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Analizadores de análisis superiores: Pares de investigación profundos de Openai razonamiento de LLMS con trapo de agente para automatizar el trabajo y reemplazar trabajos

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Las empresas empresariales deben tomar nota de la investigación profunda de OpenAI. Proporciona un poderoso producto basado en nuevas capacidades, y es tan bueno que podría dejar a mucha gente fuera de trabajo.

La investigación profunda está en el borde sangrado de una tendencia creciente: la integración de modelos de idiomas grandes (LLM) con motores de búsqueda y otras herramientas para expandir en gran medida sus capacidades. (Justo cuando se informó este artículo, por ejemplo, el XAI de Elon Musk presentó Grok 3, que reclama capacidades similares, incluido un producto de búsqueda profunda. Sin embargo, es demasiado pronto para evaluar el rendimiento del mundo real de Grok 3, ya que la mayoría de los suscriptores no han en realidad todavía lo conseguí).

La investigación profunda de Openai, lanzada el 3 de febrero, requiere una cuenta profesional con OpenAI, que cuesta $ 200 por mes, y actualmente está disponible solo para los usuarios de EE. UU. Hasta ahora, esta restricción puede tener comentarios tempranos limitados de la comunidad de desarrolladores globales, que generalmente se apresura a diseccionar nuevos avances de IA.

Con el modo de investigación profunda, los usuarios pueden hacer cualquier pregunta al modelo O3 líder de OpenAI. El resultado? Un informe a menudo superior a lo que producen los analistas humanos, entregado más rápido y a una fracción del costo.

Cómo funciona la investigación profunda

Si bien la investigación profunda se ha discutido ampliamente, sus implicaciones más amplias aún no se han registrado completamente. Las reacciones iniciales elogiaron sus impresionantes capacidades de investigación, a pesar de sus alucinaciones ocasionales en sus citas. Estaba el tipo que dijo que lo usó para ayudar a su esposa que tenía cáncer de seno. Proporcionó un análisis más profundo de lo que sus oncólogos proporcionaron sobre cómo la radioterapia era el curso de acción correcto, dijo. El consenso, resumido por el profesor de Wharton AI, Ethan Mollick, es que sus ventajas superan con creces las imprecisiones ocasionales, ya que la verificación de hechos lleva menos tiempo de lo que la IA salva en general. Esto es algo con lo que estoy de acuerdo, basado en mi propio uso.

Las instituciones financieras ya están explorando las solicitudes. BNY Mellon, por ejemplo, ve potencial en el uso de una investigación profunda para las evaluaciones de riesgos de crédito. Su impacto se extenderá entre las industrias, desde la atención médica hasta la gestión minorista, de fabricación y de la cadena de suministro, prácticamente cualquier campo que se basa en el trabajo de conocimiento.

Un agente de investigación más inteligente

A diferencia de los modelos de IA tradicionales que intentan respuestas de un solo disparo, la investigación profunda primero hace preguntas aclaratorias. Puede hacer cuatro o más preguntas para asegurarse de que comprenda exactamente lo que desea. Luego desarrolla un plan de investigación estructurado, realiza múltiples búsquedas, revisa su plan basado en nuevas ideas e itera en un bucle hasta que compila un informe integral y bien formato. Esto puede llevar entre unos minutos y media hora. Los informes varían de 1,500 a 20,000 palabras, y generalmente incluyen citas de 15 a 30 fuentes con URL exactas, al menos de acuerdo con mi uso durante la última semana y media.

La tecnología detrás de la investigación profunda: razonamiento LLMS y el trapo de agente

La investigación profunda hace esto fusionando dos tecnologías de una manera que no hemos visto antes en un producto de mercado masivo.

LLMS de razonamiento: El primero es el modelo de vanguardia de OpenAI, O3, que conduce en un razonamiento lógico y procesos extendidos de la cadena de pensamiento. Cuando se anunció en diciembre de 2024, el O3 obtuvo un 87.5% sin precedentes en el punto de referencia SUPER-DIFFICTULT ARC-AGI diseñado para probar nuevas habilidades de resolución de problemas. Lo interesante es que O3 no se ha lanzado como un modelo independiente para que los desarrolladores lo usen. De hecho, el CEO de OpenAI, Sam Altman, anunció la semana pasada que el modelo en cambio estaría envuelto en un sistema de “inteligencia unificada”, que uniría modelos con herramientas de agente como la búsqueda, los agentes de codificación y más. La investigación profunda es un ejemplo de dicho producto. Y aunque competidores como Deepseek-R1 se han acercado a las capacidades de O3 (una de las razones por las que había tanta emoción hace unas semanas), OpenAi todavía se considera ampliamente que está ligeramente por delante.

