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Casi gané mi grupo de locura de marzo gracias a las sugerencias de soporte de Chatgpt

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March Madness ya ha terminado. Los Florida Gators vencieron a Houston para ganar el juego de campeonato masculino de la NCAA, mientras que UConn derrotó a Carolina del Sur para tomar el campeonato femenino. Y aunque no obtuve mi propio campeonato en el grupo de Madness de March en el que estaba, obtuve el segundo lugar, sin saber realmente nada sobre el baloncesto universitario.

Eso es porque no hice las selecciones yo mismo. Ai lo hizo, y no lo sabrías, fue 28 por 32 en la primera ronda y 14 para 16 en la segunda ronda. Chatgpt quedó invicto en el dulce dieciséis y Elite Eight, yendo 8 para 8 y 4 por 4, respectivamente. Y al final, no funcionó tan bien, yendo 0 por 2 en la Final Four y perdiendo en el juego de campeonato. Que es la única razón por la que no gané mi piscina.

Puede consultar todos los resultados a continuación.

No sé mucho sobre los equipos que jugaron en el torneo de baloncesto masculino de este año (o femenino), pero todavía quería ganar mi grupo de soporte. Es un poco vergonzoso porque fui a UCLA y asistí a muchos juegos de baloncesto universitario. También sigo obsesivamente a la NBA (¡ir, lakers!), Pero he estado totalmente fuera de él cuando se trata de baloncesto universitario este año.

Sin embargo, me inscribí en una piscina de soporte de locura de March, y naturalmente, no quería perder. No pensé que ganaría el primer lugar, pero definitivamente no esperaba obtener el segundo lugar, por lo que estoy muy feliz. Además, solo para tener en cuenta, todo mi amigo y mi familia en la piscina sabían que usaba ChatGPT para mis elecciones, por lo que perdí los premios.

Así es como todo fue todo.

Cómo le pedí a ChatGPT que llenara mi grupo de locura de marzo

Hay muchas maneras de pedirle a ChatGPT que complete un grupo de locura de March. Aquí hay algunos escenarios diferentes que podrían haber funcionado, además de la opción eventual que elegí.

Puedes jugar a lo seguro y seguir con la mayoría de los favoritos..

“Complete mi grupo de locura de March con un enfoque estadísticamente sólido y de bajo riesgo, priorizando a los favoritos al tiempo que incluye algunas molestias históricamente razonables”.

También puede ser un poco más riesgoso en caso de que piense que puede haber más molestias de lo habitual.

“Complete mi soporte de locura de March con una mezcla de fuertes favoritos, algunas molestias calculadas y al menos un equipo de caballos oscuros haciendo una carrera profunda”.

También puede correr un riesgo muy alto, lo que podría conducir a una alta recompensa (pero probablemente no).

“Complete mi grupo de locura de March con un enfoque audaz y pesado, priorizando las grandes carreras de Cenicienta, las principales maletas de la redondea y al menos un equipo sorpresa de Final Four”.

¡Eso es audaz!

Cualquiera que sea el aviso que use, puede modificarlo como mejor le parezca. Probablemente se le hagan preguntas de seguimiento de todos modos, que puede responder para obtener un soporte más personalizado. Puedes ir con Selecciones basadas en análisis fuertes o incluir equipos calientes con impulso. Puedes elegir Tendencias molestas históricamente probadas o ir con equipos de comodín de las trastornos. Y siempre hay un Equipo de Cenicientapara que pueda presionar a ChatGPT para incluir uno.

Estas son todas las preguntas que ChatGPT puede hacerle en respuestas posteriores, así que elija sabiamente.

Personalmente, no quería ir demasiado arriesgado con mi soporte de la NCAA, así que opté por un aviso de riesgo medio.

Aquí está el soporte de la NCAA que Chatgpt eligió para mí

Usando el aviso “Complete un grupo completo de locura de marzo para mí, con una combinación de fuertes favoritos, algunas caprichos calculados y al menos un equipo de caballos oscuros que realiza una carrera profunda. Asegúrese de incluir los primeros cuatro. Use esto como guía: https://www.ncaa.com/march-madness-live/bracket”. este es el soporte que chatgpt (versión chatgpt 4o) generado para mi:

Nota: Chatgpt inicialmente no me daba los equipos correctos, así que tuve que decirle que usara el sitio web oficial de la NCAA con el soporte como guía. Y también tuve que mencionar para incluir a los primeros cuatro equipos, que seguía perdiendo. Dependiendo de la versión de ChatGPT que esté utilizando, es posible que deba jugar con su mensaje para obtener una respuesta correcta.

