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Comparing Google Veo 2 And OpenAI Sora in 2025

Published

2 meses ago

6 marzo, 2025

Sergio Villanueva

Google Veo 2 vs OpenAI Sora – which AI video tool comes out top?

getty

It’s impossible to scroll through social media or attend any technology conference without encountering the dramatic shift happening in video production. Text-to-video AI has arrived, and the titans of tech are racing to bring their versions to market. At the forefront of this revolution are two powerhouse tools–OpenAI’s Sora (released in the UK and EU just this Friday) and Google’s Veo 2—each representing vastly different visions for the future of digital content creation. The implications for industries from fashion to gaming, advertising to independent filmmaking are profound and immediate.

Sora vs Veo 2: Two Visions for AI-Generated Video

Since both tools are relatively new to the market, certainly with UK and EU audiences, I spoke to three different expert users who have had early access to these tools for a number of months to tell me about their experiences with them and to compare and contrast their relative merits and features. My key takeaway is that the battle between Sora and Veo 2 isn’t just about technical specs—it’s a clash of philosophies. One aims to replicate reality, the other to transcend it. These tools represent a pivotal moment where the barriers between imagination and execution are dissolving at an unprecedented rate.

The contrast between Sora and Veo 2 represents more than just competing products—it embodies divergent philosophies about what matters most in creative tools. OpenAI has prioritized user interface and control, while Google has focused on output quality and physics simulation.

“Sora has a huge advantage, because they put a lot of work into the interface and the user interface,” explains David Sheldrick, founder at PS Productions and Sheldrick.ai, who is an early tester of both platforms. “Veo 2, even though the rendering output quality is obviously incredible…Sora itself, when you go on the website, feels way more like a real, sort of refined product.”

This distinction becomes immediately apparent to users encountering both platforms. Sora offers a comprehensive suite of creator-friendly features—timelines, keyframing, and editing capabilities that feel familiar to anyone with video production experience. It prioritizes creative control and workflow integration over raw technical performance.

OpenAI’s Sora video model launch caused a lot of excitement

Future Publishing via Getty Images

Leo Kadieff, Gen AI Lead Artist at Wolf Games, a studio pioneering AI-driven gaming experiences, has also had early access to both platforms and describes Veo 2 as “phenomenal, with web access, and API access which enables much more experimental stuff. It’s really the number one tool”. His enthusiasm for Veo 2’s capabilities stems from its exceptional output quality and physics modeling, even if the interface isn’t as polished as Sora’s.

This reflects a key question for creative tools: is it better to provide a familiar, robust interface or to focus on generating the highest quality outputs possible? The answer, as is often the case with emerging technologies, depends entirely on what you’re trying to create.

Technical Strengths: Physics, Consistency and Hallucinations

The real-world performance of these tools reveals their distinct technical approaches. Sora impresses with its cinematic quality and extended duration capabilities, while Veo 2 excels at physics simulation and consistency.

“The image quality is pretty damn good,” notes Sheldrick about Veo 2, while adding that “Sora already has nailed photo realism. It’s got this image fidelity, which is super, super high.” Both platforms are clearly pushing the boundaries of what’s possible, but they handle technical challenges differently.

One particularly revealing area is how each platform deals with the “hallucinations” inherent to AI generation—those moments when the physics or continuity breaks down in unexpected ways.

Kadieff explains the difference vividly: “When Veo 2 hallucinates, it just clips to kind of like a similar set that it has in its memory, but you might lose, like, consistency, or you might get a whole different, weird angle. So, for example, if you make a drone shot flying over a location, and it’s like 10 seconds, it will do five seconds perfectly, and then it’s going to clip to some rainforest”.

Bilawal Sidhu, a creative technologist and AI/VFX creator on YouTube and other platforms, with over a decade of experience, doesn’t mince words about Sora’s limitations: “the physics are completely borked, like, absolutely horrendous”. He explains that while Sora offers longer duration videos (10-15 seconds), its physical simulation often falls short, particularly with human movement and interactions.

Speaking on his YouTube channel, Sidhu declares, “Nothing comes close to what Google Deep Mind has dropped… Veo 2 now speaks cinematographer. You can ask for a low angle tracking shot 18 mm lens and put a bunch of detail in there and it will understand what you mean. You just ask it with terms you already know… I feel like Sora doesn’t really follow your instructions. Sora definitely does pretty well at times, but in general it tends to be really bad at physics.”

Behind every AI video generator lies mountains of training data that shapes what each tool excels at creating. Hypothesising why the physics outputs of Veo 2 are superior in the video outputs, he states, “Google owns YouTube, and so even if you pull out a bunch of the copyrighted stuff, that still leaves a massive corpus compared to what anyone else has to train on.”

The battle for training data supremacy extends beyond quantity to quality and diversity. OpenAI has remained relatively secretive about Sora’s full training dataset, raising questions about potential biases and limitations.

