Es probable que los estudiantes en estos estados hagan trampa usando ChatGPT, #1-5: Mississippi, Texas, Georgia, Louisiana, Virginia Occidental

• Mississippi ocupa el primer lugar con un volumen de búsqueda promedio de 21.46 por cada 100,000 personas cada mes
• Texas llega en segundo lugar con un promedio de 21.10 búsquedas cada mes por cada 100,000 personas, y Georgia ocupa el tercer lugar con 20.79
• Los estudiantes en Montana tienen menos probabilidades de usar ChatGPT, con un volumen de búsqueda mensual promedio de solo 8.83 por cada 100,000 residentes

Un nuevo estudio ha revelado que los estudiantes en Misisipí Es más probable que le pidan a ChatGPT que escriba sus ensayos.

Los expertos de la compañía de redacción de ensayos Ensayshark analizaron el volumen de búsqueda de Google durante el último año para los términos relacionados con el uso de herramientas de inteligencia artificial para escribir ensayos. El equipo analizó 30 términos de búsqueda, incluidos “escritor de ensayos de IA” y “Cómo usar IA para ensayos”, para averiguar qué estados tienen estudiantes que desean una forma rápida y fácil de terminar los ensayos. Luego los clasificaron de mayor a menor número de búsquedas cada mes por cada 100,000 residentes.

Misisipí clasifica primero, promediando 21.46 Búsquedas mensuales por cada 100,000 población. Hay 33 colegios y universidades en el estado, y la mayoría son colegios comunitarios. Los modelos de IA pueden ayudar a los estudiantes menos seguros, pero deben ser cautelosos con la información falsa generada por la IA.

Texas sigue con 21.10 Búsquedas mensuales promedio por cada 100,000 población. Las empresas, la atención médica e ingeniería son algunas de las mejores especialidades en las 226 instituciones de Texas. Los estudiantes pueden usar la IA para ayudar a recopilar información para estos programas, pero deben revisar cuidadosamente cualquier cálculo para obtener errores.

Georgia ocupa el tercer lugar, con 20.79 Buscas cada mes en promedio por cada 100,000 residentes. El sistema universitario de Georgia comprende 26 instituciones públicas de educación superior. Algunas de las mejores especialidades del estado incluyen educación y derecho en la Universidad de Georgia e Ingeniería e Informática en Georgia Tech. La inclinación de AI por proporcionar información falsa puede ser dañino cuando se usa para estos cursos, por lo que los estudiantes deben asegurarse de que cualquier inteligencia artificial se use solo para organización o legibilidad.

Luisiana es cuarto, con 19.90 Búsquedas promedio cada mes por cada 100,000 personas. El estado alberga 62 instituciones, incluida la principal Universidad de la Universidad de Louisiana (LSU), conocida por su investigación, tradiciones y atletismo.

Virginia Occidental está en quinto, con un promedio de 19.77 Búsquedas mensuales por cada 100,000 residentes. Hay 44 colegios y universidades en Virginia Occidental, que son una mezcla de investigación, maestría, bachillerato, asociado e instituciones especiales de enfoque.

Florida ocupa el sexto lugar con un promedio de 18.79 Búsquedas mensuales por cada 100,000 población. Florida tiene más de 40 universidades y colegios públicos, incluida la Universidad de Miami. Los estudiantes en el estado generalmente estudian negocios, psicología, ingeniería y programas relacionados con la salud, que pueden mejorarse mediante el uso de IA generativa pero que deben revisarse cuidadosamente para su precisión.

Nevada está muy cerca en el séptimo, con 17.71 Búsquedas mensuales promedio por cada 100,000 residentes. El Sistema de Educación Superior de Nevada consta de ocho instituciones públicas y, curiosamente, los colegios comunitarios en los títulos de licenciatura del Premio Estatal debido a recursos limitados.

Hawai es octavo, con un promedio de 17.65 Búsquedas mensuales por cada 100,000 residentes. Algunas de las mejores especialidades incluyen oceanografía y enfermería, donde los modelos de IA se pueden utilizar para recopilar datos rápidamente para que los estudiantes lo revisen.

Carolina del Sur está en noveno lugar, con 17.20 Búsquedas mensuales promedio por cada 100,000 personas. Hay más de 60 universidades y colegios en el estado.