Trapo de agente: El segundo, Agentic Rag, es una tecnología que ha existido durante aproximadamente un año. Utiliza agentes para buscar información autónoma y contexto de otras fuentes, incluida la búsqueda de Internet. Esto puede incluir otros agentes de llamas de herramientas para encontrar información no WEB a través de API; agentes de codificación que pueden completar secuencias complejas de manera más eficiente; y búsquedas en la base de datos. Inicialmente, la investigación profunda de OpenAI está buscando principalmente en la web abierta, pero los líderes de la compañía han sugerido que podría buscar más fuentes con el tiempo.

La ventaja competitiva de OpenAI (y sus límites)

Si bien estas tecnologías no son completamente nuevas, las refinamientos de OpenAI, habilitados por cosas como su inicio de trabajo en trabajar en estas tecnologías, fondos masivos y su modelo de desarrollo de código cerrado, han llevado a una investigación profunda a un nuevo nivel. Puede funcionar a puerta cerrada y aprovechar los comentarios de los más de 300 millones de usuarios activos del popular producto CHATGPT de Openai. Operai ha liderado en investigación en estas áreas, por ejemplo, en cómo hacer verificación paso a paso para obtener mejores resultados. Y ha implementado claramente la búsqueda de una manera interesante, tal vez tomando prestado de Microsoft’s Bing y otras tecnologías.

Si bien todavía está alucinando algunos resultados de sus búsquedas, lo hace menos que los competidores, tal vez en parte porque el modelo O3 subyacente ha establecido una industria baja para estas alucinaciones al 8%. Y hay formas de reducir aún más los errores, mediante el uso de mecanismos como umbrales de confianza, requisitos de citas y otras verificaciones de credibilidad sofisticadas.

Al mismo tiempo, hay límites para el liderazgo y las capacidades de OpenAi. Dentro de los dos días del lanzamiento de Deep Research, Huggingface presentó un agente de investigación de IA de código abierto llamado Open Deep Research que obtuvo resultados que no estaban muy lejos de la de OpenAi, de manera similar, fusionando modelos líderes y capacidades de agente disponibles gratuitamente. Hay pocos focos. Los competidores de código abierto como Deepseek parecen mantenerse cerca en el área de los modelos de razonamiento, y Magentic-One de Microsoft ofrece un marco para la mayoría de las capacidades de agente de OpenAI, por nombrar solo dos ejemplos más.

Además, la investigación profunda tiene limitaciones. El producto es realmente eficiente para investigar información oscura que se puede encontrar en la web. Pero en áreas donde no hay mucho en línea y donde la experiencia en el dominio es en gran medida privada, ya sea en las cabezas de las personas o en bases de datos privadas, no funciona en absoluto. Por lo tanto, esto no va a amenazar los trabajos de los investigadores de fondos de cobertura de alta gama, por ejemplo, a quienes se les paga para hablar con expertos reales en una industria para encontrar información muy difícil de Obtain, como argumentó Ben Thompson En una publicación reciente (ver gráfico a continuación). En la mayoría de los casos, la investigación profunda de OpenAI afectará a los trabajos de analistas más bajos y calificados.

El valor de Deep Research primero aumenta a medida que la información en línea se vuelve escasa, luego cae cuando se vuelve realmente escaso. Fuente: Stratechery.

El producto más inteligente hasta ahora

Cuando fusiona el razonamiento de primer nivel con la recuperación de agente, no es realmente sorprendente que obtenga un producto tan poderoso. La investigación profunda de Openai logró un 26,6% en el último examen de la humanidad, posiblemente el mejor punto de referencia para la inteligencia. Este es un punto de referencia de IA relativamente nuevo diseñado para ser el más difícil de completar para cualquier modelo de IA, que cubra 3.000 preguntas en 100 sujetos diferentes. En este punto de referencia, la investigación profunda de OpenAI supera significativamente la investigación profunda de Perplexity (20.5%) y modelos anteriores como O3-Mini (13%) y Deepseek-R1 (9.4%) que no estaban conectados con trapo de agente. Pero las primeras revisiones sugieren clientes potenciales abiertos tanto en calidad como en profundidad. La investigación profunda de Google aún no se ha probado con este punto de referencia, pero las primeras revisiones sugieren clientes potenciales de calidad y profundidad.