Aquí está el soporte del torneo de baloncesto masculino de 2025 NCAA de 2025 con los primeros cuatro, los favoritos fuertes, las capturas calculadas y un caballo oscuro que hace una carrera profunda. También he agregado si ChatGPT eligió correctamente al ganador en los primeros 52 juegos que se han jugado hasta ahora.

Primero cuatro

(16) Derrotas del estado de Alabama (16) Saint Francis (PA) ✅
(16) Derrotas de Mount St. Mary (16) American ✅
(11) Derrotas de Carolina del Norte (11) Estado de San Diego ✅
(11) Derrotas de Texas (11) Xavier ❌

Región sur

Primera ronda

(1) Derrotas de Auburn (16) Estado de Alabama ✅
(8) Derrotas de Louisville (9) Creighton ❌
(5) Derrotas de Michigan (12) UC San Diego ✅
(4) Derrotas de Texas A&M (13) Yale ✅
(6) Ole Miss Derrots (11) Carolina del Norte ✅
(3) Derrotas del estado de Iowa (14) Lipscomb ✅
(7) Marquette derrotas (10) Nuevo México ❌
(2) Derrotas del estado de Michigan (15) Bryant ✅

Segunda ronda

(1) Derrotas de Auburn (8) Louisville Creighton ✅
(5) Derrotas de Michigan (4) Texas A&M ✅
(3) Derrotas del estado de Iowa (6) Ole Miss ❌
(2) Derrotas del estado de Michigan (7) Marqueta Nuevo México ✅

Dulce 16

(1) Derrotas de Auburn (5) Michigan ✅
(2) Derrotas del estado de Michigan (3) Estado de Iowa ✅

Elite 8

(1) Derrotas de Auburn (2) Estado de Michigan ✅

Región este

Primera ronda

(1) Derrotas de Duke (16) Mount St. Mary’s ✅
(8) Derrotas del estado de Mississippi (9) Baylor ❌
(5) Oregon derrotas (12) Libertad ✅
(4) Derrotas de Arizona (13) Akron ✅
(6) Derrotas de BYU (11) VCU ✅
(3) Wisconsin derrotas (14) Montana ✅
(7) Derrotas de Santa María (10) Vanderbilt ✅
(2) Alabama derrotas (15) Robert Morris ✅

Segunda ronda

(1) Derrotas de Duke (8) Estado de Mississippi Baylor ✅
(4) Derrotas de Arizona (5) Oregon ✅
(3) Wisconsin derrotas (6) BYU ❌
(2) Derrotas de Alabama (7) Santa María ✅

Dulce 16

(1) Duke derrotas (4) Arizona ✅
(2) Alabama derrotas (3) Wisconsin ✅

Elite 8

(1) Duke derrotas (2) Alabama ✅

Región del medio oeste

Primera ronda

(1) Derrotas de Houston (16) Siu Edwardsville ✅
(8) Gonzaga derrotas (9) Georgia ✅
(5) Clemson derrota (12) McNeese ❌
(4) Purdue Derrots (13) High Point ✅
(6) Derrotas de Illinois (11) Texas ✅
(3) Kentucky derrotas (14) Troy ✅
(7) Derrotas de UCLA (10) Estado de Utah ✅
(2) Derrotas de Tennessee (15) Wofford ✅

Segunda ronda

(1) Houston derrotas (8) Gonzaga ✅
(4) Purdue derrotas (5) Clemson McNeese ✅
(3) Derrotas de Kentucky (6) Illinois ✅
(2) Derrotas de Tennessee (7) UCLA ✅

Dulce 16

(1) Derrotas de Houston (4) Purdue ✅
(2) Derrotas de Tennessee (3) Kentucky ✅

Elite 8

(1) Houston derrotas (2) Tennessee ✅

Región occidental

Primera ronda

(1) Derrotas de Florida (16) Estado de Norfolk ✅
(8) Derrotas de UConn (9) Oklahoma ✅
(12) Mensas del estado de Colorado (5) Memphis ✅
(4) Maryland derrotas (13) Gran Cañón ✅
(11) Drake Mass (6) Missouri ✅
(3) Derrotas de Texas Tech (14) UNC Wilmington ✅
(10) Sobretes de Arkansas (7) Kansas ✅
(2) Derrotas de Tennessee (15) Wofford ✅

