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Celecciones de Chatgpt, mejores apuestas y orden de acabado completo

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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 Phoenix

Anteriormente 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:

Predicciones de AI de NASCAR en Phoenix 2025: Chatgpt
En la foto: el piloto de la serie de la Copa NASCAR William Byron (24) durante la calificación para los 500 de los Santuarios en Phoenix Raceway. Foto de Gary A. Vasquez / Imágenes Imagn.

🏆 La elección de Chatgpt para ganar Shriners Children’s 500 en Phoenix

Chatgpt 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 Phoenix

Chatgpt 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 Phoenix

Chatgpt 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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🤖 Proyecciones de AI de 500 AI de Shriners para niños para un orden de acabado completo

Aquí 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

  1. William Byron (No. 24, Hendrick Motorsports) 🥇
  2. Christopher Bell (No. 20, Joe Gibbs Racing Toyota) 🥈
  3. Chase Elliott (No. 9, Hendrick Motorsports Chevrolet) 🥉
  4. Joey Logano (No. 22, Team Penske Ford)
  5. Denny Hamlin (No. 11, Joe Gibbs Racing Toyota)
  6. Austin Cindric (No. 2, Team Penske Ford)
  7. Brad Keselowski (No. 6, RFK Racing Ford)
  8. Justin Haley (No. 7, Spire Motorsports Chevrolet)
  9. Ryan Blaney (No. 12, Team Penske Ford)
  10. Kyle Busch (No. 8, Richard Childress Racing Chevrolet)
  11. Todd Gilliland (No. 34, primera fila Motorsports Ford)
  12. Carson Hocevar (No. 77, Spire Motorsports Chevrolet)
  13. Kyle Larson (No. 5, Hendrick Motorsports Chevrolet)
  14. Chris Buescher (No. 17, RFK Racing Ford)
  15. Erik Jones (No. 43, Legacy Motor Club Toyota)
  16. Josh Berry (No. 21, Wood Brothers Racing Ford)
  17. Tyler Reddick (No. 45, 23xi Racing Toyota)
  18. AJ Allmendinger (No. 16, Kaulig Racing Chevrolet)
  19. Bubba Wallace (No. 23, 23xi Racing Toyota)
  20. Riley Herbst (No. 35, 23xi Racing Toyota)
  21. Ross Chastain (No. 1, Trackhouse Racing Chevrolet)
  22. Ty Dillon (No. 10, Kaulig Racing Chevrolet)
  23. Chase Briscoe (No. 19, Joe Gibbs Racing Toyota)
  24. Ricky Stenhouse Jr. (No. 47, Hyak Motorsports Chevrolet)
  25. Cole Custer (No. 41, HAAS Factory Team Ford)
  26. Zane Smith (No. 38, Front Row Motorsports Ford)
  27. Ryan Preece (No. 60, RFK Racing Ford)
  28. Shane Van Gisbergen (No. 88, Trackhouse Racing Chevrolet)
  29. Daniel Suárez (No. 99, Trackhouse Racing Chevrolet)
  30. Alex Bowman (No. 48, Hendrick Motorsports Chevrolet)
  31. Noah Gragson (No. 4, primera fila Motorsports Ford)
  32. Ty Gibbs (No. 54, Joe Gibbs Racing Toyota)
  33. Cody Ware (No. 51, Rick Ware Racing Ford)
  34. John Hunter Nemechek (No. 42, Legacy Motor Club Toyota)
  35. Katherine Legge (No. 78, Live Fast Motorsports Chevrolet)
  36. Michael McDowell (No. 71, Spire Motorsports Chevrolet)
  37. Austin Dillon (No. 3, Richard Childress Racing Chevrolet)

💰 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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* Bonos no aplicables en Ontario.

No está destinado a su uso en MA.
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Memoria de Chatgpt, límites y compañeros de IA, Auren – Stratechery de Ben Thompson

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Buen día,

En la tecnología aguda del jueves pasado, Andrew y yo discutimos el estado corriente de la guerra comercial de Trump, incluida la historia de la fabricación de Apple y cómo y cuándo la tecnología construyó su cadena de suministro en Asia. Además, al final, doy mi informe de viaje de mi visita de vacaciones al Gran Premio de Japón.