For commercial applications where physical accuracy is non-negotiable, this distinction matters enormously. Video quality and physical realism are essential for products that need to be represented accurately, highlighting why industries with strict visual requirements might lean toward Veo 2 despite its more limited interface.

Sora vs Veo 2: Prompt Control and Generation Quality

By coming out first, Sora had a first-mover advantage of sorts, but it also set the bar for other models to work towards—and then transcend. Sidhu was very impressed when he first saw the outputs: “watching the first Sora video, the underwater diver discovering like a crashed spaceship underwater, if you remember that video, that blew my mind, because I feel like Sora showed us that you could cross this chasm of quality with video content that we just hadn’t seen.”

Explaining more of the positives for Sora, Sidhu adds, “Sora is very powerful. Their user experience is far better than their actual quality. They’ve got this like storyboard editor view, where you can basically lay out prompts on a timeline—you can outline, hey, I want a character to enter, the scene from the left, walk down and sit down on this table over here, and then at this point in time, I want somebody else to walk up and suddenly get their attention.”

The ability to translate text prompts into intended visuals varies significantly between platforms. Veo 2 appears to be winning the battle for prompt adherence—the ability to faithfully translate textual descriptions into corresponding visuals.

“Veo 2 is very good at prompt adherence, you can give very long prompts, and it’ll kind of condition the generation to encapsulate all the things that you asked for,” Sidhu explains, expressing genuine surprise at Veo 2’s capabilities. “Like Runway and Luma, and pretty much anything that you’ve used out there, the hit rate is very bad… for Veo 2, it is by far the best. It’s like, kind of insane, how good it is”.

This predictability and control fundamentally changes the user experience. Rather than treating AI video generation as a slot machine where creators must roll repeatedly hoping for a usable result, Veo 2 provides more consistent, controlled outputs—particularly valuable for commercial applications with specific requirements.

Consistency extends beyond single clips as well. Sidhu notes that “the four clips you get [as an output from Veo 2], you put in a text prompts, as long as you want them to be, and with a very detailed text prompt, you get very close to character consistency too”, allowing for multi-clip productions featuring the same characters and settings without dramatic variations.

Kadieff is also a huge fan of Veo 2’s generation quality: “”Veo 2 has generally been trained on very good, cinematic content. So almost like all the shots you do with it feel super cinematic, and the animation quality is phenomenal.”

Beyond this, the resolution quality of Veo 2’s outputs is also a cause for celebration, as Sidhu states, “this model can natively output 4K. If you used any other video generation tool, Sora, Luma, whatever it is, you end up exporting your clips into some other upscaling tool whether that’s Krea or Topaz, what have you — this model can do 4K natively, that’s amazing.”

Industry Applications: From Fashion to Gaming

Different industries are discovering unique applications for these tools, with their specific requirements guiding platform selection. Fashion brands prize consistency and physical accuracy, while gaming and entertainment often value creative flexibility and surrealism.

“What I’m really excited about is not just the ability, indies are going to be able to rival the outputs of studios, but studios are going to set whole new standards,” says Sidhu. “But then also, these tools are changing the nature of content itself, like we’re moving into this era of just-in-time disposable content.”

For fashion and retail, the ability to quickly generate variations of a single concept represents enormous value. Creating multiple versions of product videos tailored to different markets is now possible without the expense of multiple production shoots.

Meanwhile, gaming and entertainment applications embrace different capabilities. Kadieff describes how AI is transforming creative approaches: “The intersection of art, games and films, is not just about games and films anymore – it’s about hybrid experiences”. This represents a fundamental shift in how interactive media can be conceived and produced.

Sheldrick predicts significant industry adoption this year: “I think this is the year that AI video and AI imagery in general will kind of break into the advertising market and a bit more into commercial space.” He warns that “the companies that have got on board with it, will start to reap the rewards, and the companies that have neglected to take this seriously, will suffer in this year.”

The Human-AI Collaboration Model

Despite these tools’ remarkable capabilities, the most successful implementations combine AI generation with human creativity and oversight. The emerging workflow models suggest letting AI handle repetitive elements while humans focus on the aspects requiring artistic judgment.

As these platforms continue to develop, creative teams are adapting how they work, with new hybrid roles emerging at the intersection of traditional creativity and technical AI expertise.

The learning curve remains steep, but the productivity gains can be substantial once teams develop effective workflows. Kadieff notes how transformative these tools have been: “when I saw transformer-based art, like three, four years ago, I mean, it changed my life. I knew instantly that this is the biggest media transformation of my lifetime”.

Looking Forward: AI Video in 2026 and Beyond

As these platforms continue evolving at breakneck speed, our experts envision transformative developments over the next few years. Specialized models tailored to specific industries, greater customization capabilities, and integration with spatial computing all feature prominently in their predictions.

With Sidhu’s earlier visions of independent creators rivalling the outputs of studios, this democratization of high-quality content creation tools doesn’t mean the end of major studios, but rather a raising of the bar across the entire creative landscape.