Nueva York ocupa el décimo 16.96 Búsquedas mensuales promedio por cada 100,000 población. El estado tiene más de 40 instituciones, incluidas las de los sistemas SUNY y CUNY. Algunas de las especialidades más populares del estado incluyen artes liberales y humanidades, enfermería y economía. El uso de IA generativa para sujetos de opinión, como las humanidades, se desaconseja debido a la falta de utilizando los modelos de IA de pensamiento crítico. Sin embargo, la inteligencia artificial puede ser útil para formular ideas de borradores aproximados cuando se les dan indicaciones más útiles.

Los 10 principales estados donde los estudiantes tienen más probabilidades de usar AI

Frederick Poche, CMO en Ensayo ha comentado, “Los estudiantes son bombardeados con información y tarea todos los días, lo que hace que el tiempo sea uno de los productos más preciados de la vida universitaria. Tan ocupados como están, recurrir a la inteligencia artificial para ayudarlos a completar el trabajo de manera eficiente parece ser una obviedad.

“ChatGPT y modelos como este se pueden usar como asistente, pero nunca se debe usar para escribir un ensayo o trabajo completo. Para asistencia estructural o apoyo con vocabulario para proporcionar una mejor experiencia de lectura, los modelos de IA sobresalen y mejoran el arduo trabajo que un estudiante pone en sus ensayos. Incluso puede ayudar a generar ideas y poner pensamientos en una oración de coherente.

“Sin embargo, el uso excesivo de la IA puede hacer que los estudiantes pierdan habilidades importantes, como el pensamiento crítico y las habilidades de investigación. Los modelos generativos de IA se extraen del material existente, abren la puerta a las preocupaciones de plagio. También tiene una base de conocimiento limitada y puede inventar completamente información desde cero sin base en la realidad.

“La inteligencia artificial tiene su lugar como mecanismo de apoyo para los escritores, pero el tiempo necesario para refinar un ensayo generado se utilizaría mejor para usar sus propios pensamientos e investigaciones para crear un trabajo más fuerte”.

Crédito de la historia: https://essayshark.com

Fuentes: Planificador de palabras clave de Google

Metodología: Los datos se recopilaron de Google Keyword Planner, que proporciona un volumen de búsqueda de Google mensual y anual para frases y términos clave en los EE. UU. Y para cada estado.

Se utilizaron 30 términos de búsqueda para obtener datos de los últimos 12 meses, incluido el ‘escritor de ensayos de IA’ y ‘Cómo usar IA para ensayos’.

Atleta de la semana y equipo de la semana:

Cuando Operai presentó por primera vez la nueva función de generación de imágenes 4O en ChatGPT, Internet se volvió loco. La gente lo estaba usando para transformar todo, desde imágenes de perfil hasta memes populares en el estilo de anime de Studio Ghibli. Incluso la Casa Blanca se metió en la acción, publicando una imagen al estilo de Ghibli de un arresto contra hielo.

Sin embargo, convertir todo en el arte de Ghibli es hacer que la generación de imágenes presente un mal servicio. Si ha tenido suficiente de las imágenes de anime, hay muchas formas mejores de usar la generación de imágenes de ChatGPT.

7

Generar imágenes al estilo de los artistas fallecidos

El hecho de que pueda usar ChatGPT para generar imágenes al estilo de Studio Ghibli ha provocado algunos debates éticos difíciles. En primer lugar, hay problemas sobre si es correcto reproducir el estilo de un artista sin su permiso. En segundo lugar, hay problemas sobre si ChatGPT fue entrenado en material de derechos de autor para producir las imágenes en primer lugar.

La forma más sencilla de evitar estos problemas espinosos es generar imágenes al estilo de los artistas fallecidos. Los derechos de autor sobre las obras artísticas vencen un período establecido después de la muerte de un artista en muchos países, lo que significa que las imágenes están en el dominio público. Esto no solo es éticamente menos problemático, sino que también significa que es menos probable que ChatGPT le diga que no puede crear una imagen debido a su política de contenido.

Con casi toda la historia del arte para elegir, es poco probable que se quede sin estilos para usar. El verdadero desafío es elegir qué estilo crear primero.