En la actualización:

Memoria chatgpt

De Ars Technica:

Operai anunció hoy una expansión significativa de la personalización y las capacidades de memoria de ChatGPT. Para algunos usuarios, ahora podrá recordar información de la amplitud completa de sus conversaciones anteriores con él y ajustar sus respuestas en función de esa información. Esto significa que ChatGPT aprenderá más sobre el usuario con el tiempo para personalizar sus respuestas, más allá de un puñado de hechos clave.

Hace algún tiempo, OpenAi agregó una característica llamada “Memoria” que permitió retener y utilizar una cantidad limitada de información para ser retenidas y utilizadas para respuestas futuras. Los usuarios a menudo tenían que pedirle específicamente a ChatGPT que recordara algo que desencadena esto, aunque ocasionalmente intentaba adivinar lo que debería recordar también. (Cuando se agregó algo a su memoria, había un mensaje que decía que su memoria se había actualizado). Los usuarios podían habilitar o deshabilitar esta función a voluntad, y se apagó automáticamente para chats específicos donde los usuarios eligieron la opción de “chat temporal”: el escaso de la versión de ChatGPT del modo de incógnito. Las nuevas mejoras anunciadas hoy van mucho más allá de eso.

Ahora, donde una vez hubo una casilla de verificación en la interfaz de ChatGPT para deshabilitar o habilitar el seguimiento de la memoria, hay dos casillas de verificación. “Memorias guardadas de referencia” es la característica de memoria antigua, que es básicamente un repositorio limitado de hechos esenciales. La segunda es la nueva característica: “Historial de chat de referencia”. Esto permite a ChatGPT utilizar todas las conversaciones anteriores como contexto y adaptar las respuestas futuras en consecuencia. A diferencia de la función de recuerdos guardados más antiguos, la información guardada a través de la función de memoria del historial de chat no es accesible ni ajustable. Está encendido o no.

Se espera que haya una gran cantidad de anuncios de Openai esta semana, incluido GPT-4.1, pero creo que la memoria es mucho más interesante. La característica parece bastante básica: OpenAi no lanzó ningún detalle sobre cómo funciona, pero parece ser una especie de búsqueda de trapo sobre resúmenes estructurados de chats anteriores. También parece haber estado construyendo esos resúmenes desde mediados de febrero más o menos; No podía activar ningún tipo de recuerdo de conversaciones antes de eso.

Sin embargo, básico está bien, dada la utilidad obvia: si bien ciertamente hay inconvenientes en que su IA se existe sobre sus preguntas, la ganancia es en cómo describí la desventaja: su AI. ChatGPT ahora ha impuesto un costo en cada conversación que ocurre con cualquier otro chatbot, que es que esa conversación no estará en la memoria. Este es un foso bastante básico, para ir junto con la basicidad de la característica, pero eso no significa que no sea efectivo.

También fue anunciado por Sam Altman en una entrevista de Stratechery el mes pasado:

Donde creo que hay bordes estratégicos, está construyendo la compañía gigante de Internet. Creo que debería ser una combinación de varios servicios clave diferentes. Probablemente haya tres o cuatro cosas en el orden de ChatGPT, y querrá comprar una suscripción agrupada de todas esas. Querrá poder iniciar sesión con su IA personal que lo conoce durante su vida, durante sus años a otros servicios y usarlo allí. Creo que habrá nuevos tipos increíbles de dispositivos que están optimizados para la forma en que usa un AGI. Habrá nuevos tipos de navegadores web, habrá ese clúster completo, alguien solo va a construir los valiosos productos alrededor de la IA. Entonces esa es una cosa.

Hay otra cosa, que es la pila de inferencia, así que cómo haces la inferencia más barata y abundante. Chips, centros de datos, energía, habrá una ingeniería financiera interesante que hacer, hay todo eso. Y luego, la tercera cosa es que habrá la mejor investigación y producir los mejores modelos. Creo que ese es el triunvirato de valor, pero la mayoría de los modelos, excepto la ventaja muy, muy de ataque, creo que se comercializará bastante rápido.

