La serie de la Copa NASCAR se dirige a Phoenix Raceway este fin de semana para la primera carrera de pista corta de la temporada, y hemos recurrido a IA para ayudarnos a predecir el ganador y el orden de finalización completo para los 500 de Shriners Children el domingo (3:30 pm, FS1).
Le pedimos a Chatgpt por su NASCAR en las predicciones de Phoenix Basado en datos históricos, probabilidades de apuestas y tendencias estadísticas, incluida su elección para ganar, la mejor apuesta de apoyo y el tiro largo favorito, así como el Resultados para cada controlador para el campo de 37 autos del domingo.
Junto con nuestras 500 predicciones de 2025 Shriners Children’s 500 en Phoenix, aquí están nuestras mejores apuestas de NASCAR con IA y un orden de acabado completo simulado por IA:
Nascar Ai Picks & Predicions for Shriners Children’s 500 en PhoenixAnteriormente hemos usado ChatGPT para predecir su grupo de locura de March, las selecciones del Super Bowl e incluso sus predicciones de Canadá vs. EE. UU., Y una vez más, recurrimos al popular chatbot de Openii para predecir el ganador de los 500 de los SHRINERS SHRINERS 500 en Phoenix.
Entrené al último y más avanzado modelo de IA de Chatgpt para estudiar las últimas probabilidades de NASCAR, el historial de apuestas y las tendencias relevantes antes de predecir el ganador de este fin de semana:
La elección de Chatgpt para ganar Shriners Children’s 500 en PhoenixChatgpt predice William Byron ganará los 500 de Shriners Children. Sus mejores probabilidades de ganar la carrera del domingo en Phoenix son +600 a través de BET365, lo que convertiría una apuesta ganadora de $ 10 en una ganancia de $ 60 con una probabilidad de victorias implícita de 14.29%.
He aquí por qué el modelo AI predice que Byron ganará esta carrera después de terminar 18º el año pasado:
Ventaja de la posición del polo: La posición de calificación superior de Byron en Phoenix le da el punto de partida óptimo en una pista donde el aire limpio y el control temprano son cruciales para evitar incidentes de la parcela.
Paquete probado de Hendrick Motorsports: La experiencia de Hendrick en Phoenix, con configuraciones inteligentes, una estrategia eficiente en boxes y una historia de fuertes acabados en OVAL de una milla, posiciona bien a Byron para capitalizar las condiciones de la pista durante toda la carrera.
Gestión de combustible y carrera: Phoenix a menudo se reduce al kilometraje estratégico de combustible y se reinicia la carrera tardía. La experiencia de Byron en la gestión de estas variables, junto con su estilo de conducción agresivo pero controlado, lo convierte en un candidato destacado para navegar por las etapas finales impredecibles de la carrera.
Nivel de confianza de IA: 
(45% de posibilidades de ganar por simulación por IA)
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La mejor apuesta de accesorio de Chatgpt para Shriners Children’s 500 en PhoenixChatgpt predice Chase Elliott terminará entre los cinco primeros Como su mejor apuesta de propietario de NASCAR para Phoenix. Las mejores probabilidades de Elliott para obtener un final de Top 5 son +150 a través de Caesars, lo que convertiría una apuesta ganadora de $ 10 en una ganancia de $ 15 con una probabilidad de victorias implícita del 40%.
He aquí por qué el modelo AI está prediciendo que Elliott termina entre los cinco primeros después de terminar el 19º el año pasado:
Consistencia probada en Phoenix: Elliott ha demostrado que puede entregar fuertes acabados en tri-ovales de una milla similares, y su capacidad para navegar las condiciones variables en Phoenix aumenta su oportunidad de aterrizar en el nivel superior.
Paquete confiable de Hendrick Motorsports: La configuración y la estrategia de boxes de su equipo en Phoenix le dan las herramientas necesarias para superar la volatilidad de la carrera y mantener la posición de la pista.
Raciquetos y adaptabilidad: Conocido por su capacidad para manejar el combustible, el desgaste de los neumáticos y los reinicios de la carrera tardía, Elliott está bien equipado para manejar los desafíos únicos de Phoenix y asegurar un acabado entre los 5.
Nivel de confianza de IA: (65% de posibilidades de un acabado de los 5 primeros por simulación AI)
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La mejor oportunidad de Chatgpt para ganar Shriners’s Children’s 500 en PhoenixChatgpt predice Daniel Suárez ganará los 500 de Shriners Children Como su mejor tiro largo. Las mejores probabilidades de Suárez para ganar en Phoenix son +15000 a través de BETMGM, lo que convertiría una apuesta ganadora de $ 10 en una ganancia de $ 1,500 con una probabilidad de victorias implícita de 0.66%.
