Connect with us

Noticias

El científico de OpenAI, Noam Brown, sorprende en la conferencia TED AI: ’20 segundos de pensamiento valen 100.000 veces más datos’

Published

on

Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder en la industria. Más información


Noam Brown, un destacado científico investigador de OpenAI, subió al escenario de la conferencia TED AI en San Francisco el martes para pronunciar un poderoso discurso sobre el futuro de la inteligencia artificial, con especial atención al nuevo modelo o1 de OpenAI y su potencial para transformar industrias. a través del razonamiento estratégico, codificación avanzada e investigación científica. Brown, quien anteriormente impulsó avances en sistemas de inteligencia artificial como libratola IA que juega al póquer y CICERONque dominó el juego de la diplomacia, ahora imagina un futuro en el que la IA no sea solo una herramienta, sino un motor central de innovación y toma de decisiones en todos los sectores.

“El increíble progreso en IA durante los últimos cinco años se puede resumir en una palabra: escala”, comenzó Brown, dirigiéndose a una audiencia cautivada de desarrolladores, inversores y líderes de la industria. “Sí, ha habido avances en el enlace ascendente, pero los modelos de vanguardia de hoy todavía se basan en la misma arquitectura de transformador que se introdujo en 2017. La principal diferencia es la escala de los datos y la computación que se incluye en ellos”.

Brown, una figura central en los esfuerzos de investigación de OpenAI, se apresuró a enfatizar que si bien los modelos de escala han sido un factor crítico en el progreso de la IA, es hora de un cambio de paradigma. Señaló la necesidad de que la IA vaya más allá del mero procesamiento de datos y adopte lo que denominó “pensamiento del sistema dos”, una forma de razonamiento más lenta y deliberada que refleja cómo los humanos abordan problemas complejos.

La psicología detrás del próximo gran salto de la IA: comprender el pensamiento del sistema dos

Para subrayar este punto, Brown compartió una historia de sus días de doctorado cuando trabajaba en libratola IA del juego de póquer que derrotó a los mejores jugadores humanos en 2017.

“Resultó que hacer que un robot pensara durante sólo 20 segundos en una mano de póquer conseguía el mismo rendimiento que ampliar el modelo 100.000 veces y entrenarlo 100.000 veces más”, dijo Brown. “Cuando obtuve este resultado, literalmente pensé que esto lo había roto todo. Durante los primeros tres años de mi doctorado, logré ampliar estos modelos 100 veces. Estaba orgulloso de ese trabajo. Había escrito varios artículos sobre cómo hacer esa ampliación, pero supe rápidamente que todo eso sería una nota a pie de página en comparación con este pensamiento del sistema dos de ampliación”.

La presentación de Brown introdujo el pensamiento del sistema dos como la solución a las limitaciones del escalamiento tradicional. Popularizado por el psicólogo Daniel Kahneman en el libro Pensar, rápido y lentoel pensamiento del sistema dos se refiere a un modo de pensamiento más lento y deliberado que los humanos utilizan para resolver problemas complejos. Brown cree que incorporar este enfoque en los modelos de IA podría conducir a importantes mejoras de rendimiento sin requerir exponencialmente más datos o potencia informática.

Relató que permitir librato Pensar durante 20 segundos antes de tomar decisiones tuvo un efecto profundo, lo que equivale a escalar el modelo 100.000 veces. “Los resultados me dejaron boquiabierto”, dijo Brown, ilustrando cómo las empresas podrían lograr mejores resultados con menos recursos centrándose en el pensamiento del sistema dos.

Dentro de o1 de OpenAI: el modelo revolucionario que requiere tiempo para pensar

La charla de Brown se produce poco después del lanzamiento de los modelos de la serie o1 de OpenAI, que introducen el pensamiento del sistema dos en la IA. Lanzados en septiembre de 2024, estos modelos están diseñados para procesar información con más cuidado que sus predecesores, lo que los hace ideales para tareas complejas en campos como la investigación científica, la codificación y la toma de decisiones estratégicas.

“Ya no estamos obligados a limitarnos a ampliar el sistema con una sola capacitación. Ahora también podemos ampliar el pensamiento del sistema dos, y lo hermoso de ampliarlo en esta dirección es que está en gran medida sin explotar”, explicó Brown. “Esta no es una revolución que está a 10 años o incluso a dos años de distancia. Es una revolución que está ocurriendo ahora”.