La memoria de ChatGPT es parte de eso lo primero, y es un giro interesante sobre la cuestión de la identidad. El valor de poseer identidad es algo de lo que he hablado mucho a lo largo de los años, tanto en los contextos de consumo como en la empresa, pero lo interesante del gambito de OpenAi aquí es que la identidad que buscan poseer no es su identidad, sino la identidad de su IA.

Límites y compañeros de IA

Esta es una diferencia sutil, pero creo que es profunda. Considere esta objeción de Ethan Mollick:

No podría estar más de acuerdo en el contexto de la identidad personal. En las redes sociales de 2020, 2.0 expliqué por qué mantuve múltiples cuentas de Twitter:

Identidades, plural, se refieren a los muchos usuarios de Twitter, pero una segunda cosa que es interesante de mi grupo de Twitter es que @Benthompson no es un miembro; mi alter-ego, @notechben es. Creé esa cuenta, que, te diré en este momento, es bastante molesto de seguir, para poder tuitear libremente durante los juegos de baloncesto sin perder seguidores de mi cuenta principal de Twitter. Después de todo, solo porque te gustan mis tomas de tecnología, no necesariamente sigue que te gusten mis tomas de los deportes.

Sin embargo, lo que me doy cuenta cada vez más es que separar mis identidades en Twitter no significa una experiencia menor, sino muy superior; La interacción social en cualquier medio es siempre un equilibrio entre la autoexpresión y el alojamiento de los demás, lo que significa que en el mundo analógico es una lucha constante lograr un equilibrio entre ser yo mismo y molestar a todos a mi alrededor en algún momento u otro. Sin embargo, la magia de Internet es que puedes ser lo que quieras ser.

En este punto de vista, los chats grupales fueron un producto definitorio de las redes sociales 2.0:

Aquí es donde el mensaje es mucho más natural, y, en lo que respecta a la profundidad de su red, los servicios de mensajería son una amenaza tanto para la conectividad de las redes sociales de V1 como Tiktok es para la atención de Facebook sobre la atención: puedo ser un fanático de Bucks con mi Fiefdom, ser un entusiasmo de la tecnología con mi grupo de holgura, explorar ideas con mi grupo de Whatsapp y hablar político de confianza. El hecho de que no sea todo mi ser en ninguno de estos grupos es una característica, no un error, y que es posible de manera única por lo digital.

Incluso los chats grupales, sin embargo, tienen el factor limitante clave de las redes sociales tradicionales: otras personas. Lo bueno es que esas otras personas son, presumiblemente, confiables; Lo malo, y no es malo en un sentido normativo, sino más bien en términos de requerir pensamiento y consideración, es que aún necesita mantener algún tipo de barandilla interna en términos de lo que discute, cuáles son su relación relativa con otros miembros del grupo, preguntas ineludibles de estado, temores de verse tontos, etc.

Esto ilumina uno de los casos de uso de consumidores potenciales más grandes de la IA: es el compañero “perfecto”. Puse “perfecto” en citas porque soy escéptico de que una IA realmente pueda satisfacer las necesidades emocionales de uno como otra lata humana; Por otra parte, es por eso que perfecto es la elección de palabras correcta, porque un humano nunca puede ser perfecto (esa es solo otra forma de hacer la misma observación). Un compañero de IA se centra solo en ti, o mejor, enfocado en las mismas cosas en las que te enfocas; Es una extensión de usted mismo, un defensor o concejal en todos sus tratos, no una contraparte. Hice este dibujo para eso Redes sociales 2.0 Artículo:

Los humanos están en esos óvalos de color; Ai es la única entidad, que no sea yo, que puede vivir plausiblemente exactamente en el medio: es precisamente porque es no humano que puedes tener una conversación sobre todos los diferentes aspectos de tu vida. Mollick tiene razón en que los límites son buenos, pero puede argumentar que cuando se trata de interacciones con otros, la cuestión de los límites, o violarlos, se trata más de reconocer una realidad indeleble; No es necesariamente el caso el que dicha realidad se aplica a la IA, y es probable que haya muchos casos de uso interesantes que fluyan de ese hecho. Si, por supuesto, siempre usas la misma IA.