Sheldrick remains enthusiastic about the competitive landscape driving innovation: “I’m just most excited to watch these massive, sort of frontier labs just going at it. I’ve enjoyed watching this sort of AI arms race for years now, and it hasn’t got old. It’s still super exciting.”

_{David Sheldrick has used OpenAI’s Sora tool to create fashion videos}

Perhaps the most transformative potential lies in how these tools will reshape our understanding of content itself. As Sidhu explains, “I think content authoring will look almost like a world model, one of the characteristics or attributes of it is like, here’s a scene graph, here are the three scenes that I have. Here are the characters that are within it. Here are the props. Here’s the time of day”. This structured approach would allow content to be personalized and localized at unprecedented scales.

The Democratization of Visual Storytelling

As we look toward the future of AI-generated video, it’s clear that neither Sora nor Veo 2 represents a definitive solution for all creative needs. The choice depends on specific requirements, risk tolerance, and creative objectives.

What’s undeniable is the democratizing effect these tools are having on visual storytelling. “Now we’re coming to a place where everybody, anybody with an incredible imagination, whether they’re in India, China, Pakistan or South Africa, or anywhere else, and access to these tools can tell incredible stories,” Kadieff observes.

Sidhu agrees, noting that “YouTube creators are punching way above their weight class already. And so I think that trend is going to continue, where we’ll see like the Netflix’s of the world look a lot more like YouTube, where more content is going to get greenlit”.

These tools are enabling a new generation of creators to produce content that would have been prohibitively expensive just a few years ago. The traditional barriers to high-quality video production are falling rapidly.

As AI video tools like Sora and Veo 2 continue to evolve and become increasingly accessible, we stand at the beginning of a fundamental shift in how visual stories are told, who gets to tell them, and how they reach their audiences. The tools may be artificial, but the imagination they unlock is profoundly human.

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Géminis, mayo de 2025: Su horóscopo mensual

Published

2 horas ago

1 mayo, 2025

Sergio Villanueva

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

Nuestras mentes subconscientes son más perceptivas a los cambios inminentes de lo que nuestras mentes conscientes podrían darse cuenta. Al igual que los temblores antes de un tsunami, las partes más profundas de nuestros corazones y mentes a menudo pueden sentir cuando está a punto de tener lugar un cambio significativo. Ese ciertamente parece ser el caso para usted este mes, Géminis, ya que su pronóstico comienza con un cuadrado desafiante entre la luna creciente de la depilación y su planeta gobernante, Mercurio. Iniciar un plan de acción preciso puede ser más difícil. La niebla cerebral y la falta general de motivación son igualmente probables culpables. Tome nota de lo que le ha estado molestando y mantenga esos registros en un lugar donde pueda acceder fácilmente a ellos. Incluso las molestias o ansiedades aparentemente menores pueden ser guías útiles al navegar por el cambio celestial principal de este mes.

Esa transición tiene lugar el 4 de mayo, cuando Plutón se retrógrado, un largo período celestial que afectará los pronósticos cósmicos en los próximos meses. A pesar de la inmensa distancia de este planeta enano desde nuestro punto de vista terrenal, la influencia de Plutón sobre nuestras mentes subconscientes, la transformación social, los tabúes, la muerte y el renacimiento lo convierten en un retrógrado notable. Si otros períodos retrógrados molestos como los de Mercurio son los sutiles susurros de los vientos que atraviesan las grietas en una pared, Plutón retrógrado es el tornado que derriba toda la estructura. Las transformaciones de Plutón son vastas y duraderas. Se pertenecen a aspectos de la existencia que trascienden nuestras vidas individuales mientras afectan cada parte de ellos.

Varios días después, el 7 de mayo, Mercurio forma una potente conjunción con Quirón en Aries. Quirón es un planeta enano que gobierna nuestras vulnerabilidades y heridas emocionales. Influye en la forma en que transformamos nuestro dolor en algo más útil y positivo, ya sea que sea sabiduría que podamos usar o el conocimiento que podemos compartir con los demás. La destreza comunicativa de Mercurio y el intelecto agudo se prestan a una mejor comprensión y, a su vez, el procesamiento de duelos pasados. Nunca es demasiado tarde para aprender de un viejo error, Géminis. Hacerlo puede ser la diferencia entre que esa herida emocional sea una costra dolorida y una cicatriz sutil. No puedes cambiar lo que ya ha pasado. Pero puedes cambiar a donde vayas a continuación.

Su planeta gobernante pasa a Tauro gobernado por la Tierra el mismo día que forma una oposición directa a la luna gibrosa. El mercurio en Tauro promueve la firmeza, la confianza y la estabilidad. También puede conducir a la terquedad, la ingenuidad y la alienación. Tenga cuidado de cómo ejerce esta energía cósmica, Stargazer. El enfrentamiento celestial de Mercurio con la luna gibosa de depilación crea conflicto entre la persona en la que se encuentra en este mismo momento y la persona que tiene el potencial de ser. La luna gibosa de depilación lo llama para evaluar su progreso hasta ahora. Si tuviera que mantener este mismo camino, ¿dónde estaría bajo el brillo de la luna llena en unos días? Si no estás contento con la respuesta, ahora es el momento de redirigir.