Segunda ronda

(1) Derrotas de Florida (8) UConn ✅
(12) Mensas del estado de Colorado (4) Maryland ❌
(3) Derrotas de Texas Tech (11) Drake ✅
(10) Soltures de Arkansas (2) Tennessee ✅

Dulce 16

(1) Derrotas de Florida (12) Estado de Colorado ✅
(3) Derrotas de Texas Tech (10) Arkansas ✅

Elite 8

(1) Derrotas de Florida (3) Texas Tech ✅

Final Four

(1s) Derrotas de Auburn (1W) Florida ❌
(1e) Duke derrotas (1MW) Houston ❌

Campeonato nacional

(1e) Duke derrotas (1s) Auburn (74-69) ❌

En la primera ronda, Chatgpt se fue 28 para 32 y eligió algunas de las grandes molestias, incluidas las tres en la región oeste. Chatgpt tuvo éxito en la segunda ronda también, yendo 14 para 16 y eligiendo correctamente al equipo de sorpresa de Cenicienta para el Sweet 16 en el décimo sembrado Arkansas. En el dulce dieciséis, Chatgpt quedó invicto, yendo 8 para 8y 4 para 4 en el Elite Eight. En el tramo, chatgpt vaciló, yendo 0 para 2 en la Final Four y perdiendo el campeonato.

En general, fue un 86%, obteniendo 54 de los 63 juegos correctos, lo cual es mucho mejor de lo que hubiera tenido si hubiera completado el soporte yo mismo.

Estos son algunos pensamientos finales que Chatgpt tuvo para mí.

Nelson Aguilar/CNET

Aquí está el calendario para el torneo de baloncesto masculino de 2025 NCAA:

  • Primeros cuatro: 18-19 de marzo
  • Primera ronda: 20-21 de marzo
  • Segunda ronda: 22-23 de marzo
  • Dulce 16: 27-28 de marzo
  • Elite ocho: 29-30 de marzo
  • Final Four: 5 de abril
  • Juego de campeonato de la NCAA: 7 de abril

Usé un chatgpt similar para el torneo de baloncesto femenino de la NCAA

El torneo de baloncesto femenino de la NCAA puede no ser tan popular como los hombres, pero definitivamente hay piscinas por ahí, y si estás en uno, puedes usar ChatGPT, y un aviso similar al de la sección anterior, para completar tu soporte. Aunque no estoy en una piscina, le pregunté a Chatgpt solo por el infierno, y esto es lo que me dio para el torneo femenino:

Mi aviso: “Complete un soporte completo de la locura de March March para mí, con una mezcla de fuertes favoritos, algunas molestias calculadas y al menos un equipo de caballos oscuros que realiza una carrera profunda. Asegúrese de incluir los primeros cuatro. Use esto como guía: https://www.ncaa.com/brackets/basketball-women/d1/2025”

Respuesta de Chatgpt:

Nota: Acortado a solo pensamientos finales.

“Este soporte incorpora:

  • Favoritos: Carolina del Sur, UCLA, Carolina del Sur, Uconn, Texas
  • Mensas calculadas: Louisville sobre Arizona, Uconn sobre Texas
  • Un caballo oscuro: la carrera profunda de Louisville

UCLA gana el título en un enfrentamiento de la costa oeste contra Carolina del Sur “.

Aunque UCLA llegó a la Final Four, fueron UConn y Carolina del Sur en el Juego de Campeonato Nacional (que ChatGPT tenía como favoritos), con los Huskies tomando la victoria.

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La figura de acción de chatgpt: el elemento de un coleccionista para la era digital

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En el mundo de los coleccionables, ha habido una clara tendencia hacia la integración de la tecnología y la cultura pop. Si bien las figuras de acción han sido durante mucho tiempo un favorito entre los entusiastas, la aparición de coleccionables impulsados ​​por la tecnología, como la figura de acción ChatGPT, marca una nueva era. Combinando la inteligencia artificial con el atractivo tradicional de las figuras de acción, este coleccionable está ganando rápidamente popularidad entre los entusiastas de la IA y los aficionados a la cultura pop. Pero, ¿qué hace que la cifra de acción de ChatGPT sea tan especial, y por qué está surgiendo como un elemento de coleccionista imprescindible en la era digital?