He aquí por qué el modelo AI predice a Suárez como su mejor tiro largo para ganar esta carrera después de terminar 13º el año pasado:
Paquete oportunista de Trackhouse: A pesar de una posición inicial baja (31), Trackhouse Racing ha demostrado que con la configuración y la estrategia adecuadas, su automóvil puede capitalizar la volatilidad de la raza y las estrategias de pozo impredecibles.
Conducción agresiva en el caos: Suárez es conocido por su disposición a asumir riesgos, lo que puede dar sus frutos en una carrera donde la estrategia de combustible y los reinicios de la raza tardía pueden reorganizar drásticamente el campo.
Dinámica impredecible de Phoenix: La naturaleza de Phoenix, donde el kilometraje y la estrategia de combustible juegan un papel muy importante, crea oportunidades para un conductor de lo profundo en el campo para hacer una carrera sorprendente hacia el frente.
Nivel de confianza de IA: (3% de posibilidades de ganar la simulación por IA)
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Las apuestas de bonificación caducarán en 7 días. Solo una nueva oferta de clientes. Se aplican términos y condiciones adicionales.
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Proyecciones de AI de 500 AI de Shriners para niños para un orden de acabado completoAquí está nuestro predicho Shriners niños 500 orden de finalización y resultados para cada conductor Basado en proyecciones de IA. Tenga en cuenta que ChatGPT es un modelo de idioma grande y no está diseñado específicamente para predecir eventos deportivos.
Las predicciones completas de orden de acabado de NASCAR de Chatgpt en Phoenix
NASCAR Las mejores apuestas para Shriners Children’s 500 en Phoenix| Apuesta | Conductor | Impares | Probabilidad de victorias implícitas |
|---|---|---|---|
| Elija para ganar |
William Byron | +600 | 14.29% |
| La mejor apuesta de accesorio |
Chase Elliott (Top-5) | +150 | 40% |
| El mejor tiro largo |
Daniel Suárez | +15000 | 0.66% |
Cómo ver los 2025 Shriners Children’s 500: NASCAR en Phoenix
Fecha de carrera: Domingo 9 de marzo de 2025
Hora de inicio: 3:30 pm ET
Track: Phoenix Raceway (Phoenix) TV: FS1 | Transmisión: Aplicación Fox Sports
Los mejores sitios de apuestas NASCAR para Shriners Children’s 500 en Phoenix Raceway¿Buscas apostar por los 500 de Shriners Children en Phoenix Raceway? Aquí están nuestros mejores sitios de apuestas deportivas de NASCAR mejor calificadas según lo determinado por nuestro equipo de expertos en Sportsbook Review, junto con nuestras mejores promociones de la Liberación deportiva antes de la carrera del domingo a las 3:30 p.m. ET.
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No está destinado a su uso en MA.
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¿Operai está desarrollando una plataforma de redes sociales?
Según los informes, Openai está desarrollando una plataforma de redes sociales similar a X, con un prototipo interno que integra las capacidades de generación de imágenes de ChatGPT.
queso Cheddar
SAN FRANCISCO – El concurso en Silicon Valley para dominar la inteligencia artificial se está desarrollando en una nueva corte: los investigadores superestrella.
Si bien la lucha para atraer el mejor talento y mantenerlos felices siempre ha sido un sello distintivo de la industria tecnológica, desde que ChatGPT se lanzó a fines de 2022, el reclutamiento se ha intensificado a los niveles profesionales de atletas, una docena de personas que han estado involucradas en el reclutamiento de investigadores de IA dijeron a Reuters.
“Los laboratorios de IA se acercan a la contratación como un juego de ajedrez”, dijo Ariel Herbert-Voss, CEO de la startup de ciberseguridad Runsybil y un ex investigador de Operai que ingresó a la pelea de talentos después de lanzar su propia compañía. “Quieren moverse lo más rápido posible, por lo que están dispuestos a pagar mucho por candidatos con experiencia especializada y complementaria, al igual que las piezas del juego. Son como, ‘¿Tengo suficientes torres?
Empresas, incluidas OpenAi y Google, ansiosas por obtener o mantenerse por delante en la carrera para crear los mejores modelos de IA, cortan a estos llamados “IC”: los contribuyentes individuales cuyo trabajo puede hacer o romper empresas.