Cómo es diferente: la primera IA del mercado masivo que podría desplazar los trabajos

Lo que es diferente con este producto es su potencial para eliminar los empleos. Sam Witteveen, cofundador de Red Dragon y desarrollador de agentes de IA, observó en una discusión de video de inmersión profunda conmigo que mucha gente va a decir: “Solía ​​mierda, puedo obtener estos informes por $ 200 que podría obtener de los que podría obtener una compañía de consultoría entre 4 mejores que me costarían $ 20,000 ”. Esto, dijo, causará algunos cambios reales, incluido probablemente dejar a las personas fuera de los trabajos.

Lo que me lleva de vuelta a mi entrevista la semana pasada con Sarthak Pattanaik, Jefe de Ingeniería e IA en BNY Mellon, un importante banco estadounidense.

Sin duda, Pattanaik no dijo nada sobre las ramificaciones del producto para los recuentos de trabajos reales en su banco. Ese será un tema particularmente sensible que cualquier empresa probablemente rehuya abordar públicamente. Pero dijo que podía ver que la investigación profunda de OpenAI se utilice para informes de suscripción de crédito y otras actividades de “línea superior”, y que tenga un impacto significativo en una variedad de trabajos: “Ahora eso no afecta a cada trabajo, pero eso afecta a un conjunto de empleos alrededor de la estrategia [and] Investigación, como la gestión de los proveedores de comparación, comparación del producto A versus producto B “. Agregó: “Así que creo que todo lo que está más en el sistema dos pensamientos: más exploratorio, donde puede no tener una respuesta correcta, porque la respuesta correcta se puede montar una vez que tenga esa definición de escenario, creo que es una oportunidad”.

Una perspectiva histórica: pérdida de empleo y creación de empleo

Las revoluciones tecnológicas han desplazado históricamente a los trabajadores a corto plazo mientras crean nuevas industrias a largo plazo. Desde automóviles que reemplazan los carruajes tirados por caballos hasta las computadoras que automatizan el trabajo administrativo, los mercados laborales evolucionan. Las nuevas oportunidades creadas por las tecnologías disruptivas tienden a generar una nueva contratación. Las empresas que no adoptan estos avances se quedarán atrás de sus competidores.

Altman de OpenAI reconoció el vínculo, incluso si es indirecto, entre investigaciones profundas y mano de obra. En la cumbre de IA en París la semana pasada, se le preguntó sobre su visión de inteligencia general artificial (AGI), o la etapa en la que AI puede realizar casi cualquier tarea que un humano pueda. Como respondió, su primera referencia fue una investigación profunda: “Creo que es un modelo capaz de hacer como un porcentaje de bajo dígito de todas las tareas en la economía en el mundo en este momento, que es una declaración loca, y Hace un año no creo que algo que la gente pensara vendrá “. (Ver minuto tres de este video). Continuó: “Por 50 centavos de cómputo, puede hacer como $ 500 o $ 5,000 de trabajo. Las empresas están implementando eso para ser mucho más eficientes “.

La comida para llevar: una nueva era para el trabajo de conocimiento

Deep Research representa un momento decisivo para la IA en las industrias basadas en el conocimiento. Al integrar el razonamiento de vanguardia con capacidades de investigación autónoma, OpenAi ha creado una herramienta que es más inteligente, más rápida y significativamente más rentable que los analistas humanos.

Las implicaciones son enormes, desde servicios financieros hasta atención médica hasta toma de decisiones empresariales. Las organizaciones que aprovechan esta tecnología de manera efectiva obtendrán una ventaja competitiva significativa. Aquellos que lo ignoran lo hacen bajo su riesgo.

Para una discusión más profunda sobre cómo funciona la investigación profunda de OpenAI, y cómo funciona el conocimiento, consulte mi conversación en profundidad con Sam Witteveen en nuestro último video:

https://www.youtube.com/watch?v=3m3qcf_ptdc

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Las imágenes de estilo Ghibli Studio de Chatgpt muestran su poder creativo, pero plantean nuevos problemas de derechos de autor

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Las redes sociales se han inundado recientemente con imágenes que parecían pertenecer a una película de Studio Ghibli. Los selfies, las fotos familiares e incluso los memes han sido reimaginados con la paleta suave y pastel característica de la compañía de animación japonesa fundada por Hayao Miyazaki.