Relacionado

Antes de acusar a un artista de usar AI, lea esto

Deja tus Pitchforks ya

6

Haz tus propias caricaturas

Esto es algo que inicialmente probé cuando OpenAI primero permití cargar imágenes para chatgpt. Dibujé un boceto rápido de un personaje de dibujos animados y luego intenté que Chatgpt lo convirtiera en una caricatura. Los resultados fueron decepcionantes por decir lo menos.

Sin embargo, con la generación de imágenes 4O, los resultados son realmente impresionantes. Convirtí un boceto rápido en una caricatura de cuatro paneles en cuestión de momentos, con texto impecable y el personaje reproducido perfectamente en cada panel. Tampoco necesitas comenzar con un dibujo; Puede describir los personajes que desea, y ChatGPT creará la caricatura para usted.

Es muy divertido, pero aún necesitarás un poco de creatividad; Traté de hacer Chatgpt para crear algunas caricaturas propias con el mismo personaje, y las ideas que surgieron fueron terribles. Parece que la IA todavía no puede hacer divertida.

Relacionado

La gen de la imagen de Chatgpt todavía no ha solucionado mi tarea programada favorita

La nueva generación de imágenes es sorprendente, siempre y cuando puedas usarla.

5

Crear portadas de novelas o carteles de películas

¿Alguna vez has tenido ideas para libros o películas que desearías ser reales? Chatgpt no puede convertir esas ideas en novelas o películas enteras, pero puede permitirle ver cómo sería la portada del libro o el póster de la película. Simplemente describa la trama de su libro o película, o simplemente diga cómo quiere que se vea el póster o la portada del libro, y ChatGPT puede crearlo para usted.

Otra cosa divertida que puedes hacer con los carteles de películas es tocar con el casting. Si desea que Nicolas Cage haya sido la estrella en literalmente en todas las películas, puede crear carteles de películas con Nic Cage reemplazando a la estrella original. Es un poco divertido.

Si bien muchas de las formas en que puede usar la generación de imágenes de ChatGPT son muy divertidas, pero no tienen ningún propósito real, hay muchas maneras en que la característica puede ser realmente útil. Una forma en que puede usarlo es como una herramienta de visualización.

Mi esposa ha estado queriendo agregar algunos macizos de flores y bordes a nuestro jardín durante mucho tiempo, pero no sabía dónde estarían los mejores lugares para ponerlos o cómo se vería el jardín terminado. Tomó algunas fotos, las subió a Chatgpt y le pidió que agregara algunas camas y bordes en lugares específicos. Las imágenes resultantes fueron realmente impresionantes y dieron una excelente idea de cómo sería el jardín terminado.

Ella consiguió el insecto y comenzó a ir de una habitación a otra en la casa, visualizando diferentes tipos de pisos, papel tapiz y colores de pintura. No solo es bueno para la decoración, tampoco; Puede subir una imagen de ese sofá que tiene el ojo y ver cómo se vería en su sala de estar. Es una excelente manera de ver cómo se verá un cambio de imagen en el hogar antes de dar el paso.

Relacionado

Hice imágenes perfectas de la sala de casa de Apple usando chatgpt

La nueva generación de imágenes de Chatgpt puede hacer más que solo Studio Ghibli Style.

3

Genere imágenes fotorrealistas de casi cualquier cosa que desee

Hacer imágenes en un estilo de anime es divertido, pero está desperdiciando gran parte del potencial de la generación de imágenes ChatGPT, lo que ha aumentado significativamente la calidad de su fotorrealismo. Ahora puede generar imágenes fotorrealistas de casi cualquier cosa que pueda imaginar.

Si desea una imagen fotorrealista de una bandada de palomas con cascos que examinan una grieta en el camino, eso es exactamente lo que puede crear. Si desea una imagen de una escena callejera ocupada donde todos son un muñeco de prueba de choque, puede hacer una.

Incluso la imagen de alguien que hizo arte de Ghibli en su teléfono en la parte superior de este artículo fue creada usando ChatGPT. El límite es solo tu imaginación.

2

Haz que los dibujos de tus hijos cobren vida

Esto es algo que he estado haciendo mucho porque a mis hijos les encanta. Les encanta hacer dibujos de cosas extrañas y maravillosas, y puedes hacer que Chatgpt convierta estos dibujos en imágenes fotorrealistas. Los resultados a menudo son hilarantes.