Noam Brown, uno de los investigadores detrás de los recientes avances de IA de OpenAi en el razonamiento complejo de matemáticas y ciencias, dijo que cuando exploró las oportunidades de trabajo en 2023, se encontró siendo cortejado por la élite de Tech: el almuerzo con el fundador de Google Sergey Brin, póker de Sam Altman’s y una visita de avión privado de un ansioso inversor. Elon Musk también hará llamadas para cerrar candidatos para Xai, su compañía de IA, dijeron que dos personas que han hablado con él. Xai no respondió a una solicitud de comentarios.
Finalmente, dijo Brown, eligió OpenAi porque OpenAi estaba dispuesto a poner recursos, tanto las personas como el cálculo, detrás del trabajo que estaba entusiasmado.
“En realidad, no era financieramente la mejor opción que tenía”, dijo, explicando que la compensación no es lo más importante para muchos investigadores. Eso no ha impedido que las empresas arrojen millones de dólares en bonos y paquetes de paquetes a los investigadores STAR, según siete fuentes familiarizadas con el asunto.
Algunos investigadores de los principales abiertos que han indicado interés en unirse a la nueva compañía de la ex científica jefe Ilya Sutskever, SSI, se les ofreció bonos de retención de $ 2 millones, además de aumentos de capital de $ 20 millones o más, si se quedaron, a dos fuentes le dijeron a Reuters. Algunos solo se les ha requerido que se queden durante un año para obtener la bonificación completa. SSI y OpenAi declinaron hacer comentarios.
Otros investigadores de Operai que han presentado ofertas de once laboratorios han recibido bonos de al menos $ 1 millón para quedarse en OpenAI, dijeron dos fuentes a Reuters. Los principales investigadores de OpenAI reciben regularmente paquetes de compensación de más de $ 10 millones al año, dijeron las fuentes.
Google Deepmind ha ofrecido a los principales investigadores $ 20 millones por año paquetes de compensación, otorgados con subvenciones de capital fuera del ciclo específicamente a los investigadores de IA, y también ha reducido la adjudicación de algunos paquetes de valores a 3 años, en lugar de los 4 años normales, dijeron las fuentes. Google declinó hacer comentarios.
Por el contrario, los principales ingenieros de Big Tech Companies reciben una compensación anual promedio de $ 281,000 en salario y $ 261,000 en capital, según CompreHensive.io, una compañía que rastrea la compensación de la industria tecnológica.
Si bien el talento siempre ha sido importante en Silicon Valley, la diferencia con el auge de la IA es cuán pocas personas están en este grupo de élite, dependiendo de a quién le pregunte, el número podría variar de unas pocas docenas a alrededor de mil, ocho fuentes dijeron a Reuters.
Eso se basa en la creencia de que este pequeño número de “IC” ha hecho contribuciones de gran tamaño al desarrollo de grandes modelos de idiomas, la tecnología en la que se basa el auge de IA de hoy y, por lo tanto, podría hacer o romper el éxito de un modelo de IA.
“Seguro que los ingenieros 10X son geniales, pero maldita sea esos 10,000x ingenieros/investigadores …”, tuiteó el CEO de OpenAI, Sam Altman, a finales de 2023, aludiendo a una máxima larga que los mejores ingenieros de software fueron 10 veces más buenos que el promedio (10X), pero ahora en la industria de la IA, los mejores investigadores son 10,000 veces (10,000x) tan efectivos que el promedio.
La partida de septiembre del director de tecnología de OpenAi, Mira Murati, quien luego fundó una startup rival de IA, ha intensificado la Guerra de Talento AI. Murati, conocido en Operai por sus habilidades de gestión y destreza de ejecución, reclutó a 20 empleados de Operai antes de anunciar su empresa en febrero. Ahora ha atraído aún más investigadores de Operai y otros laboratorios, y el equipo ahora tiene alrededor de 60 personas, dijeron dos fuentes a Reuters. Aunque la compañía no tiene ningún producto en el mercado, Murati está en medio de cerrar una ronda de semillas récord que se basa en la fuerza del equipo. Un representante de Murati declinó hacer comentarios.
La escasez de talento ha obligado a las empresas a acercarse a la contratación creativamente. Zeki Data, una empresa de datos centrada en identificar el talento de IA de los mejores IA, dijo que está empleando técnicas de análisis de datos de la industria del deporte como la popularizada por la película “Moneyball” para identificar talento prometedor pero no descubierto. Por ejemplo, los datos de Zeki descubrieron que Anthrope ha estado contratando investigadores con antecedentes de física teórica, y otras compañías de inteligencia artificial han contratado individuos con antecedentes de computación cuántica.