Tendrá la oportunidad de calificar sus respuestas, por así decirlo, cuando la luna llena alcanza su máxima fuerza en Scorpio el 12 de mayo. Una luna llena en Scorpio puede sonar intimidante (lo siento, Scorpios, pero su reputación le precede). Sin embargo, no seas tan rápido para asumir lo peor. Scorpio es un dominio celestial que bloquea el enfoque en la dinámica de poder, la mente subconsciente y los temas tabú u opaco como la sexualidad, la identidad, el propósito de la vida, la fe y lo que significa ser exitoso y contenido. Bajo el resplandor revelador de la luna llena, el Cosmos lo dirigirá hacia el tema que más ha estado sopesando mucho en su mente. El flujo de energía estará abierto durante este tiempo, Géminis. Capitalizar la oportunidad de perfeccionar su fuerza.

Un cambio tangible hacia el descanso y la recalibración comienza el 16 de mayo. En este día, la luna gibrosa disminuyendo forma un trígono armonioso con mercurio. La disminución de la luna gibosa nos empuja a liberar viejos comportamientos, ideas o incluso relaciones que ya no nos sirven como antes. Dos días después, Mercurio y Marte forman una plaza desafiante. Esta alineación envía un mensaje claro: ahora no es el momento de actuar. Habrá muchas posibilidades de afirmarse en el futuro. En este momento, las estrellas te instan a que atiendan tus propias necesidades y deseos.

El sol ingresa a su dominio celestial, iniciando la temporada de Géminis, el 20 de mayo. Además de fortalecer su sentido general de sí mismo y propósito, la ubicación del sol promueve el pensamiento flexible y una identidad maleable. Para ser claros, esto no es lo mismo que perderse por completo, Stargazer. Es simplemente una oportunidad para explorar otras partes de ti mismo que podría haber pensado que no existía. Llevas multitudes. Incluso en los últimos días de su vida, aún habrá profundidades inexploradas. Eso es lo que hace que esta información sea tan satisfactoria y la vida tan gratificante. Descubrir nuevas facetas de su identidad no es un castigo, a pesar de la mayor carga de trabajo emocional y mental. La oportunidad de mirar a tu sí mismo siempre es una bendición.

Las estrellas continúan priorizando el cambio y la innovación a medida que Mercurio y Urano se unen bajo Tauro. Urano podría tener una mala reputación por ser caótico y rebelde. Pero con Mercurio en la mezcla, esta alineación parece ser más audaz e innovadora que destructiva. Explore las posibilidades ante usted y absorbe lo que pueda. La luna nueva en su dominio celestial el 27 de mayo (que también se reúne con su planeta gobernante) ofrece el momento perfecto para reflexionar sobre el Intel que reunió. ¿Cómo se comparan las viejas y nuevas versiones de ti mismo? ¿Contraste? Equilibrio entre los dos mentiras en las respuestas a cualquier pregunta.

May será un momento especialmente tumultuoso en el cosmos, pero al menos terminaste en una buena base. El 27 de mayo también marca el comienzo de un trígono entre Plutón y Mercurio, que es seguido de cerca por la conjunción del Sol con su planeta gobernante el 30 de mayo. Se está produciendo un cambio importante, y todos los signos cósmicos apuntan a que sea para mejor. Abraza las mariposas en tu estómago, Géminis. Grandes cosas están en camino.

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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How Would I Learn to Code with ChatGPT if I Had to Start Again

Published

3 horas ago

1 mayo, 2025

Sergio Villanueva

Coding has been a part of my life since I was 10. From modifying HTML & CSS for my Friendster profile during the simple internet days to exploring SQL injections for the thrill, building a three-legged robot for fun, and lately diving into Python coding, my coding journey has been diverse and fun!

Here’s what I’ve learned from various programming approaches.

The way I learn coding is always similar; As people say, mostly it’s just copy-pasting.

When it comes to building something in the coding world, here’s a breakdown of my method:

Choose the Right Framework or Library
Learn from Past Projects
Break It Down into Steps
Slice your project into actionable item steps, making development less overwhelming.
Google Each Chunk
For every step, consult Google/Bing/DuckDuckGo/any search engine you prefer for insights, guidance, and potential solutions.
Start Coding
Try to implement each step systematically.