Los modelos o1 ya han demostrado un sólido rendimiento en varios puntos de referencia. Por ejemplo, en un examen de calificación para la Olimpiada Internacional de Matemáticas, el modelo o1 logró una tasa de precisión del 83%, un salto significativo con respecto al 13% obtenido por el GPT-4o de OpenAI. Brown señaló que la capacidad de razonar a través de fórmulas matemáticas complejas y datos científicos hace que el modelo o1 sea especialmente valioso para industrias que dependen de la toma de decisiones basada en datos.

El argumento comercial a favor de una IA más lenta: por qué la paciencia vale la pena en las soluciones empresariales

Para las empresas, el modelo o1 de OpenAI ofrece beneficios más allá del rendimiento académico. Brown enfatizó que el pensamiento del sistema dos de escala podría mejorar los procesos de toma de decisiones en industrias como la atención médica, la energía y las finanzas. Usó el tratamiento del cáncer como ejemplo y preguntó a la audiencia: “Levanten la mano si estarían dispuestos a pagar más de 1 dólar por un nuevo tratamiento contra el cáncer… ¿Qué tal 1.000 dólares? ¿Qué tal un millón de dólares?

Brown sugirió que el modelo o1 podría ayudar a los investigadores a acelerar la recopilación y el análisis de datos, permitiéndoles centrarse en interpretar los resultados y generar nuevas hipótesis. En energía, señaló que el modelo podría acelerar el desarrollo de paneles solares más eficientes, lo que podría conducir a avances en energía renovable.

Reconoció el escepticismo sobre los modelos de IA más lentos. “Cuando le menciono esto a la gente, una respuesta frecuente que recibo es que la gente tal vez no esté dispuesta a esperar unos minutos para obtener una respuesta, o pagar unos pocos dólares para obtener una respuesta a la pregunta”, dijo. Pero para los problemas más importantes, argumentó, ese costo bien vale la pena.

La nueva carrera de IA de Silicon Valley: por qué la potencia de procesamiento no lo es todo

El cambio de OpenAI hacia el pensamiento del sistema dos podría remodelar el panorama competitivo de la IA, especialmente en las aplicaciones empresariales. Si bien la mayoría de los modelos actuales están optimizados para la velocidad, el proceso de razonamiento deliberado detrás de o1 podría ofrecer a las empresas información más precisa, particularmente en industrias como las finanzas y la atención médica.

En el sector tecnológico, donde empresas como Google y Meta están invirtiendo fuertemente en IA, el enfoque de OpenAI en el razonamiento profundo lo distingue. Gemini AI de Google, por ejemplo, está optimizado para tareas multimodales, pero aún está por ver cómo se comparará con los modelos de OpenAI en términos de capacidades de resolución de problemas.

Dicho esto, el costo de implementar o1 podría limitar su adopción generalizada. El modelo es más lento y más caro de ejecutar que las versiones anteriores. Los informes indican que el modelo de vista previa o1 cuesta $15 por millón de tokens de entrada y $60 por millón de tokens de salida, mucho más que GPT-4o. Aún así, para las empresas que necesitan resultados de alta precisión, la inversión puede valer la pena.

Al concluir su charla, Brown enfatizó que el desarrollo de la IA se encuentra en un momento crítico: “Ahora tenemos un nuevo parámetro, uno en el que también podemos ampliar el pensamiento del sistema dos, y estamos apenas en el comienzo de la ampliación en este sentido. dirección.”

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Noticias

La mejor característica de Gemini va gratuita para todos, y todas las características van gratis para algunas en las noticias de esta semana

Published

on

La semana en Mobile tuvo algunas sorpresas, pero ninguna más grande que Google prácticamente regaló a Gemini avanzado en múltiples frentes. Los estudiantes universitarios pueden obtener todo el shebang sin renunciar a un centavo, y todos los demás ahora tienen acceso a su mejor característica, una que en realidad es un poco alucinante.

En otra parte, Samsung hizo los dos pasos con un UI 7, deteniendo su despliegue después de una larga espera y luego reanudando después de un breve retraso. Mientras tanto, el Asistente de Google murió otra muerte, y hay un problema peculiar con la aplicación de papel tapiz de Pixel. Te atraparemos en los mejores titulares de Android de la semana a continuación.

Roundup de la semana pasada

Google actualizó un número de registro de dispositivos Pixel la semana pasada

La semana en el móvil fue pesada en actualizaciones y nuevos dispositivos.