El surgimiento de los coleccionables inspirados en la tecnología

En las últimas décadas, el mundo de los coleccionables se ha expandido mucho más allá de las figuras y juguetes de acción tradicionales. Con el surgimiento de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial (IA) y la realidad virtual (VR), los productos que integran estos avances están comenzando a capturar la imaginación de una nueva generación de coleccionistas. La cifra de acción de ChatGPT, por ejemplo, no es solo un juguete, sino una pieza de declaración que representa la tecnología de AI de vanguardia.

Incorporar elementos del mundo de la inteligencia artificial en una figura tangible e interactiva es una forma única de sacar la IA de la vida abstracta y cotidiana. Este tipo de coleccionable ayuda a humanizar la tecnología que está remodelando las industrias en todo el mundo, lo que hace que la IA sea más identificable y atractiva para personas de todas las edades.

¿Qué hace que la figura de acción de Chatgpt se destaque?

Entonces, ¿qué distingue a la figura de acción de ChatGPT de la mercancía tradicional con temática tecnológica? Aquí hay algunas características que lo convierten en un coleccionable excepcional:

Diseño elegante y futurista

La figura de acción de ChatGPT cuenta con un diseño elegante y minimalista que refleja la naturaleza futurista de la IA. Con acentos brillantes, contornos suaves y una interfaz detallada en su pecho que representa las capacidades de IA, la figura se destaca como un símbolo de tecnología e innovación. Ya sea que se muestre en un estante o que se use para jugar, muestra la fusión de la creatividad humana y la tecnología avanzada.

Características interactivas

A diferencia de las figuras de acción típicas, la figura de acción de ChatGPT puede comprometerse con sus propietarios de una manera significativa. Con la capacidad de “hablar” u ofrecer trivia sobre la inteligencia artificial, proporciona una experiencia interactiva que mejora su valor como una herramienta de juguete y una herramienta educativa. Esta interacción fomenta una conexión más profunda con el tema de la IA y la curiosidad de las chispas.

Valor del coleccionista

A medida que AI continúa evolucionando, la figura de acción de ChatGPT es un símbolo de esta emocionante era. No se trata solo de la figura física en sí; Representa un momento cultural. Esto hace que la figura sea un elemento altamente coleccionable, especialmente a medida que la popularidad de la IA crece y se integra más en varios aspectos de la sociedad. Los coleccionistas que ven el valor de poseer algo que simboliza el futuro de la tecnología puede encontrar que esta cifra es una adición preciada a sus colecciones.

Atraer tanto a los entusiastas de la IA como a los fanáticos de la cultura pop

Los entusiastas de la IA y los amantes de la tecnología sin duda apreciarán la complejidad y el diseño de la figura de acción de ChatGPT, pero también tiene un atractivo masivo para los fanáticos de la cultura pop. La creciente influencia de la IA en películas, programas de televisión y juegos hace que los productos relacionados con la IA sean cada vez más relevantes. Al combinar el mundo de los coleccionables con un tema tecnológico, la figura de acción de ChatGPT sirve como un puente entre dos bases de fanáticos distintas: aquellos apasionados por la tecnología y aquellos que admiran los recuerdos de la cultura pop.

Figuras de acción de Chatgpt: una nueva herramienta educativa

Uno de los aspectos más emocionantes de los coleccionables inspirados en AI es su potencial de educación. La figura de acción de ChatGPT, aunque es un elemento divertido y coleccionable, también sirve como una herramienta para presentar a las personas, especialmente al público joven, a las maravillas de la inteligencia artificial.

Para los niños, jugar con tal figura puede despertar un interés en la IA y sus posibles aplicaciones. A través de la narración de historias o el diálogo interactivo, los niños pueden aprender sobre cómo funciona la IA y qué significa para su futuro. Además, la figura de acción de ChatGPT fomenta la creatividad, lo que permite a los usuarios participar en un juego imaginativo mientras desarrollan una comprensión más profunda de los conceptos de IA.