However, even the most well-thought-out code can encounter bugs. Here’s my strategy for troubleshooting:

1. Check Framework Documentation: ALWAYS read the docs!

2. Google and Stack Overflow Search: search on Google and Stack Overflow. Example keyword would be:

site:stackoverflow.com [coding language] [library] error [error message]

site:stackoverflow.com python error ImportError: pandas module not found

– Stack Overflow Solutions: If the issue is already on Stack Overflow, I look for the most upvoted comments and solutions, often finding a quick and reliable answer.
– Trust My Intuition: When Stack Overflow doesn’t have the answer, I trust my intuition to search for trustworthy sources on Google; GeeksForGeeks, Kaggle, W3School, and Towards Data Science for DS stuff

3. Copy-Paste the Code Solution

4. Verify and Test: The final step includes checking the modified code thoroughly and testing it to ensure it runs as intended.

And Voila you just solve the bug!

Photo by Stephen Hocking on Unsplash

Isn’t it beautiful?

But in reality, are we still doing this?!

Lately, I’ve noticed a shift in how new coders are tackling coding. I’ve been teaching how to code professionally for about three years now, bouncing around in coding boot camps and guest lecturing at universities and corporate training. The way coders are getting into code learning has changed a bit.

I usually tell the fresh faces to stick with the old-school method of browsing and googling for answers, but people are still using ChatGPT eventually. And their alibi is

“Having ChatGPT (for coding) is like having an extra study buddy -who chats with you like a regular person”.

It comes in handy, especially when you’re still trying to wrap your head around things from search results and documentation — to develop what is so-called programmer intuition.

Now, don’t get me wrong, I’m all for the basics. Browsing, reading docs, and throwing questions into the community pot — those are solid moves, in my book. Relying solely on ChatGPT might be a bit much. Sure, it can whip up a speedy summary of answers, but the traditional browsing methods give you the freedom to pick and choose, to experiment a bit, which is pretty crucial in the coding world.

But, I’ve gotta give credit where it’s due — ChatGPT is lightning-fast at giving out answers, especially when you’re still trying to figure out the right from the wrong in search results and docs.

I realize this shift of using ChatGPT as a study buddy is not only happening in the coding scene, Chatgpt has revolutionized the way people learn, I even use ChatGPT to fix my grammar for this post, sorry Grammarly.

Saying no to ChatGPT is like saying no to search engines in the early 2000 era. While ChatGPT may come with biases and hallucinations, similar to search engines having unreliable information or hoaxes. When ChatGPT is used appropriately, it can expedite the learning process.

Now, let’s imagine a real-life scenario where ChatGPT could help you by being your coding buddy to help with debugging.

Scenario: Debugging a Python Script

Imagine you’re working on a Python script for a project, and you encounter an unexpected error that you can’t solve.

Here is how I used to be taught to do it — the era before ChatGPT.

Browsing Approach:

Check the Documentation:

Start by checking the Python documentation for the module or function causing the error.

For example:
– visit https://scikit-learn.org/stable/modules/ for Scikit Learn Doc

2. Search on Google & Stack Overflow:

If the documentation doesn’t provide a solution, you turn to Google and Stack Overflow. Scan through various forum threads and discussions to find a similar issue and its resolution.

3. Trust Your Intuition:

If the issue is unique or not well-documented, trust your intuition! You might explore articles and sources on Google that you’ve found trustworthy in the past, and try to adapt similar solutions to your problem.

You can see that on the search result above, the results are from W3school – (trusted coding tutorial site, great for cheatsheet) and the other 2 results are official Pandas documentation. You can see that search engines do suggest users look at the official documentation.

And this is how you can use ChatGPT to help you debug an issue.

New Approach with ChatGPT:

Engage ChatGPT in Conversations:

Instead of only navigating through documentation and forums, you can engage ChatGPT in a conversation. Provide a concise description of the error and ask. For example,

“I’m encountering an issue in my [programming language] script where [describe the error]. Can you help me understand what might be causing this and suggest a possible solution?”

2. Clarify Concepts with ChatGPT:

If the error is related to a concept you are struggling to grasp, you can ask ChatGPT to explain that concept. For example,

“Explain how [specific concept] works in [programming language]? I think it might be related to the error I’m facing. The error is: [the error]”

3. Seek Recommendations for Troubleshooting:

You ask ChatGPT for general tips on troubleshooting Python scripts. For instance,

“What are some common strategies for dealing with [issue]? Any recommendations on tools or techniques?”

Potential Advantages:

Personalized Guidance: ChatGPT can provide personalized guidance based on the specific details you provide about the error and your understanding of the problem.
Concept Clarification: You can seek explanations and clarifications on concepts directly from ChatGPT leveraging their LLM capability.
Efficient Troubleshooting: ChatGPT might offer concise and relevant tips for troubleshooting, potentially streamlining the debugging process.

Possible Limitations:

Now let’s talk about the cons of relying on ChatGPT 100%. I saw these issues a lot in my student’s journey on using ChatGPT. Post ChatGPT era, my students just copied and pasted the 1-line error message from their Command Line Interface despite the error being 100 lines and linked to some modules and dependencies. Asking ChatGPT to explain the workaround by providing a 1 line error code might work sometimes, or worse — it might add 1–2 hour manhour of debugging.