Esto siguió a la última actualización de Openai a ChatGPT. La actualización mejoró significativamente las capacidades de generación de imágenes de CHATGPT, lo que permite a los usuarios crear imágenes convincentes de estilo ghibli en solo segundos. Ha sido enormemente popular, tanto así, de hecho, que el sistema se bloqueó debido a la demanda del usuario.

Los sistemas generativos de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT se entienden mejor como “motores de estilo”. Y lo que estamos viendo ahora es que estos sistemas ofrecen a los usuarios más precisión y control que nunca.

Pero esto también está planteando preguntas completamente nuevas sobre los derechos de autor y la propiedad creativa.

Cómo el nuevo chatgpt hace imágenes

Los programas generativos de IA funcionan produciendo salidas en respuesta a las indicaciones del usuario, incluidas las indicaciones para crear una imagen.

Generaciones anteriores de generadores de imágenes AI utilizaron modelos de difusión. Estos modelos refinan gradualmente datos aleatorios y ruidosos en una imagen coherente. Pero la última actualización de ChatGPT utiliza lo que se conoce como un “algoritmo autorregresivo”.

Este algoritmo trata las imágenes más como el lenguaje, descomponiéndolas en “tokens”. Así como ChatGPT predice las palabras más probables en una oración, ahora puede predecir diferentes elementos visuales en una imagen por separado.

Esta tokenización permite que el algoritmo separe mejor ciertas características de una imagen, y su relación con las palabras en un aviso. Como resultado, ChatGPT puede crear imágenes con mayor precisión a partir de indicaciones precisas del usuario que las generaciones anteriores de generadores de imágenes. Puede reemplazar o cambiar las características específicas al tiempo que preserva el resto de la imagen, y mejora el tema de larga data de generar texto correcto en las imágenes.

Una ventaja particularmente poderosa de generar imágenes dentro de un modelo de lenguaje grande es la capacidad de recurrir a todo el conocimiento ya codificado en el sistema. Esto significa que los usuarios no necesitan describir todos los aspectos de una imagen con detalles minuciosos. Simplemente pueden referirse a conceptos como Studio Ghibli y la IA entiende la referencia.

La reciente tendencia de Studio Ghibli comenzó con OpenAi en sí, antes de difundirse entre los ingenieros de software de Silcon Valley y luego incluso gobiernos y políticos, incluidos usos aparentemente improbables, como la Casa Blanca, que crea una imagen giblificada de una mujer que llora siendo deportada y el gobierno indio que promueve la narrativa del primer ministro Narendra Modi de una “nueva India”.

Comprender la IA como ‘motores de estilo’

Los sistemas generativos de IA no almacenan información en ningún sentido tradicional. En cambio, codifican texto, hechos o fragmentos de imagen como patrones, o “estilos”, dentro de sus redes neuronales.

Entrenados en grandes cantidades de datos, los modelos de IA aprenden a reconocer patrones en múltiples niveles. Las capas de red inferiores pueden capturar características básicas como relaciones de palabras o texturas visuales. Las capas más altas codifican conceptos o elementos visuales más complejos.

Esto significa que todo (objetos, propiedades, géneros de escritura, voces profesionales) se transforma en estilos. Cuando AI se entera del trabajo de Miyazaki, no almacena marcos reales de Studio Gibli (aunque los generadores de imágenes a veces pueden producir imitaciones cercanas de imágenes de entrada). En cambio, está codificando la “ghibli-ness” como un patrón matemático, un estilo que se puede aplicar a nuevas imágenes.

Lo mismo sucede con los plátanos, los gatos o los correos electrónicos corporativos. La IA aprende “plátano”, “gato” o “correo electrónico corporativo”, patrones que definen lo que hace que algo sea reconocible un plátano, un gato o una comunicación profesional.

La codificación y transferencia de estilos ha sido durante mucho tiempo un objetivo expreso en la IA visual. Ahora tenemos un generador de imágenes que logra esto con una escala y control sin precedentes.

