be overstated. However, no one during his time would dream of doing the things that Curry can do on a basketball court. From dribble combinations that leave defenders on the floor to shots from nearly half-court that leave fans jaws dropped, Curry’s skill level is so advanced in comparison to what Russell’s was that we have to give the point guard an edge and disagree with ChatGPT here.
6. Wilt Chamberlain
ChatGPT reasoning:
- Why: Wilt Chamberlain is one of the most dominant forces the game has ever seen. He holds the record for the most points scored in a single game (100) and led the league in scoring and rebounding multiple seasons. He won two championships and was a four-time MVP.
- Better Than Curry: Wilt’s physical dominance and statistical achievements dwarf Curry’s individual records. Though Curry revolutionized the game with his shooting, Chamberlain’s raw impact and efficiency on both ends place him ahead.
Did ChatGPT get it right? Like Bill Russell, Wilt Chamberlain played in the NBA’s early days, so a lot of the reasons we have Curry ahead of Russell are valid for having the Davidson product above Chamberlain, too. Chamberlain didn’t have the championship success of Russell (or Curry), but no one put up numbers like he did.
Related Golden State Warriors NewsArticle continues below
Even so, Curry’s statistics are more than impressive in his own right. His 3,878 three-point makes are the most ever, and his 91% efficiency from the charity stripe is the best ever, too. All in all, Curry has at least 15 different shooting records to call his own.
7. Larry Bird
ChatGPT reasoning:
- Why: Larry Bird was one of the most complete players of all time. A three-time champion and two-time Finals MVP, Bird combined elite shooting with incredible basketball IQ, passing, and defense. His rivalry with Magic Johnson helped elevate the NBA to new heights in the 1980s.
- Better Than Curry Bird’s all-around game, versatility, and mental toughness give him an edge over Curry. Bird was a more complete player in terms of scoring, rebounding, and playmaking, which gave him a broader impact on games.
Did ChatGPT get it right?: Before there was Curry, Larry Bird was the uber-efficient shooter with unmatched touch on his jumper. Because of that, these two should rank super close on all-time rankings. Bird was the first 50-40-90 club member ever, and Curry followed suit in 2016.
They are also both multi-time winners of the three-point contest. Additionally, despite both being known for shooting, both don’t get nearly the credit that they deserve as passers or on defense. Curry has led the league in steals before, and Bird has been a Second-Team All-Defensive member before.
Curry has four championships to Bird’s three, but Bird has a one-trophy lead with three MVPs. The lifelong Warrior has only made the All-NBA First-Team four times in comparison to Bird’s nine, though, which means the small forward might have an edge on Curry in all-time discussions.
8. Shaquille O’Neal
ChatGPT reasoning:
- Why: Shaq was arguably the most dominant physical force the NBA has ever seen. His combination of size, skill, and power was unparalleled, leading to four NBA championships and one of the most dominant stretches in NBA history during the early 2000s.
- Better Than Curry: Shaq’s dominance in the paint and his ability to take over games on both ends of the floor gives him a greater all-around impact compared to Curry’s outside shooting.
Did ChatGPT get it right? When you think of what a basketball player should look like, a physically imposing player of Shaquille O’Neal’s stature might come to mind. That is what makes Stephen Curry so special, though, as he dominated despite being below average size for an NBA player.
Both O’Neal and Curry won four championships, but Curry won the MVP award twice in comparison to O’Neal’s one time being voted as the best player in the league. Additionally, a lot of people respect that Curry has never left the team that drafted him. Whereas O’Neal suited up for six different teams during his career.
Then again, O’Neal, like Bird, has Curry beat in a big way with First-Team All-NBA nods, as The Diesel was elected to that team eight times. Again, this battle is close, so we can see why ChatGPT likes O’Neal more than Curry. Curry certainly has a case over O’Neal, though.
9. Tim Duncan
ChatGPT reasoning:
- Why: Tim Duncan was the cornerstone of the San Antonio Spurs’ dynasty, winning five championships and two MVPs. His ability to dominate both offensively and defensively in a quiet, efficient manner made him one of the most complete players in NBA history.
- Better Than Curry: Duncan’s consistency, leadership, and defensive presence make him a more well-rounded player than Curry, whose game is more limited to perimeter shooting.
Did ChatGPT get it right? Stephen Curry is the ultimate flashy player, while Tim Duncan was known as The Big Fundamental. While their styles were completely different, they both founds tons of success and led arguably the two best dynasties of the 21st century.
Duncan’s laid-back attitude and style of play probably led to him being underrated. After all, he certainly deserves to have at least one Defensive Player of the Year to his name. Curry did rack up impressive accolades, though, none more impressive than when he became the only unanimous MVP ever. Because of that, we think ChatGPT was wrong in ranking Duncan above Curry.
10. Kobe Bryant
ChatGPT reasoning:
- Why: Kobe Bryant’s skillset and mentality were unmatched. He won five championships, two Finals MVPs, and was a 15-time All-NBA player. Bryant’s scoring ability, footwork, and competitive spirit made him one of the greatest of all time.
- Better Than Curry: While Curry’s shooting is unparalleled, Kobe’s overall offensive game (including post moves, mid-range shooting, and ability to create shots) and his mentality put him ahead. Kobe also had stronger defensive credentials.
Did ChatGPT get it right? We did another article asking ChatGPT about 10 players who are better than Kobe Bryant, and Stephen Curry did not make that list. Bryant is here on Curry’s list, though. Bryant is the closest thing we’ve had to Michael Jordan, and he deserves to be discussed amongst the very best players in NBA history.
Kobe did whatever it took to win, and it was obvious when looking at his Mamba mentality. Bryant wasn’t the three-point shooter of Curry, but he certainly expanded on that part of his game more than the player he modeled his game after (Jordan). Like Jordan, though, he stands above the rest of the NBA in terms of mid-range shooting, above-the-rim finishing, and point-of-attack defense.
Curry and Bryant find themselves in a weird place when discussing championships. Bryant was the second option to Shaquille O’Neal for three of his five championships, while Curry was arguably the number two to Kevin Durant for two of his four championships. Both players were clearly the top dog the two other times they won the NBA Finals. They should be close in all-time rankings, but we are okay with Bryant having a slight edge over Curry.
-
Startups8 meses agoRemove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Recursos8 meses agoCómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Recursos8 meses agoSuno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
-
Recursos8 meses agoPerplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Tutoriales8 meses agoCómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Estudiar IA8 meses agoCurso de Inteligencia Artificial de UC Berkeley estratégico para negocios
-
Startups6 meses agoStartups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Eventos8 meses agoLa nueva era de la inteligencia artificial por el Washington Post – Mayo 2024