ChatGPT comes with a limitation of not being able to see the context of your code. For sure, you can always give a context of your code. On a more complex code, you might not be able to give every line of code to ChatGPT. The fact that Chat GPT only sees the small portion of your code, ChatGPT will either assume the rest of the code based on its knowledge base or hallucinate.

These are the possible limitations of using ChatGPT:

Lack of Real-Time Dynamic Interaction: While ChatGPT provides valuable insights, it lacks the real-time interaction and dynamic back-and-forth that forums or discussion threads might offer. On StackOverflow, you might have 10 different people who would suggest 3 different solutions which you can compare either by DIY ( do it yourself, try it out) or see the number of upvotes.
Dependence on Past Knowledge: The quality of ChatGPT’s response depends on the information it has been trained on, and it may not be aware of the latest framework updates or specific details of your project.
Might add extra Debugging Time: ChatGPT does not have a context of your full code, so it might lead you to more debugging time.
Limited Understanding of Concept: The traditional browsing methods give you the freedom to pick and choose, to experiment a bit, which is pretty crucial in the coding world. If you know how to handpick the right source, you probably learn more from browsing on your own than relying on the ChatGPT general model.
Unless you ask a language model that is trained and specialized in coding and tech concepts, research papers on coding materials, or famous deep learning lectures from Andrew Ng, Yann Le Cunn’s tweet on X (formerly Twitter), pretty much ChatGPT would just give a general answer.

This scenario showcases how ChatGPT can be a valuable tool in your coding toolkit, especially for obtaining personalized guidance and clarifying concepts. Remember to balance ChatGPT’s assistance with the methods of browsing and ask the community, keeping in mind its strengths and limitations.

Final Thoughts

Things I would recommend for a coder

If you really want to leverage the autocompletion model; instead of solely using ChatGPT, try using VScode extensions for auto code-completion tasks such as CodeGPT — GPT4 extension on VScode, GitHub Copilot, or Google Colab Autocomplete AI tools in Google Colab.

As you can see in the screenshot above, Google Colab automatically gives the user suggestions on what code comes next.

Another alternative is Github Copilot. With GitHub Copilot, you can get an AI-based suggestion in real-time. GitHub Copilot suggests code completions as developers type and turn prompts into coding suggestions based on the project’s context and style conventions. As per this release from Github, Copilot Chat is now powered by OpenAI GPT-4 (a similiar model that ChatGPT is using).

Github Copilot Example — image by Github

I have been actively using CodeGPT as a VSCode Extension before I knew that Github Copilot is accessible for free if you are in education program. CodeGPT Co has 1M download to this date on the VSCode Extension Marketplace. CodeGPT allows seamless integration with the ChatGPT API, Google PaLM 2, and Meta Llama.
You can get code suggestions through comments, here is how:

Write a comment asking for a specific code
Press cmd + shift + i
Use the code

You can also initiate a chat via the extension in the menu and jump into coding conversations

As I reflect on my coding journey, the invaluable lesson learned is that there’s no one-size-fits-all approach to learning. It’s essential to embrace a diverse array of learning methods, seamlessly blending traditional practices like browsing and community interaction with the innovative capabilities of tools like ChatGPT and auto code-completion tools.

What to Do:

Utilize Tailored Learning Resources: Make the most of ChatGPT’s recommendations for learning materials.
Collaborate for Problem-Solving: Utilize ChatGPT as a collaborative partner as if you are coding with your friends.

What Not to Do:

Over-Dependence on ChatGPT: Avoid relying solely on ChatGPT and ensure a balanced approach to foster independent problem-solving skills.
Neglect Real-Time Interaction with Coding Community: While ChatGPT offers valuable insights, don’t neglect the benefits of real-time interaction and feedback from coding communities. That also helps build a reputation in the community
Disregard Practical Coding Practice: Balance ChatGPT guidance with hands-on coding practice to reinforce theoretical knowledge with practical application.

Let me know in the comments how you use ChatGPT to help you code!
Happy coding!
Ellen

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My Previous AR Works: liviaellen.com/ar-profile
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About the Author

I’m Ellen, a Machine Learning engineer with 6 years of experience, currently working at a fintech startup in San Francisco. My background spans data science roles in oil & gas consulting, as well as leading AI and data training programs across APAC, the Middle East, and Europe.

I’m currently completing my Master’s in Data Science (graduating May 2025) and actively looking for my next opportunity as a machine learning engineer. If you’re open to referring or connecting, I’d truly appreciate it!

I love creating real-world impact through AI and I’m always open to project-based collaborations as well.

Noticias

Lo que dice el acuerdo de OpenAI del Washington Post sobre las licencias de IA

Published

4 horas ago

1 mayo, 2025

Sergio Villanueva

Los primeros 100 días de Trump luchando contra la prensa, el cambio de los medios de comunicación a los videos de podcasts y más.

La evolución de la licencia de contenido de IA ofertas

El Washington Post se ha convertido en el último editor importante en llegar a un acuerdo de licencia con Openai, uniéndose a una cohorte creciente que ahora abarca más de 20 organizaciones de noticias.