La mejor característica de Gemini va gratis para todos (y todas las características van gratis para algunos)

El miércoles, las personas en el nivel gratuito de Google Gemini comenzaron a notar que la nueva cámara de Gemini Live y las características de intercambio de pantalla estaban disponibles, a pesar de haber llegado a la mayoría de los usuarios avanzados de Gemini solo dos semanas antes. Si aún no lo ha visto, la característica es alucinante límite, incluso si no es perfectamente fluida. En resumen, puedes hablar con la IA sobre lo que te rodea en tiempo real, básicamente proyectar Astra Encarnate.

Google siguió con otra caída de Géminis gratis el jueves. Desde ahora hasta el 30 de junio de 2025, cada estudiante universitario elegible en los EE. UU. Puede reclamar una suscripción avanzada gratuita de Gemini que dura hasta la primavera de 2026. Esto incluso viene con 2TB de almacenamiento de Google Drive, por lo que se parece mucho al acuerdo de Gemini de Pixel 9 Pro, y eso significa que también obtendrá acceso a la nueva función de generación de video Veo 2 Google el martes.

Historia principal

La mejor característica de Gemini Live ahora es gratis para todos

Las características de Astra se vuelven públicas

Android 16 llega a su último hito antes de un lanzamiento estable

Google publicó su línea de tiempo de desarrollo para Android 16 junto con la primera vista previa del desarrollador en noviembre, y hasta ahora, las cosas han ido perfectamente según el plan. En una entrevista con James Peckham de la policía de Android el mes pasado, el presidente del ecosistema de Android de Google nos hizo saber que las cosas aún están en camino de un lanzamiento estable del segundo trimestre de 2025, lo que significaría en cualquier momento entre ahora y junio.

El jueves, Google lanzó Android 16 Beta 4, que fue la última bala en esa línea de tiempo de desarrollo antes de la versión pública. Todavía podría haber otro lanzamiento 4.x o dos si surgen errores significativos, pero parece que el nuevo enfoque estable del tronco de la compañía para el desarrollo está funcionando. Al ritmo que van las cosas, no nos sorprendería ver a Android 16 hacer su debut estable en

Google I/O 2025
mes próximo.

Historia principal

Google lanza Android 16 Beta 4, alcanzando el hito final antes del establo

Una construcción pública debe aterrizar dentro de los próximos dos meses

Un UI 7 está fuera de nuevo, On de nuevo

Siete se considera un número de suerte en muchas culturas, pero si le preguntas a los ingenieros de Android de Samsung en este momento, dirían que es un dígito maldito. Después de aparentes retrasos y un período beta prolongado, la compañía lanzó su actualización de UI 7 para 2024 buques insignia la semana pasada, y esos ingenieros sin duda sintieron que finalmente se les puso un mono de la espalda.

Excepto el lunes, Samsung tuvo que presionar el botón de parada de emergencia en el despliegue de un UI 7, aparentemente hubo un gran error, por lo que la actualización se detuvo en todo el mundo. Afortunadamente, este retraso no se arrastró tanto como los Beta Bugs, porque el jueves, Samsung comenzó a implementar una nueva construcción de una UI 7 en Corea.

Historia principal

Samsung reanuda un despliegue de UI 7 para Galaxy S24 con una construcción fresca

¿La segunda vez es el encanto?

El Asistente de Google muere otra muerte

Fue hace aproximadamente un mes cuando supimos que el Asistente de Google sería eliminado para fines de este año, con Gemini tomando su lugar en la mayoría de los dispositivos. Ahora, los usuarios de Fitbit reciben notificaciones que dicen que Google Assistant dejará de trabajar en las próximas semanas en esos dispositivos. No está claro si Gemini se ofrecerá como un reemplazo en Fitbit, y aunque todos vimos que esto se acerca, las cosas parecen estar sucediendo más rápido de lo que la mayoría esperaba.

Historia principal

La versión de Fitbit de Google Assistant ‘dejará de trabajar en las próximas semanas’

El final de una época

La aplicación de papel tapiz de Google tiene un problema peculiar

Esta semana, notamos algo extraño en el píxel Papel tapiz y estilo Aplicación: cuando selecciona uno de los fondos de pantalla recientes en la pantalla de descripción general (antes de profundizar en todos los fondos disponibles), vuelve al fondo de pantalla que ya estaba usando. Notamos esto en Android 15 Stable Builds y Android 16 Betas por igual, aunque no todos nuestros dispositivos se vieron afectados por el error.

Curiosamente, es más una falla visual que funcional. Cuando seleccione un fondo de pantalla y obtenga “rechazado”, aún verá el nuevo fondo cuando se dirija a su pantalla de inicio. Pero esto todavía crea un problema: una vez que selecciona una imagen y se vuelve a arrancar al original, no puede volver a aplicar el primer fondo de pantalla ya que el sistema cree que todavía está seleccionado.