Este enfoque desbloquea posibilidades creativas notables tanto en texto como en imágenes. Si todo es un estilo, entonces estos estilos se pueden combinar y transferir libremente. Es por eso que nos referimos a estos sistemas como “motores de estilo”. Intente crear un sillón al estilo de un gato o en estilo

https://www.youtube.com/watch?v=duwdqsy8ste

La controversia de los derechos de autor: cuando los estilos se convierten en identidad

Si bien la capacidad de trabajar con estilos es lo que hace que la IA generativa sea tan poderosa, también está en el corazón de la creciente controversia. Para muchos artistas, hay algo profundamente inquietante en ver sus enfoques artísticos distintivos reducidos a solo otro “estilo” que cualquiera puede aplicar con un mensaje de texto simple.

Hayao Miyazaki no ha comentado públicamente sobre la tendencia reciente de las personas que usan ChatGPT para generar imágenes en su estilo de animación de fama mundial. Pero él ha sido crítico con la IA anteriormente.

Todo esto también plantea preguntas completamente nuevas sobre los derechos de autor y la propiedad creativa.

Tradicionalmente, la ley de derechos de autor no protege los estilos, solo expresiones específicas. No puedes derechos de autor de un género musical como “SKA” o un movimiento de arte como “Impresionismo”.

Esta limitación existe por una buena razón. Si alguien pudiera monopolizar un estilo completo, sofocaría la expresión creativa para todos los demás.

Pero hay una diferencia entre los estilos generales y los muy distintivos que se vuelven casi sinónimos de la identidad de alguien. Cuando una IA puede generar trabajo “al estilo de Greg Rutkowski”, un artista polaco cuyo nombre se usó en más de 93,000 indicaciones en la difusión estable del generador de imágenes de IA: potencialmente amenaza tanto su sustento como su legado artístico.

Algunos creadores ya han tomado acciones legales.

En un caso presentado a fines de 2022, tres artistas formaron una clase para demandar a múltiples compañías de IA, argumentando que sus generadores de imágenes estaban capacitados en sus trabajos originales sin permiso, y ahora permiten a los usuarios generar trabajos derivados que imitan sus estilos distintivos.

A medida que la tecnología evoluciona más rápido que la ley, el trabajo está en marcha en una nueva legislación para tratar de equilibrar la innovación tecnológica con la protección de las identidades creativas de los artistas.

Cualquiera sea el resultado, estos debates resaltan la naturaleza transformadora de los motores de estilo AI, y la necesidad de considerar tanto su potencial creativo sin explotar como su protección más matizada de estilos artísticos distintivos.

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Géminis, abril de 2025: Su horóscopo mensual

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Para Gemini carismático, adaptable y curioso: esto es lo que puede esperar disfrutar, trabajar y recibir durante todo el mes de abril.

El mes de abril tiene un comienzo lleno de baches cuando la luna creciente de depilación ingresa a su dominio celestial y rápidamente forma un cuadrado tenso con su planeta gobernante retrógrado, Mercurio. Esta fase retrógrada ya está plagada de desgloses de comunicación, retrasos en los viajes y percances tecnológicos. Emparejado con la energía de serptit de la luna creciente de depilación, esta alineación cósmica señala hacia los golpes en el camino en los primeros días del mes. Afortunadamente, esta racha de mala suerte no parece que dure mucho. Para el 5 de abril, una luna del primer trimestre formará un truido mucho más fortuito con mercurio retrógrado.

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Dos días después, Mercury regresa directamente. Un cambio bienvenido después del estragos que causó en la última mitad de marzo, el regreso de su planeta gobernante a su ruta orbital habitual borra las vías de comunicación, aumenta la claridad mental y hace que los percances de tecnología y viajes sean menos probables. Pero ten cuidado, Géminis: Venus retrógrado seguirá en marcha en este punto. Este evento planetario permanecerá durante casi una semana más que Mercurio retrógrado. Durante este tiempo, este retrógrado puede conducir a una agitación financiera o emocional. Mantén un reloj de cerca en su corazón y billetera durante este tiempo. No dejes que un poco de vista de la luz al final del túnel te tienta a agotar todo lo que tienes que dar antes de alcanzar el final real. Estarás cerca de la línea de meta, pero todavía no.

Para el 10 de abril, la luna gibrosa de depilación forma una oposición directa a su planeta gobernante. Esta fase lunar particular tiende a lograr más conflictos, ya que nos anima a evaluar nuestro entorno y determinar qué tan cerca estamos hacia nuestros objetivos. Ya sea profesional, personal, romántico o de otro tipo, verificar estos objetivos periódicamente puede evitar que tenga que retroceder más allá de la quiebra que ha sido extraviada. Una luna gibosa de depilación con depilación con cera no siempre requiere una liberación o transformación. Pero es el momento oportuno para determinar si necesita uno, lo cual es igual de crítico.