Es parte de un patrón familiar: cada pocos meses, Openai bloquea otro editor para reforzar su tubería de contenido. Pero los términos de estos acuerdos parecen estar evolucionando en silencio, alejándose sutilmente del lenguaje explícito en torno a los datos de capacitación que definieron acuerdos anteriores y planteando nuevas preguntas sobre lo que ahora significan estas asociaciones.

El acuerdo del Washington Post se centra en surgir su contenido en respuesta a consultas relacionadas con las noticias. “Como parte de esta asociación, ChatGPT mostrará resúmenes, citas y enlaces a informes originales de la publicación en respuesta a preguntas relevantes”, se lee el anuncio el 22 de abril sobre el acuerdo de la publicación con OpenAI. En contraste, el pasado se ocupa de editores como Axel Springer y Time, firmado en diciembre de 2023 y junio de 2024 respectivamente, explícitamente incluyó disposiciones para la capacitación de LLM de OpenAI en su contenido.

El acuerdo de OpenAI de The Guardian, anunciado en febrero de 2025, tiene una redacción similar al anuncio del Washington Post y no se menciona los datos de capacitación. Un portavoz de Guardian se negó a comentar sobre los términos de acuerdo con OpenAI. El Washington Post no respondió a las solicitudes de comentarios.

Estos cambios algo sutiles en el lenguaje de los términos podrían indicar un cambio más amplio en el paisaje de IA, según conversaciones con cuatro Expertos legales de medios. Podría indicar un cambio en cómo los acuerdos de licencia de contenido de IA están estructurados en el futuro, con más editores que potencialmente buscan acuerdos que prioricen la atribución y la prominencia en los motores de búsqueda de IA sobre los derechos para la capacitación modelo.

Otro factor a tener en cuenta: estas compañías de IA ya han capacitado a sus LLM en grandes cantidades de contenido disponible en la web, según Aaron Rubin, socio del grupo estratégico de transacciones y licencias en la firma de abogados Gunderson Dettmer. Y debido a que las compañías de IA enfrentan litigios de compañías de medios que afirman que esto era una infracción de derechos de autor, como el caso del New York Times contra OpenAI, si las compañías de IA continuaran pagando a los datos de licencia con fines de capacitación, podría verse como “una admisión implícita” que debería haber pagado para licenciar esos datos y no haberlo escrito de forma gratuita, dijo Rubin.

“[AI companies] Ya tienen un billón de palabras que han robado. No necesitan las palabras adicionales tan mal para la capacitación, pero quieren tener el contenido actualizado para respuestas [in their AI search engines]”, Dijo Bill Gross, fundador de la empresa de inicio de IA Prorata.ai, que está construyendo soluciones tecnológicas para compensar a los editores por el contenido utilizado por las compañías generativas de IA.

Tanto las compañías de IA como los editores pueden beneficiarse de esta posible evolución, según Rubin. Las compañías de IA obtienen acceso a noticias confiables y actualizadas de fuentes confiables para responder preguntas sobre los eventos actuales en sus productos, y los editores “pueden llenar un vacío que tenían miedo que faltaran con la forma en que estas herramientas de IA han evolucionado. Estaban perdiendo clics y globos oculares y enlaces a sus páginas”, dijo. Tener una mejor atribución en lugares como la búsqueda de chatgpt tiene el potencial de impulsar más tráfico a los sitios de los editores. Al menos, esa es la esperanza.

“Tiene el potencial de generar más dinero para los editores”, dijo Rubin. “Los editores están apostando a que así es como las personas van a interactuar con los medios de comunicación en el futuro”.

Desde el otoño pasado, Operai ha desafiado a los gigantes de búsqueda como Google con su motor de búsqueda de IA, búsqueda de chatgpt, y ese esfuerzo depende del acceso al contenido de noticias. Cuando se le preguntó si la estructura de los acuerdos de Operai con los editores había cambiado, un portavoz de OpenAI señaló el lanzamiento de la compañía de la compañía de ChatGPT en octubre de 2024, así como mejoras anunciadas esta semana.

“Tenemos un feed directo al contenido de nuestro socio editor para mostrar resúmenes, citas y enlaces atribuidos a informes originales en respuesta a preguntas relevantes”, dijo el portavoz. “Ese es un componente de las ofertas. La capacitación posterior ayuda a aumentar la precisión de las respuestas relacionadas con el contenido de un editor”. El portavoz no respondió a otras solicitudes de comentarios.

No está claro cuántos editores como The Washington Post no se pueden hacer de OpenAI, especialmente porque puede surgir un modelo diferente centrado en la búsqueda de ChatGPT. Pero la perspectiva para los acuerdos de licencia entre editores y compañías de IA parece estar empeorando. El valor de estos acuerdos está “en picado”, al menos según el CEO de Atlantic, Nicholas Thompson, quien habló en el evento Reuters Next en diciembre pasado.