Si las imágenes no resultan bastante como los niños imaginaban, puede usar más indicaciones de imagen para refinar las imágenes para que se parezcan a lo que pretendían. En lugar de convertir las imágenes en fotos realistas, también puede agregar los personajes dibujados a escenas realistas, lo que también puede ser muy divertido.

Ha sido una excelente manera de alentar a mis hijos a hacer más obras de arte, ya que les encanta ver sus dibujos transformados en imágenes realistas. Un día, pueden crecer para ser artistas que tienen sus propios estilos de arte robados por las principales compañías de IA.

1

Aplicación de diseño o maquetas de sitios web o imágenes de productos

La generación de imágenes ChatGPT también puede ser una herramienta útil para su negocio. Puede usarlo para crear todo tipo de imágenes que puedan ser útiles en su trabajo. Por ejemplo, si es un diseñador de aplicaciones, puede usarlo para crear una maqueta de cómo se verá su interfaz de usuario.

Puede hacer lo mismo si está diseñando un sitio web. Le permite ver cómo se verá su sitio web y moverá elementos antes de comenzar a construirlo.

Si vende productos, ChatGPT también puede crear fotos de productos. Simplemente suba una imagen de su producto y pídale a ChatGPT que cree una imagen de producto para él. Obtendrá una hermosa imagen de su producto con una iluminación perfecta, aunque algunas plataformas de comercio electrónico pueden requerir imágenes reales para sus sitios.

Las capacidades de generación de imágenes actualizadas de ChatGPT son realmente impresionantes. Puede crear imágenes de casi cualquier cosa que desee, utilizando estilos artísticos específicos o un fotorrealismo impresionante. Al igual que con muchas características de IA, hay tantas cosas que puede hacer que puede ser difícil saber por dónde empezar.

Intente experimentar con algunas de las ideas anteriores; Es posible que te sorprenda lo que es posible una vez que te muevas más allá de las imágenes de Ghibli.

Un análisis reciente de la Fundación del Premio ARC encuentra que el modelo O3 de OpenAI ofrece resultados significativamente más débiles en puntos de referencia de razonamiento estandarizados que su versión de vista previa de O3 previamente probada.

La Fundación del Premio ARC, un grupo sin fines de lucro centrado en la evaluación de IA, utiliza puntos de referencia abiertos como ARC-AGI para resaltar la brecha entre el razonamiento humano y los sistemas de inteligencia artificial actuales. Cada evaluación tiene como objetivo aclarar el estado actual del campo.

El punto de referencia ARC-AGI está estructurado para probar el razonamiento simbólico, la composición de varios pasos y la aplicación de reglas dependiente del contexto, las habilidades que los humanos a menudo demuestran sin capacitación especial, pero que los modelos de IA solo funcionan en un grado limitado.

El análisis evaluó el rendimiento en niveles de razonamiento “bajo”, “medio” y “altos”, que varían la profundidad del razonamiento del modelo. “Bajo” prioriza la velocidad y el uso mínimo de token, mientras que “alto” tiene la intención de fomentar la resolución de problemas más integral. Para este estudio, dos modelos, O3 y O4-Mini, se probaron en los tres niveles de razonamiento en 740 tareas de ARC-AGI-1 y ARC-AGI-2, produciendo 4.400 puntos de datos.

Eficiencia de rentabilidad y rendimiento: O3 Outpacios O1

Según la Fundación del Premio ARC, O3 alcanzó la precisión del 41 por ciento (bajo cálculo) y el 53 por ciento (cómputo medio) en ARC-AGI-1. El modelo O4-Mini más pequeño alcanzó el 21 por ciento (bajo cálculo) y el 42 por ciento (cómputo medio). En el punto de referencia ARC-AGI-2 más desafiante, ambos modelos actuales lucharon considerablemente, anotando por debajo del tres por ciento de precisión.

Compartir

Recomendar nuestro artículo

Compartir

A niveles de razonamiento más altos (cómputo “alto”), ambos modelos no pudieron completar muchas tareas. El análisis también observó que los modelos tendían a responder tareas que podrían resolver más fácilmente, mientras dejaban tareas más difíciles sin respuesta. Evaluar solo las respuestas exitosas distorsionaría el rendimiento real, por lo que estos resultados parciales fueron excluidos de las tablas de clasificación oficiales.