Auren

Probé una nueva aplicación de chat interesante en las últimas semanas llamada Auren; El hilo introductorio de X user @nearcyan está aquí. Auren es convincente porque en lugar de tratar de construir algo escalable, es muy caro es muy costoso, $ 20/mes por 2500 mensajes, en un intento por construir el mejor compañero de chat posible.

Encontré a Auren bastante impresionante (aunque inmediatamente decidí interactuar con Soren, el alter ego más agresivo y desafiante), aunque nunca perdí la sensación de que de hecho estaba interactuando con una IA, no una persona (que nuevamente, es posiblemente una característica, no un error). Traté de usarlo de acuerdo con su propósito previsto, como algún tipo de vida o terapeuta de LifeCoach, y pensé que Auren/Soren hizo un buen trabajo al hacerme pensar en una decisión particular de diferentes maneras.

Ahora tengo un atajo en mis interacciones con New AIS: dado que soy una figura pública con mucha información en Internet, simplemente diciéndole a AIS quién soy le da mucho contexto; Aun así, todavía existe el desafío del terapeuta, que está pasando mucho tiempo describiendo todos los diversos detalles que rodean la pregunta en cuestión, incluso antes de llegar a las partes interesantes de la discusión.

Con ese fin, recordé la defensa de Altman de la API de Operai en nuestra entrevista:

SA: Realmente creo en esta cosa de suite de productos que estaba diciendo. Creo que si ejecutamos muy bien, dentro de cinco años, tenemos un puñado de productos de usuarios multimillonas, un puñado pequeño y luego tenemos esta idea de que inicia sesión con su cuenta de OpenAI a cualquier otra persona que quiera integrar la API, y puede tomar su paquete de créditos y su modelo personalizado y todo lo demás a donde quiera ir. Y creo que esa es una parte clave de nosotros realmente siendo una gran plataforma …

No creo que seamos una plataforma de una manera que un sistema operativo sea una plataforma. Pero creo que de la misma manera que Google no es realmente una plataforma, pero las personas usan iniciar sesión con Google y las personas toman sus cosas de Google en la web y eso es parte de la experiencia de Google, creo que seremos una plataforma de esa manera.

Llevan el inicio de sesión, eso lleva su memoria y quién es usted y sus preferencias y todo ese tipo de cosas.

SA: Sí.

Entonces, solo se sentará encima de todos y podrán tener múltiples firmaciones y el inicio de OpenAI será mejor porque tiene su memoria conectada a ella. ¿O es un, si quieres usar nuestra API, usas nuestro inicio de sesión?

SA: No, no, no. Sería opcional, por supuesto.

El “No, no, no” de Altman se refería al requisito de que debía usar el inicio de sesión de OpenAI con su API; La parte interesante es la idea de saber que si inicia sesión con OpenAI, obtendrá la identidad de su IA con el producto que está utilizando. Bueno, hasta el punto anterior, ¡habría sido útil llevar ese contexto a Auren! Y luego, presumiblemente, los detalles de nuestra conversación podrían fluir hacia otro lado a mi identidad de IA.

De todos modos, todo esto es bastante básico, y hay muchos detalles que resolver, particularmente en torno a la privacidad; Al mismo tiempo, también puede ver por qué hay un juego publicitario potencialmente fascinante aquí (lo que, sin duda, hace que las preguntas de privacidad sean aún más apremiantes). Sin embargo, en última instancia, la conclusión final es que nada en esta actualización fue realmente sobre la calidad del modelo: la memoria es una característica de producto; Por extensión, los focos a menudo están aguas abajo de las opciones de productos. Openai, con ese fin, está la compañía accidental de tecnología de consumo, por lo que esto es, junto con los modelos, por supuesto, exactamente en lo que deberían estar trabajando.