“Todavía hay un mercado para la licencia de contenido para la capacitación y eso sigue siendo importante, pero continuaremos viendo un enfoque en entrar en acuerdos que resultan en impulsar el tráfico a los sitios”, dijo John Monterubio, socio del grupo avanzado de medios y tecnología en la firma de abogados Loeb & Loeb. “Será la nueva forma de marketing de SEO y compra de anuncios, para parecer más altos en los resultados al comunicarse con estos [generative AI] herramientas.”

Lo que hemos escuchado

“No tenemos que preocuparnos por una narración algo falsa de: las cookies deben ir … entonces puedes poner todo este ancho de banda y potencia para mejorar el mercado actual, sin preocuparte por un posible problema futuro que estuviera en el control de Google todo el tiempo”.

– Anónimo Publishing Ejecute la decisión de Google la semana pasada de continuar usando cookies de terceros en Chrome.

Números para saber

$ 50 millones: la cantidad que Los Angeles Times perdió en 2024.

50%: El porcentaje de adultos estadounidenses que dijeron que la IA tendrá un impacto muy o algo negativo en las noticias que las personas obtienen en los EE. UU. Durante los próximos 20 años, según un estudio del Centro de Investigación Pew.

$ 100 millones: la cantidad Spotify ha pagado a los editores y creadores de podcasts desde enero.

0.3%: La disminución esperada en el uso de los medios (canales digitales y tradicionales) en 2025, la primera caída desde 2009, según PQ Media Research.

Lo que hemos cubierto

Las demandas de AI destacan las luchas de los editores para impedir que los bots raspen contenido

La reciente demanda de Ziff Davis contra Operai destaca la realidad de que los editores aún no tienen una forma confiable de evitar que las compañías de IA raspen su contenido de forma gratuita.
Si bien han surgido herramientas como Robots.txt archivos, paredes de pago y etiquetas de bloqueo AI-AI, muchos editores admiten que es muy difícil hacer cumplir el control en cada bot, especialmente porque algunos ignoran los protocolos estándar o enmascaran sus identidades.

Leer más aquí.

¿Quién compraría Chrome?

El ensayo antimonopolio de búsqueda de Google podría obligar a Google a separarse del navegador Chrome.
Si lo hizo, OpenAi, Perplexity, Yahoo y Duckduckgo podrían ser algunos de los compradores potenciales.

Lea más sobre el impacto potencial de una venta masiva de Chrome aquí.

Tiktok está cortejando a los creadores y agencias para participar en sus herramientas en vivo

Tiktok está tratando de demostrar el potencial de ingresos de sus herramientas en vivo.
La plataforma de redes sociales dice que sus creadores ahora generan colectivamente $ 10 millones en ingresos diariamente a través de la transmisión en vivo.

Lea más sobre el tono de Tiktok aquí.

¿WTF son bots grises?

Los rastreadores y raspadores de IA generativos están siendo llamados “bots grises” por algunos para ilustrar la línea borrosa entre el tráfico real y falso.
Estos bots pueden afectar el análisis y robar contenido, y las impresiones publicitarias impulsadas por la IA pueden dañar las tasas de clics y las tasas de conversión.

Lea más sobre por qué los bots grises son un riesgo para los editores aquí.

¿Facebook se está convirtiendo en un nuevo flujo de ingresos nuevamente para los editores?

Los editores han sido testigos de un reciente pico de referencia de Facebook, y es, algo sorprendentemente, coincidiendo con una afluencia de ingresos del programa de monetización de contenido de Meta.
De los 10 editores con los que Digay habló para este artículo, varios están en camino de hacer entre seis y siete cifras este año del último programa de monetización de contenido de Meta.

Lea más sobre lo que reciben los editores de Facebook aquí.

Lo que estamos leyendo

Las ambiciones de video de los podcasts de los medios de comunicación destacan el movimiento del formato de audio a la televisión

Los medios de comunicación como el New York Times y el Atlantic están poniendo más recursos en la producción de videos de los populares programas de podcast para aprovechar el público más joven de YouTube, informó Vanity Fair.

La perplejidad quiere recopilar datos sobre los usuarios para vender anuncios personalizados

El CEO de Perplexity, Aravind Srinivas, dijo que la perplejidad está construyendo su propio navegador para recopilar datos de usuarios y vender anuncios personalizados, informó TechCrunch.

El presidente Trump apunta a la prensa en los primeros 100 días

El presidente Trump apunta a las compañías de medios tradicionales en sus primeros 100 días, utilizando tácticas como prohibir los puntos de venta de que cubren los eventos de la Casa Blanca hasta el lanzamiento de investigaciones en las principales redes, informó Axios.

SemAFOR probará suscripciones

SemaFor “probará” suscripciones en “Due Time”, el fundador Justin Smith dijo al Inteligencer de la revista New York en una inmersión profunda en la empresa de inicio de noticias centrada en el boletín.