El 13 de abril será un día increíblemente potente en el Cosmos, ya que la luna llena alcanza su máxima resistencia en Libra el mismo día en que Venus regresa directamente. La claridad emocional estará en su punto más alto. Esté atento a las señales universales durante este tiempo, Stargazer. Escucha tu intuición. Estos mensajes sutiles pero importantes a menudo se esconden en los lugares más obvios. Los sentimientos positivos y negativos pueden volverse más intensos bajo la luna llena. Esto ofrece luces verdes y rojas, respectivamente, a medida que continuamos nuestra caminata por nuestros caminos de vida. Asegúrese de prestar atención, particularmente en asuntos del corazón o billetera.

Todos los signos cósmicos apuntan a una mayor creatividad, confianza y progreso personal alrededor del 16 y 17 de abril. En el primero de estos días fortuitos, su planeta gobernante entra a Aries ardientes. Decir lo que piensa será más fácil como resultado. Y, de hecho, este tipo de apertura puede ser una bendición o una maldición, dependiendo de qué tan agudo permitas que tu lengua sea. Presenta tu verdad con coraje. Pero recuerde que la honestidad no siempre tiene que ser cruel. De hecho, el mejor tipo de autenticidad rara vez es, incluso si es algo desagradable.

Una luna gibosa menguante forma un trígono armonioso con mercurio ese mismo día, alentando un cambio hacia la gratitud y la autorreflexión. Estas dos alineaciones que coinciden entre sí parecen sugerir una llamada cósmica hacia la honestidad radical contigo mismo. Frente a este tipo de verdades consigo mismo puede ser difícil, sí. Pero las recompensas a menudo valen la pena el esfuerzo.

Al día siguiente, 17 de abril, Mercurio se une con Neptuno en la cúspide de Piscis y Aries. Esta combinación planetaria fomenta una mayor creatividad, una imaginación más amplia y una apertura a las ideas románticas (tanto en términos de relaciones interpersonales como de amor general a la vida). Capitalice esta energía evaluando y organizando sus ambiciones más altas. Si el dolor de cabeza logístico de la vida cotidiana no estaba en la imagen, ¿qué esperarías lograr? Comience con sus mayores sueños y avance desde allí. Nadie puede culparlo por tener objetivos altos para usted, Géminis. Si lo hacen, ese es su problema para reconciliarse, no el tuyo.

Un sextil favorable entre Mercurio y Plutón alrededor del 20 de abril abre la puerta para avances mentales y emocionales significativos. El último planeta enano típicamente supervisa el cambio y la transformación más importantes en un nivel individual y social. Con la energía comunicativa e intelectual de Mercurio en la mezcla, las estrellas parecen estar suavemente empujándote hacia revelaciones importantes que tendrán efectos positivos en casi todos los aspectos de tu vida. Mantenga un corazón y mente abiertos alrededor de este día.

Nunca debes subestimar la capacidad del Cosmos para sorprenderte para mejor, Stargazer. El mismo sextil entre Mercurio y la luna del último trimestre al día siguiente, el 21 de abril, refuerza aún más la idea de dejar ir y confiar en el universo para encontrar su centro de equilibrio como siempre lo hace.

Las estrellas cambian hacia el descanso, el rejuvenecimiento y la relajación alrededor del 25 de abril. Una conjunción de su planeta gobernante y la disminución de la luna gibosa ese día sirve como un recordatorio crucial. Para mejorar realmente nuestras mentes, cuerpos y espíritus, debemos saber cuándo descansar las tres. Explique algo de tiempo, incluso si es breve, recargar y recalibrar. Puede posponer esta práctica si así lo desea. Pero el universo encontrará una manera de hacer que disminuya la velocidad de una forma u otra.

Terminamos el mes de abril bajo la sombra de la luna nueva en Tauro. Este dominio celestial ya tiene una fuerte inclinación a casa, prefiriendo la estabilidad sobre la espontaneidad y la calma sobre el caos. Siga el reflujo y el flujo natural del cosmos durante este tiempo. Pronto habrá tiempo para la acción, según lo prometido por una luna creciente de depilación que ingresa a su dominio celestial el 29 de abril. Pero en los días previos a esta transición, sobre todo el 27 de abril bajo la luna nueva, las estrellas le instan a que tome las cosas con lento y estable.