Como herramienta educativa, la figura de acción de ChatGPT puede complementar el creciente número de recursos educativos que tienen como objetivo desmitificar la IA. Por ejemplo, puede combinar esta figura de acción con otros recursos que profundizan en la tecnología de IA o explorar las mejores herramientas de IA disponibles para tareas creativas, como los generadores de imágenes de IA. Explore más sobre los mejores generadores de imágenes de IA aquí. Al vincular la tecnología con los elementos cotidianos, como las cifras de acción, los alumnos jóvenes están expuestos a conceptos importantes que pueden dar forma a sus carreras profesionales en el futuro.

El atractivo del coleccionista: una inversión futura

En el mundo de los artículos coleccionables, la rareza y la importancia cultural a menudo determinan el valor. La figura de acción de ChatGPT todavía está en sus primeras etapas como un elemento coleccionable, pero a medida que AI continúa evolucionando y impregnando diferentes industrias, esta figura podría convertirse en un símbolo clave de la era digital. Al igual que las primeras cifras de acción de los populares programas de televisión o películas, la figura de acción de ChatGPT podría ver un aumento significativo en el valor a medida que la tecnología se integra más en la vida diaria.

Para los coleccionistas, esto representa una oportunidad para poseer un pedazo de historia. Imagine tener una figura de acción que simboliza uno de los avances tecnológicos más revolucionarios del siglo XXI. En los próximos años, los coleccionistas pueden mirar hacia atrás en esta pieza y verla como un artefacto valioso que representa el rápido aumento de la IA en la sociedad.

Además, a medida que se lanzan AI avances y nuevas versiones de la figura de acción de ChatGPT, los coleccionistas pueden encontrarse buscando expandir su colección con variantes de edición limitada, accesorios y actualizaciones. Esto hace que la cifra de acción de ChatGPT no solo sea una inversión coleccionable sino a largo plazo en el mundo de los recuerdos impulsados ​​por la tecnología.

Dónde encontrar la figura de acción de chatgpt

Actualmente, la cifra de acción de ChatGPT está disponible en mercados selectos en línea, tiendas tecnológicas y tiendas coleccionables especializadas. Dada la creciente demanda de mercancías relacionadas con la tecnología, la disponibilidad puede limitarse a medida que crece la popularidad de la figura. Los coleccionistas que deseen tener una de estas figuras más temprano que tarde deben vigilar las opciones oficiales de lanzamiento y pre-pedido para asegurar una pieza de este nuevo y emocionante producto.

Por qué la recolección de figuras de acción con temática AI-AI tiene sentido

A primera vista, las cifras de acción de recolección pueden parecer un pasatiempo reservado para los fanáticos de los superhéroes o la ciencia ficción. Sin embargo, los coleccionables inspirados en AI como la figura de acción ChatGPT aportan una nueva capa de significado a la práctica. Estas figuras representan una conexión entre el mundo digital y los objetos físicos, cerrando la brecha entre la tecnología y la vida cotidiana tangible.

El futuro de la IA es emocionante, y se está convirtiendo en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Al recolectar cifras de acción con temas de AI-AI, no solo expresan su admiración por la tecnología, sino que también están invirtiendo en un coleccionable que crecerá con importancia con el tiempo. Ya sea que se muestre en un estante, utilizado como una herramienta educativa, o disfrutada como una pieza de recuerdos de la cultura pop, la figura de acción de ChatGPT es una adición digna a cualquier colección.

Conclusión

La figura de acción de ChatGPT representa más que un solo juguete o coleccionable: es un vistazo al futuro de la tecnología y cómo continuará dando forma a nuestro mundo. A medida que AI se integra más en nuestra vida cotidiana, esta figura ofrece una conexión tangible con ese futuro, por lo que es un elemento emocionante y significativo para los entusiastas de la tecnología y los coleccionistas por igual.

Al combinar la educación, la tecnología y la cultura pop, la figura de acción de ChatGPT tiene el potencial de convertirse en un símbolo atemporal de la era digital. A medida que AI continúa evolucionando, la cifra solo puede crecer en valor, por lo que es una inversión para el futuro del mundo de la tecnología colectable. Ya sea que sea un coleccionista experimentado o un entusiasta curioso, la figura de acción de ChatGPT es imprescindible para cualquiera que quiera tener una parte del futuro hoy.

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Soy un entrenador personal. Chatgpt me construyó una rutina de movilidad de 15 minutos para las caderas más sueltas, y me sorprende los resultados

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Como entrenador que ha estado viendo ChatGPT y AI se vuelven cada vez más prominentes en la industria del fitness, quería ponerlo a prueba. No es la primera vez: le pedí a Chat GPT que construyera un programa de entrenamiento de 4 semanas hace un tiempo, y tuve emociones mixtas sobre los resultados.