Anthrope no respondió a una solicitud de comentarios.
“En mi equipo, tengo matemáticos extraordinariamente talentosos que no habrían venido a este campo si no fuera por el rápido progreso que estamos viendo ahora”, dijo Sébastien Bubeck, quien dejó su papel como vicepresidente de investigación de Genai en Microsoft el año pasado para unirse a Openi. “Estamos viendo una afluencia de talento de todos los campos que están en IA ahora. Y algunas de estas personas son muy, muy inteligentes, y marcan la diferencia”.
Informes de Anna Tong en San Francisco; Edición de Kenneth Li y Claudia Parsons
Los chatbots de IA avanzan rápidamente y los probando hasta sus límites es lo que hago para vivir. El soneto Claude 4 de Anthrope y el chatgpt-4o de OpenAI son dos de las herramientas más inteligentes disponibles en este momento. Pero, ¿cómo se comparan realmente en el uso diario?
Para averiguarlo, le di a ambos modelos el mismo conjunto de 7 indicaciones; Cubriendo todo, desde narración de cuentos y productividad hasta apoyo emocional y pensamiento crítico.
“Escríbeme un resumen conciso de Misión imposible Personajes y tramas hasta la fecha ”, recientemente le pregunté a ChatGPT antes de atrapar la última entrada de franquicia. Se entregó. No necesitaba entender su código o conocer su conjunto de datos de capacitación. Todo lo que tenía que hacer era preguntar.
ChatGPT y otros chatbots impulsados por modelos de idiomas grandes, o LLM, son más populares que nunca. Los científicos están tomando nota. Las proteínas, los caballos de batalla moleculares de las células, mantienen nuestros cuerpos corriendo suavemente. También tienen un idioma propio. Los científicos asignan una letra abreviada a cada uno de los 20 aminoácidos que componen proteínas. Al igual que las palabras, las cadenas de estas letras se unen para formar proteínas de trabajo, su secuencia determina la forma y la función.
Inspirados en LLM, los científicos ahora están construyendo modelos de lenguaje de proteínas que diseñan proteínas desde cero. Algunos de estos algoritmos están disponibles públicamente, pero requieren habilidades técnicas. ¿Qué pasaría si su investigador promedio podría simplemente pedirle a una IA que diseñe una proteína con un solo mensaje?
El mes pasado, los investigadores dieron a Protein Design AI el tratamiento con chatgpt. De una descripción del tipo, estructura o funcionalidad de una proteína que está buscando, el algoritmo produce posibles candidatos. En un ejemplo, la IA, denominada pinal, hizo con éxito múltiples proteínas que podrían descomponer el alcohol cuando se analizó dentro de las células vivas. Puedes probarlo aquí.
Pinal es el último en un creciente conjunto de algoritmos que traducen el inglés cotidiano en nuevas proteínas. Estos diseñadores de proteínas entienden el lenguaje sencillo y la biología estructural, y actúan como guías para los científicos que exploran proteínas personalizadas, con poca experiencia técnica.
Es un “enfoque ambicioso y general”, el equipo internacional detrás de Pinal escribió en una preimpresión publicada en Biorxiv. La IA aprovecha el “poder descriptivo y la flexibilidad del lenguaje natural” para hacer que las proteínas de diseñador sean más accesibles para los biólogos.
Enfrentados contra los algoritmos de diseño de proteínas existentes, Pinal entendió mejor el objetivo principal de una proteína objetivo y aumentó las posibilidades de que funcionaría en las células vivas.
“Somos los primeros en diseñar una enzima funcional usando solo texto”, dijo Fajie Yuan, científica de IA de la Universidad de Westlake en China que dirigió el equipo. Naturaleza. “Es como la ciencia ficción”.
Las proteínas son los componentes básicos de la vida. Forman nuestros cuerpos, el metabolismo del combustible y son el objetivo de muchos medicamentos. Estas intrincadas moléculas comienzan a partir de una secuencia de “letras” de aminoácidos, que se unen entre sí y eventualmente se doblan en intrincadas estructuras 3D. Muchos elementos estructurales, un bucle aquí, un tejido o bolsillo allí, son esenciales para su función.
Los científicos han intentado durante mucho tiempo diseñar proteínas con nuevas habilidades, como enzimas que descomponen de manera eficiente los plásticos. Tradicionalmente, han personalizado las proteínas existentes para un cierto uso biológico, químico o médico. Estas estrategias “están limitadas por su dependencia de las plantillas de proteínas existentes y las limitaciones evolutivas naturales”, escribieron los autores. Los modelos de lenguaje de proteínas, en contraste, pueden soñar con un universo de nuevas proteínas sin ataduras de la evolución.