Así concluye sus aspectos más destacados mensuales. Para análisis celestiales más específicos, asegúrese de leer su horóscopo diario y semanal también. ¡Buena suerte, Géminis! Nos vemos el próximo mes.

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Cómo el generador de imágenes OpenAI 4O reformulan la creatividad

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El lanzamiento del generador de imágenes 4O de Operai ha encendido una moda de anime infundida con IA.

El desarrollo desencadenó una discusión renovada sobre las capacidades, limitaciones y problemas de derechos de autor de la creación visual asistida por AI-AI. A diferencia de los modelos anteriores de Dall.E (inspirados en el pintor surrealista español Salvador Dalí) que se centró principalmente en la interpretación artística y las transferencias de estilo, el generador de imágenes 4O aparece diseñado para abordar puntos específicos del dolor profesional, particularmente en la representación de texto y la consistencia de la imagen múltiple.

Este desarrollo se produce a medida que el campo se llena cada vez más, con cada plataforma de IA importante que desarrolla especializaciones que revelan tanto el progreso como los desafíos persistentes de la IA generativa.

El panorama competitivo

El mercado de generación de imágenes de IA se ha convertido en un ecosistema especializado donde diferentes herramientas tienen propósitos marcadamente diferentes. MidJourney ofrece a pintores digitales y artistas conceptuales una amplia gama de opciones estilísticas. Sus resultados aparecen regularmente en carteras profesionales e incluso exposiciones de museos, aunque su tendencia hacia el adorno brillante y surrealista puede frustrar a los usuarios que buscan representaciones más realistas.

Gemini 2.5 de Google adopta un enfoque diferente, priorizando la integración con los servicios de Google. Meta AI se especializa en generar imágenes adaptadas a los casos de uso de las redes sociales, aprovechando los vastos datos de los medios y la experiencia en los medios para crear contenidos como memes. Sus sugerencias de colaboración y subtítulos en tiempo real también lo hacen adaptable a fines de comunicación en línea. Grok AI aprovecha la capacidad de generación de imágenes dentro de los chats, facilitando las sesiones iterativas de lluvia de ideas donde las imágenes emergen gradualmente de las discusiones textuales.

En el frente comercial, Adobe’s Firefly ha obtenido la adopción corporativa al ofrecer imágenes legalmente examinadas e integración directa con aplicaciones creativas en la nube, y el agregado de dos preocupaciones principales para los usuarios comerciales.

Aplicaciones de la generación de imágenes de IA

El generador de imágenes 4O de Openai adopta el reciente desarrollo de modelos autorregresivos. En un artículo reciente, investigadores de UC San Diego y Nvidia explica que un modelo autorregresivo toma “tanto imágenes como instrucciones como entradas, y predice que las imágenes editadas hacen los tokens en un paradigma de token de vainilla.

Con el modelo autorregresivo, el nuevo generador de imágenes de abrir AI muestra una fuerza particular en:

Renderización de texto: Demuestra una mejora marcada en la generación de texto legible dentro de las imágenes, una notoria debilidad en modelos anteriores. Los equipos de marketing ahora pueden crear maquetas con logotipos y consignas plausibles, mientras que los educadores informan que el éxito de la generación de diagramas científicos precisos con el etiquetado adecuado.

Consistencia contextual: A diferencia de Dall-E 3, que a menudo luchaba por mantener la consistencia de carácter u objeto en múltiples imágenes, 4O muestra un rendimiento mejorado en la generación en serie. Esto puede ayudar a los diseñadores, animadores, narradores digitales a reducir el tiempo de revisión al crear secuencias de guiones gráficos.

Adherencia rápida: El modelo parece menos propenso a la reinterpretación creativa que hizo que las versiones anteriores fueran impredecibles para el uso profesional.

Los generadores de imágenes AI están transformando cómo las empresas crean y entregan contenido visual a escala. Por ejemplo, Daboon construyó una plataforma de IA generativa que capacita a los narradores de narradores para producir 50,000 imágenes por día, acelerando dramáticamente los flujos de trabajo creativos. Del mismo modo, AYNA utilizó el servicio Azure OpenAI para entrenar modelos de difusión que permiten a las marcas generar sesiones de fotos de catálogo y experiencias de prueba virtuales en minutos, sin pasar el tiempo y el costo de las configuraciones de estudio tradicionales. En el sector minorista de alimentos, Blinkit aplicó AI generativo para crear miles de imágenes de recetas personalizadas vinculadas a su catálogo de productos, mejorando la participación del cliente con contenido visualmente rico y personalizado. Estas aplicaciones demuestran cómo la generación de imágenes de IA está remodelando las industrias al aumentar la velocidad, la personalización y la innovación visual. La División de Marketing Asiático de Unilever aprovecha los activos generados por la IA para las imágenes de productos, informando una reducción del 50% en el tiempo de producción.