Esta actualización estará disponible como podcast más tarde hoy. Para recibirlo en su jugador de podcast, visite StrateChery.

La actualización de Stratechery está destinada a un solo destinatario, ¡pero el reenvío ocasional está totalmente bien! Si desea solicitar múltiples suscripciones para su equipo con un descuento grupal (mínimo 5), contácteme directamente.

¡Gracias por ser un suscriptor, y que tengas un gran día!

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Desempacar el estilo de Studio Ghibli que se convirtió en la obsesión viral de Chatgpt

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Studio Ghibli ha experimentado una ola de nueva atención gracias a la nueva función ChatGPT del mes pasado. Thomas Fuller/SOPA Images/LighTrocket a través de Getty Images

El 25 de marzo, OpenAI anunció una nueva función de ChatGPT que permite a los usuarios convertir las indicaciones de texto en imágenes en una serie de estilos de dibujos animados familiares. Opciones incluidas Los Simpsons, Rick y Morty y Pixar, entre otros. Pero tan pronto como el CEO de Operai, Sam Altman, cambió su foto de perfil de X a una imagen inspirada en el estudio de Ghibli de sí mismo, estaba claro qué estilo era el favorito, y los usuarios de ChatGPT pronto comenzaron a deleitarse en hacer sus propias fotos giblificadas.

De todas las estéticas icónicas disponibles, ¿por qué fue el estilo Ghibli el que explotó en línea? Hay bastantes factores en juego, desde la relación de la generación de Internet con Ghibli hasta el estilo de firma duradero del estudio.

Películas de Ghibli “No hables con los niños”.

Los Millennials, nacidos entre 1981 y 1996, fueron la primera generación en crecer con Studio Ghibli (y las comunidades de Internet que fomentaron el significado global de Ghibli). Un momento crucial fue el acuerdo de 1996 de Walt Disney Company (DIS) con el entonces propietario de Gibli, Tokuma Soten, para distribuir sus películas a nivel mundial. Disney dobló películas de Gibli para audiencias de habla inglesa, lanzando Princesa Mononoke en teatros y Servicio de entrega de Kiki En VHS en un momento en que Disney Animation estaba en su propio período del Renacimiento. Con ese alcance, Disney llevó el trabajo de Ghibli a toda una generación, “y fue una piedra de toque para la mayor globalización del anime en su conjunto”, dijo a Observer Toussaint Egan, experto en animación y editor del sitio de noticias de entretenimiento Polygonver.

Sin embargo, el Boost de Disney no habría contado mucho si las películas de Ghibli no capturaron los corazones e imaginaciones de la audiencia. Egan promociona el tono de estas películas como una gran razón de por qué han disfrutado de una adulación tan duradera. Considera que su tema es sorprendentemente maduro e inteligente, dado la cantidad de trabajo que opera en un nivel de inocencia infantil. “Estas películas no hablan con los niños o sus audiencias. Tratan a los niños tan inteligentes como, si no más, audiencias adultas, [like] Son más intuitivos ”, dijo.

A Still de Mi vecino Totoro. © 1988 Hayao Miyazaki/Studio Ghibli

Simplicidad y nostalgia dibujadas a mano

Pero no son los impresionantes y conmovedores arcos de la historia que las personas buscan replicar con IA, es la estética con las que han llegado a asociar esas narraciones. La animación 2d dibujada a mano de Gibli se ha distinguido durante mucho tiempo de los competidores, gracias a la escrupulosa atención del estudio al detalle hacia todo, desde nubes esponjosas hasta lágrimas fluidas. Pero en un nivel más fundamental, son las cosas más básicas que se quedan para las personas, como la silueta de un personaje.

“Cuando puedes eliminar todos los detalles de la superficie del diseño de un personaje y puedes perfeccionar su silueta, es muy distintivo”, dijo Egan. “Puedes decir quién es Totoro, puedes decir de quién Princesa Mononoke es, puedes decir de quién es el robot Castillo en el cielo. Es muy fácil de identificar, es tan inmediatamente distintivo y bien hecho “. Lo más significativo, agregó, Studio Ghibli “encontró una manera de crear personajes que sean simplistas y fácilmente legibles, y, sin embargo, duradero”.