Más de dos años después, e incluso más adelante en la línea de desarrollo de IA, decidí ponerlo a prueba nuevamente. Esta vez, pedí una rutina de movilidad de la cadera de 15 minutos que pudiera hacer desde casa usando solo una de las mejores esteras de yoga como equipo. Le expliqué que me considero hacia el extremo avanzado de la escala de movilidad y dejo que haga lo suyo.

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Ai ahora ‘en la cúspide de hacer una nueva ciencia’

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[Image created via OpenAI’s image generation technology]

“Estamos en la cúspide de sistemas que pueden hacer una nueva ciencia”.

Esa línea, en la página 3 del último “Marco de preparación” de OpenAI (versión 2, actualizada el 15 de abril de 2025), señala un posible cambio de paradigma para el ecosistema de I + D, que rápidamente está pasando de ser una etapa interna ansiosa, si no siempre precisa, a una colega potencial de AA, o incluso un investigador principal.

Mirando hacia el futuro, el marco lidia con el potencial de la IA para convertirse en “mejorando recursivamente”. Advierte que la “aceleración importante en la tasa de IA I + D” podría introducir rápidamente nuevas capacidades y riesgos. Esta aceleración podría superar las medidas de seguridad actuales, haciendo que la supervisión sea “insuficiente” y marcando explícitamente el peligro de perder el “mantenimiento del control humano” sobre el sistema de IA.

Hablando en un evento de Goldman Sachs solo unas semanas antes, el 5 de marzo (lanzado el 11 de abril en YouTube), la directora financiera de Operai Sarah Friar reforzó este punto de vista, afirmando que los modelos ya están “presentando cosas novedosas en su campo” y superando simplemente reflejando el conocimiento existente para “extender eso”. Friar señaló además el rápido enfoque hacia la inteligencia general artificial (AGI), lo que sugiere “Podemos estar allí”.

Si bien reconoce el debate en curso con algunos expertos que se balancean incluso en el término AGI y mucho menos su viabilidad, al menos con modelos de idiomas grandes), Friar mencionó la opinión del CEO Sam Altman de que la inteligencia general artificial (AGI), la IA que maneja el trabajo humano más valioso, podría ser “inminente”. Esto sugiere que la transición de la IA como herramienta para los investigadores de la IA como investigador puede estar más cerca de lo que muchos se dan cuenta, con primeros ejemplos potencialmente emergentes en campos como el desarrollo de software.

https://www.youtube.com/watch?v=2kzqm_bue7e

Las principales instituciones de I + D están construyendo activamente capacidades de ‘investigación autónoma’. Por ejemplo, los laboratorios nacionales como Argonne y Oak Ridge están desarrollando ‘laboratorios autónomos’ diseñados específicamente para la ciencia y la química de los materiales. Los Alamos también está trabajando con OpenAi
Probar sus modelos de razonamiento en Energía y Aplicaciones de Seguridad Nacional en su supercomputadora de Venado.

En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.

Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.

AI de 5 niveles de Openai
marco de madurez

Según los informes, Operai utiliza un marco interno de cinco niveles para comparar su progreso hacia la inteligencia general artificial (AGI). Esta estructura, discutida dentro de la compañía a mediados de 2024 y luego informada por puntos de venta como Bloomberg, describe distintas etapas de capacidad de IA:

  1. Nivel 1: Chatbots / AI conversacional: Sistemas expertos en el lenguaje natural, como Chatgpt.
  2. Nivel 2: razonadores: AI capaz de resolver problemas básicos comparables a un humano altamente educado. En este nivel, los modelos también pueden demostrar habilidades de razonamiento emergentes sin herramientas externas.
  3. Nivel 3: Agentes: Sistemas de IA autónomos que pueden administrar tareas complejas y tomar decisiones durante períodos prolongados en nombre de los usuarios.
  4. Nivel 4: Innovadores: La IA contribuye significativamente a la creatividad y el descubrimiento generando ideas novedosas, ayudando a la invención o impulsando los avances.
  5. Nivel 5: Organizaciones: La etapa del ápice donde la IA puede gestionar y operar las funciones complejas de toda una organización, potencialmente excediendo la eficiencia humana.

En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.

Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.

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