Sin embargo, las limitaciones persisten en los generadores de imágenes y videos de IA. Por ejemplo, la interpretación casi perfecta de las caras humanas, los pelos de los animales, las superficies de los objetos, a menudo hacen que las imágenes generadas por IA parezcan plástico y antinatural. Las expresiones faciales exageradas pueden ser más fáciles de detectar, reconocer y, por lo tanto, producidas por los generadores de imágenes. Sin embargo, los humanos reales no resuenan con estas escenas y expresiones demasiado escenificadas. AI generó anuncios, como los comerciales navideños de 2024 de Coca Cola, también provocó controversia sobre su falta de autenticidad.

La paradoja de la creatividad

A medida que estas herramientas democratizan la creación de imágenes, simultáneamente devaltan ciertas formas de arte técnico. El surgimiento de la generación de imágenes de IA desplaza los roles tradicionales al tiempo que crea demanda de nuevas habilidades mejoradas con AI. Según el Informe del Future of Jobs del Foro Económico Mundial 2025, se proyecta que trabajos como diseñadores gráficos, profesionales de publicidad y trabajadores de impresión disminuyan significativamente para 2030, en parte debido a la automatización en la creación de contenido y el diseño visual.

Al mismo tiempo, los roles que respaldan la IA generativa, como especialistas en aprendizaje automático, ingenieros de datos y expertos en transformación digital, se encuentran entre los de más rápido crecimiento. Este cambio señala una transformación más amplia: los trabajadores creativos ahora deben adaptarse adoptando roles híbridos que combinan el juicio humano con las capacidades de IA, a medida que las herramientas generativas se integran cada vez más en las tuberías de producción visual.

Pero los patrones históricos muestran que la interrupción tecnológica generalmente redefine en lugar de reemplazar las profesiones creativas. Así como la fotografía transformó el papel de la pintura en la cultura visual, y los gráficos generados por computadora reforman las películas animadas, la generación de IA parece estar cambiando la creatividad humana hacia los dominios que lucha por replicar: comprensión cultural matizada, resonancia emocional rica e innovaciones más tangibles.

En medio de un potencial de automatización drástica en las industrias creativas, vemos el creciente aprecio público por el arte que conlleva rastros de mano de obra manual. La prima colocada en la animación dibujada a mano en producciones de alto presupuesto; el resurgimiento de la fotografía analógica entre la demografía más joven; y el atractivo persistente de las artesanías artesanales, todos atestiguan los valores únicos del tacto humano, los recuerdos vividos y los detalles minuciosos que ofrecen contextos y significados ricos.

Avanzar

La evolución de la generación de imágenes de IA sugiere que no la transformación utópica ni la amenaza existencial, sino una reconfiguración de la comunicación visual. Los adoptantes profesionales que ven el mayor éxito tienden a 1) implementan políticas de uso claras que especifiquen aplicaciones aceptables. 2) Mantener la supervisión humana para los resultados finales, especialmente en dominios sensibles. 3) Desarrolle flujos de trabajo híbridos que aprovechen la velocidad de AI mientras preservan el juicio humano. 4) Evaluar continuamente las métricas cuantitativas y el impacto cualitativo.

A medida que la tecnología madura, su valor final se determinará no solo por capacidades técnicas, sino por cuán cuidadosamente las organizaciones lo integran en sus procesos creativos y operativos. Los usuarios más exitosos probablemente serán aquellos que vean herramientas como GPT-4O Generator de imágenes no como reemplazos para la creatividad humana, sino como colaboradores que pueden manejar ciertas tareas mientras dejan a otros a especialistas humanos.

Este enfoque matizado reconoce que, si bien la IA puede generar imágenes, el juicio humano sigue siendo esencial para determinar qué imágenes valen la pena generar, y qué significan en última instancia. En un paisaje visual cada vez más sintético donde los generadores de imágenes de IA se vuelven más precisos, el verdadero desafío permanece, ¿pueden volverse más auténticos para las experiencias humanas?

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