En lugar de absorber el texto, la imagen o los archivos de video, como LLMS, estos algoritmos aprenden el lenguaje de las proteínas entrenando en secuencias y estructuras de proteínas. ESM3 de EvolutionaryScale, por ejemplo, entrenó en más de 2.700 millones de secuencias de proteínas, estructuras y funciones. Los modelos similares ya se han utilizado para diseñar anticuerpos que luchan contra ataques virales y nuevas herramientas de edición de genes.
Pero estos algoritmos son difíciles de usar sin experiencia. Pinal, por el contrario, apunta al científico promedio-joe. Al igual que una cámara DSLR en Auto, el modelo “evita las especificaciones estructurales manuales”, escribió el equipo, lo que hace que sea más simple hacer su proteína deseable.
Para usar Pinal, un usuario le pide a la IA que construya una proteína con una solicitud de varias palabras clave, frases o un párrafo completo. En la parte delantera, la IA analiza los requisitos específicos en el aviso. En el back -end, transforma estas instrucciones en una proteína funcional.
Es un poco como pedirle a ChatGTP que le escriba una reseña de restaurante o un ensayo. Pero, por supuesto, las proteínas son más difíciles de diseñar. Aunque también están formados por “letras”, su forma final determina cómo (o si) funcionan. Un enfoque, denominado entrenamiento de extremo a extremo, traduce directamente un aviso en secuencias de proteínas. Pero esto abre la IA a un vasto mundo de secuencias potenciales, lo que hace que sea más difícil marcar las secuencias precisas de las proteínas de trabajo. En comparación con las secuencias, la estructura de proteínas, la forma 3D final, es más fácil para el algoritmo generar y descifrar.
Luego está el dolor de cabeza de los datos de entrenamiento. Aquí, el equipo recurrió a las bases de datos de proteínas existentes y usó LLM para etiquetarlas. El resultado final fue una vasta biblioteca de 1.700 millones de pares de texto proteico, en el que las estructuras de proteínas coinciden con descripciones de texto de lo que hacen.
El algoritmo completado utiliza 16 mil millones de parámetros, estas son las conexiones internas de una IA, para traducir el inglés simple al idioma de la biología.
Pinal sigue dos pasos. Primero traduce las indicaciones en información estructural. Este paso divide una proteína en elementos estructurales, o “fichas”, que son más fáciles de procesar. En el segundo paso, un modelo en idioma proteico llamado Saprot considera la intención del usuario y la funcionalidad de proteínas para diseñar secuencias de proteínas con mayor probabilidad de doblar en una proteína de trabajo que satisfaga las necesidades del usuario.
En comparación con los algoritmos de diseño de proteínas de última generación que también usan el texto como entrada, incluida ESM3, el pinal superó la precisión y la novedad, es decir, generar proteínas no conocidas por la naturaleza. Usando algunas palabras clave para diseñar una proteína, “la mitad de las proteínas de pinal exhiben funciones predecibles, solo alrededor del 10 por ciento de las proteínas generadas por ESM3 lo hacen”.
En una prueba, el equipo le dio a la IA un breve aviso: “Por favor, diseñe una proteína que sea una alcohol deshidrogenasa”. Estas enzimas descomponen el alcohol. De más de 1.600 proteínas candidatas, el equipo eligió los ocho más prometedores y las probó en células vivas. Dos rompieron con éxito el alcohol a temperatura corporal, mientras que otros fueron más activos a un sudor de 158 grados Fahrenheit.
Las indicaciones más elaboradas que incluían la función de una proteína y los ejemplos de moléculas similares, arrojaron candidatos a antibióticos y proteínas para ayudar a las células a recuperarse de la infección.
Pinal no es el único IA de texto a proteína. El Startup 310 AI ha desarrollado una IA denominada MP4 para generar proteínas a partir del texto, con los resultados que la compañía dice que podría beneficiar la enfermedad cardíaca.
El enfoque no es perfecto. Al igual que los LLM, que a menudo “alucinan”, los modelos de lenguaje de proteínas también sueñan secuencias poco confiables o repetitivas que reducen las posibilidades de un resultado final de trabajo. La redacción precisa de las indicaciones también afecta la estructura de proteína final. Aún así, la IA es como la primera versión de Dall-E: juega con ella y luego valida la proteína resultante usando otros métodos.
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