Esa resistencia estilística ha convertido a Ghibli en un caso atípico en la animación contemporánea. Animación dibujada a mano de Disney a favor del estilo más moderno generado por computadora hace años; El estudio solo ha producido dos películas tradicionalmente animadas en los últimos 20 años (2009’s La princesa y la rana y 2011 Winnie the Pooh), en comparación con 16 películas con animación generada por computadora en el mismo período.

La consistencia estilística de Studio Ghibli irónicamente hace que su salida sea única, lo que le da a cada película una calidad atemporal. Esa nostalgia estética probablemente ha sido una fuerza impulsora detrás de la moda generativa de IA, con el estilo de Ghibli recordado con cariño que permite a las personas usar algunas gafas de color rosa frente a los argumentos continuos sobre el arte generativo, su validez y su legalidad.

Director Hayao Miyazaki visto trabajando en el largometraje Ponyo en el documental 10 años con Hayao Miyazaki. © NHK

Estética única de Hayao Miyazaki

Quizás una parte de la tendencia también tiene que ver con ChatGPT que permite a las personas ganar proximidad a un autor importante con una estética única. Studio Ghibli es conocido por su “estilo de casa”, y el director Hayao Miyazaki está inextricablemente vinculado a ese aspecto. Miyazaki ha dirigido más películas para el estudio que nadie y estuvo muy involucrado en muchas películas de Ghibli que no fue de alertar. Su estilo dibujado a mano “es parte y distinto para Studio Ghibli”, dijo Egan, y así Miyazaki es la persona que Chatgpt toma sus señales desde aquí.

En ese sentido, esta tormenta de redes sociales existe en el mismo avión que el fenómeno de “accidentalmente Wes Anderson”, en el que una página de Instagram de viaje dedicada a lugares que parecen haber surgido de una escena en El hotel Grand Budapest o Reino de risas de la luna se convirtió en una marca masiva de Internet que promociona numerosos libros y exhibiciones globales. Con esta guía en línea y cuentas de redes sociales similares, las personas pueden sentir que se han topado con un mundo finamente elaborado creado por un reconocido artista contemporáneo.

Pero a diferencia de la locura de “Giblificación” de Chatgpt, estos sitios e imágenes han sido encontróno generado. Esa diferencia clave es lo que hace que esta afluencia de imágenes generadas por IA sea tan preocupante. La animación es un medio minucioso, especialmente cuando se realiza en el calibre de Studio Gibli. La película más reciente (y potencialmente final) de Miyazaki, El niño y la garza estrenado en 2023; Comenzó a trabajar en ello en 2016. Ese trabajo vale la pena cuando se ve en la pantalla, pero se abarraza cuando se ejecuta a través de un programa de computadora para que se ajuste a las fantasías fugaces de una persona.

Un todavía de Studio Ghibli’s El niño y la garzaque tardó casi siete años completos en hacer. © 2023 Hayao Miyazaki/Studio Ghibli

“Estos modelos de imagen generados por la IA son una tecnología que, como se están utilizando ahora, existen explícitamente de forma para desenredar la expresión artística del trabajo humano”, dijo Egan, y es una ironía dolorosa que Miyazaki hizo comentarios similares hace años, expresando su preocupación de que los seres humanos perdían fe en su propia expresión artística.

Si bien muchas personas han expresado la oposición a la cooptación de Openii sobre el estilo de Studio Ghibli, parece que muchos, muchos más han estado felices de participar en él. Y aunque las fotos o las fotos grupales de Ghiblified PET pueden verse lindas ahora, un programa de computadora nunca podrá replicar el corazón y el alma de un trabajo de Studio Gibli.

Desempacar el estilo único de Studio Ghibli que se convirtió en la obsesión viral de Chatgpt

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Los estudiantes internacionales pueden estar entre los principales beneficiarios de ChatGPT

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El lanzamiento público de ChatGPT en noviembre de 2022 cambió el mundo. Un chatbot podría escribir instantáneamente párrafos y documentos, una tarea que alguna vez se cree que es exclusivamente humana. Aunque puede llevar muchos años comprender las consecuencias completas, un equipo de científicos de datos quería estudiar cómo la escritura universitaria ya podría verse afectada.