Los datos muestran que un mayor esfuerzo de razonamiento no garantiza mejores resultados, pero a menudo solo resulta en costos más altos. En particular, O3 High consume significativamente más tokens sin lograr una ganancia correspondiente en precisión para tareas más simples. Esto plantea preguntas sobre la escalabilidad del enfoque actual para el razonamiento de la cadena de pensamiento.

Para aplicaciones sensibles a los costos, la Fundación del Premio ARC aconseja el uso de O3-Medio como la configuración predeterminada. El modo de “alta recuperación” solo se recomienda cuando se necesita la máxima precisión y el costo es menos importante. “No hay una razón convincente para usar bajo si te importa la precisión”, dice Mike Knoop, cofundador de la Fundación del Premio ARC.

La Fundación también señala que, a medida que avanza el rendimiento del modelo, la eficiencia, con qué rapidez, de bajo costo y con el uso mínimo de tokens, un modelo puede resolver problemas, se convierte en el diferenciador primario. En este sentido, O4-Mini es notable: logra una precisión del 21 por ciento en ARC-AGI-1 a un costo de aproximadamente cinco centavos por tarea, mientras que los modelos más antiguos como O1-Pro requieren aproximadamente once dólares por tarea para obtener resultados comparables.

O3 O3 de OpenAI es menos AGI que O3 previa

La versión actual de O3 diverge sustancialmente de la versión de previsión de O3 probada en diciembre de 2024. En ese momento, la previa vista de O3 obtuvo un 76 por ciento (bajo cómputo) y un 88 por ciento (alto cálculo) en ARC-AGI-1 en el modo de texto, mientras que el modelo O3 liberado ahora ofrece 41 por ciento (bajo) y 53 por ciento (medio).

OpenAI confirmó a ARC que el modelo de producción O3 difiere de la versión de vista previa de varias maneras clave. La compañía explicó que el modelo lanzado tiene una arquitectura diferente, es un modelo general más pequeño, opera multimodalmente (manejando las entradas de texto e imágenes) y utiliza menos recursos computacionales que la versión de vista previa.

Con respecto a los datos de capacitación, OpenAI afirma que la capacitación de O3 previa revisión cubrió el 75 por ciento del conjunto de datos ARC-AGI-1. Para el modelo O3 lanzado, OpenAI dice que no fue capacitado directamente en los datos de ARC-AGI, ni siquiera en el conjunto de datos de capacitación. Sin embargo, es posible que el modelo esté expuesto indirectamente al punto de referencia a través de su disponibilidad pública.

El modelo O3 publicado también se ha refinado para los casos de uso de productos y productos, que, según el premio ARC, se presenta tanto en ventajas como en desventajas en el punto de referencia ARC-AGI. Estas diferencias subrayan que los resultados de referencia, especialmente para los modelos de IA inéditos, deben verse con precaución.

Progreso continuo y limitaciones persistentes

El modelo O3-Medium actualmente ofrece el mayor rendimiento entre los modelos de Fundación de Premios ARC de ARC publicados en Publicación en ARC-AGI-1, duplicando los resultados de los enfoques anteriores de la cadena de pensamiento.

A pesar de esta mejora, el recién introducido Arc-Agi-2 Benchmark sigue sin resolverse en gran medida por ambos modelos nuevos. Mientras que los humanos resuelven un promedio del 60 por ciento de las tareas ARC-AGI-2 incluso sin capacitación especial, el modelo de razonamiento más fuerte de OpenAI actualmente logra solo alrededor del tres por ciento.

“ARC V2 tiene un largo camino por recorrer, incluso con la gran eficiencia de razonamiento de O3. Todavía se necesitan nuevas ideas”, escribe Knoop.

Esto destaca una brecha persistente en la capacidad de resolución de problemas entre humanos y máquinas, a pesar de los recientes avances y lo que la CEO de Microsoft, Satya Nadella, ha descrito como “piratería de referencia sin sentido”.

Un análisis reciente también sugiere que los llamados modelos de razonamiento como O3 probablemente no tienen ninguna capacidad nueva más allá de las de sus modelos de lenguaje fundamental. En cambio, estos modelos están optimizados para llegar a soluciones correctas más rápidamente para ciertas tareas, particularmente aquellos para los que han sido entrenados a través del aprendizaje de refuerzo dirigido.