Los investigadores pudieron obtener acceso a todos los comentarios de la junta de discusión en línea presentados por estudiantes universitarios en una gran universidad pública no identificada antes y después de Chatgpt para comparar cómo cambió la calidad de la escritura de los estudiantes. Estas son típicamente tareas de bajo riesgo en las que un profesor podría pedirles a los estudiantes que publiquen sus pensamientos sobre una tarea de lectura en, por ejemplo, psicología o biología. Las publicaciones podrían ser tan cortas como una oración o hasta unos pocos párrafos, pero no ensayos o documentos completos. Estas breves tareas de tarea a menudo no se acumulan o se cuestionan libremente en la participación de la clase de un estudiante.

Los científicos en realidad no leyeron todas las presentaciones de 1,140.328 presentaciones de tablero de discusión escritas por 16,791 estudiantes entre el término de otoño de 2021 y el período de invierno de 2024. Como especialistas en el análisis de los conjuntos de datos grandes, los investigadores alimentaron las publicaciones en siete modelos de computadora diferentes que analizan la calidad de la escritura, desde el vocabulario hasta el sintaxis y la lectura. En última instancia, crearon un único índice compuesto de calidad de escritura en el que todas las presentaciones se clasificaron en este único criterio.

¿Los resultados? La calidad general de escritura de los estudiantes mejoró. La mejora fue lenta al principio en los primeros meses de 2023 y luego mejoró sustancialmente desde octubre de 2023 hasta que el período de estudio finalizó en marzo de 2024.

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“Creo que podemos inferir que esto se debe a la disponibilidad de IA porque ¿qué otras cosas producirían estos cambios significativos?” dijo Renzhe Yu, profesor asistente de minería de datos educativos en Teachers College, Universidad de Columbia, quien dirigió la investigación. El artículo de Yu aún no se ha publicado en una revista revisada por pares, pero se ha publicado públicamente un borrador en un sitio web de la Universidad de Cornell que organiza borradores previos a la publicación de trabajo académico. (El informe de Hechinger es una organización de noticias independiente en Teachers College de la Universidad de Columbia.)

Yu y sus colegas de investigación no entrevistaron a ninguno de los estudiantes y no pueden decir con certeza que los estudiantes estaban usando ChatGPT o cualquiera de sus competidores, como Claude o Gemini, para ayudarlos con sus tareas. Pero la mejora en la escritura de los estudiantes después de la introducción de ChatGPT parece ser más que una coincidencia aleatoria.

Grandes repunaciones para estudiantes internacionales

La universidad no identificada es una institución minoritaria que sirve con una gran cantidad de estudiantes hispanos que se criaron hablando español en casa y una gran cantidad de estudiantes internacionales que no son hablantes de inglés no nativos. Y fueron estos estudiantes, a quienes los investigadores clasificaron como “desfavorecidos lingüísticamente”, quienes vieron los mayores repunte de la calidad de la escritura después del advenimiento de ChatGPT. Los estudiantes que ingresaron a la universidad con habilidades de escritura débiles, una métrica que rastrea la universidad, también vieron ganancias descomunales en su calidad de escritura después de ChatGPT. Mientras tanto, los hablantes de inglés más fuertes y aquellos que ingresaron a la universidad con habilidades de escritura más fuertes vieron mejoras más pequeñas en su calidad de escritura. No está claro si están usando menos ChatGPT, o si el bot ofrece una mejora menos dramática para un estudiante que ya está escribiendo bastante bien.

Las ganancias para los estudiantes “lingüísticamente desfavorecidos” fueron tan fuertes después de la caída de 2023 que la brecha en la calidad de la escritura entre estos estudiantes y los hablantes de inglés más fuertes se evaporaron por completo y, a veces, se invirtieron. En otras palabras, la calidad de escritura para los estudiantes que no hablaban inglés en casa y aquellos que ingresaron a la universidad con habilidades de escritura débiles a veces fue aún más fuerte que la de los estudiantes que criaron hablando inglés en casa y aquellos que ingresaron a la universidad con habilidades de escritura más fuertes.

Ganancias concentradas entre los estudiantes de altos ingresos

Sin embargo, estas ganancias en la calidad de la escritura entre los “desfavorecidos lingüísticamente” se concentraron entre los estudiantes de mayores ingresos. Los investigadores pudieron igualar las presentaciones de escritura de los estudiantes con datos administrativos sobre los estudiantes, incluidos sus ingresos familiares, y notaron que la escritura de estudiantes de bajos ingresos cuyos padres no asistieron a la universidad no mejoró tanto. Por el contrario, la escritura de estudiantes internacionales de altos ingresos con padres con educación universitaria se transformó notablemente.

Esa es una señal de que los estudiantes de bajos ingresos no estaban usando chatgpt tanto o no tan efectivamente. Las diferencias socioeconómicas en cómo los estudiantes se benefician de la tecnología no son infrecuentes. Estudios anteriores del software de procesamiento de textos, por ejemplo, han encontrado que los estudiantes de mayores ingresos tienden a ser más fáciles para aprovechar las características de edición y ver mayores beneficios de escritura de la capacidad de cortar y pegar y mover el texto.

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Mark Warschauer es profesor de educación en la Universidad de California, Irvine, y director de su laboratorio de aprendizaje digital, donde estudia el uso de la tecnología en la educación. Warschauer no participó en este estudio y dijo que sospecha que los beneficios desagradables para los estudiantes de mayores ingresos serán fugaces a medida que los estudiantes de bajos ingresos se vuelvan más aclimatados y más fáciles con la IA con el tiempo. “A menudo vemos con nuevas tecnologías que las personas de altos ingresos obtienen acceso primero, pero luego se equilibra. Creo que las personas de bajos ingresos usan teléfonos celulares y redes sociales tanto como las personas de altos ingresos en los Estados Unidos”, dijo.

Pero predice que las mejoras sustanciales y mayores en la escritura para los estudiantes internacionales, mucho mayores que para los estudiantes nacionales, serán “más importantes y duraderos”.

Por supuesto, esta calidad de escritura mejorada no significa que estos estudiantes internacionales realmente estén aprendiendo a escribir mejor, pero sí indica que son expertos en usar tecnología para presentar ideas en inglés bien escrito.

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Los investigadores del estudio no analizaron las ideas, la calidad del análisis o si las presentaciones de los estudiantes tenían sentido. Y no está claro si los estudiantes alimentaron la lectura al chatbot junto con la pregunta del profesor y simplemente copiaron y pegaron la respuesta del chatbot en el tablón de discusión, o si los estudiantes realmente leyeron, escribieron algunas ideas preliminares y solo le pidieron al chatbot para pulir su escritura.

En las propias clases de Yu en Teachers College, dijo que alienta a los estudiantes a usar CHATGPT en sus tareas de escritura siempre que lo reconozcan y también envíen transcripciones de sus conversaciones con el AI Chatbot. En la práctica, dijo, solo unos pocos estudiantes admiten usarlo.

Se dio cuenta de que la escritura de los estudiantes en sus clases había mejorado hasta ahora. “Este año ha sido realmente horrible”, dijo. Cada vez más de sus alumnos han estado presentando una producción de IA típica que “parece razonable pero no tiene mucho sentido”, dijo.

“Todo se reduce a la motivación”, dijo Yu. “Si no están motivados para aprender, los estudiantes solo harán un mal uso de lo que sea la tecnología”.

Póngase en contacto con el escritor del personal Jill Barshay al 212-678-3595, Jillbarshay.35 en Signal, o barshay@hechingerReport.org.

Esta historia sobre la escritura de chatgpt fue escrita por Jill Barshay y producida por El informe de Hechingeruna organización de noticias independiente sin fines de lucro centrada en la desigualdad y la innovación en la educación. Matricularse en Puntos de prueba y otros Boletines de Hechinger.

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