Historia principal

La aplicación de papel tapiz de Google para píxeles tiene un problema peculiar

Cambiar los fondos de pantalla está algo roto

Continue Reading

Noticias

Probé chatgpt vs midJourney v7 con 7 indicaciones de imagen de IA, ni siquiera estaba cerca

Published

on

Tanto MidJourney como ChatGPT han lanzado recientemente nuevas versiones de sus generadores de imágenes AI. Históricamente, estas han sido dos de las mejores opciones que existen, pioneras en el espacio para lo que ha llegado.

Pero, cuando se colocan uno contra el otro, ¿cuál es mejor? Midjourney v7 o chatgpt 4o generación de imágenes?

Continue Reading

Noticias

La gente está en la ubicación inversa buscando fotos en chatgpt, y en realidad funciona

Published

on


Esta semana, Operai anunció sus últimos modelos: O3 y O4-Mini. Estos son modelos de razonamientoque descomponen un aviso en múltiples partes que luego se abordan una a la vez. El objetivo es que el bot “piense” a través de una solicitud más profundamente que otros modelos, y lleguen a un resultado más profundo y preciso.

Si bien hay muchas funciones posibles para el modelo de razonamiento “más poderoso” de OpenAI, un uso que ha explotado un poco en las redes sociales es para geoguessing, el acto de identificar una ubicación analizando solo lo que puede ver en una imagen. Como informó TechCrunchlos usuarios en X están publicando sobre sus experiencias pidiendo a O3 que identifique ubicaciones de fotos aleatorias y que muestren resultados brillantes. El bot adivinará en qué parte del mundo cree que se tomó la foto y desglose sus razones para pensar que sí. Por ejemplo, podría decir que se centró en una cierta matrícula de color que denota un país en particular, o que notó un idioma o estilo de escritura en un signo.

Según algunos de estos usuarios, ChatGPT no está utilizando ningún metadato oculto en las imágenes para ayudarlo a identificar las ubicaciones: algunos evaluadores están eliminando esos datos de las fotos antes de compartirlas con el modelo, por lo tanto, en teoría, está trabajando solo en razonamiento y búsqueda web.

Por un lado, esta es una tarea divertida para pasar ChatGPT. La geoguessing está de moda en línea, por lo que hacer que la práctica sea más accesible podría ser algo bueno. Por otro lado, hay claras implicaciones de privacidad y seguridad aquí: alguien con acceso al modelo O3 de ChatGPT podría usar el modelo de razonamiento para identificar dónde vive o se mantiene en función de una imagen anónima de ellos.

Decidí probar las capacidades de geoguessing de O3 con algunas imágenes de Google Street View, para ver si la exageración de Internet estaba a la altura. La buena noticia es que, desde mi propia experiencia, esto está lejos de ser una herramienta perfecta. De hecho, no parece que sea mucho mejor en la tarea que los modelos que no son de OpenAi, como 4O.

Prueba de las habilidades de geoguessing de O3

O3 puede manejar puntos de referencia claros con relativa facilidad: primero probé una vista desde una carretera en Minnesota, frente al horizonte de Minneapolis en primer plano. Solo tardó el bot con un minuto y seis segundos en identificar la ciudad, y consiguió que estábamos mirando por la I-35W. También identificó instantáneamente el Panthéon en París, señalando que la captura de pantalla estaba desde el momento en que estaba bajo renovación en 2015. (¡No lo sabía cuando la presenté!)


Crédito: Lifehacker

A continuación, quería probar puntos de referencia y ubicaciones no famosas. Encontré una esquina de la calle aleatoria en Springfield, Illinois, con la Iglesia Bautista Central de la Ciudad, un edificio de ladrillo rojo con un campanario. Esto es cuando las cosas comenzaron a ponerse interesantes: O3 recortó la imagen en varias partes, buscando características de identificación en cada una. Como este es un modelo de razonamiento, también puede ver lo que está buscando en ciertos cultivos. Al igual que otras veces que he probado modelos de razonamiento, es extraño ver al bot “pensar” con interjecciones similares a los humanos. (Por ejemplo, “hmm”, “pero espera” y “recuerdo”.) También es interesante ver cómo elige detalles específicos, como señalar el estilo arquitectónico de una sección de un edificio, o en donde en el mundo se ve más comúnmente un determinado banco del parque. Dependiendo de dónde esté el Bot en su proceso de pensamiento, puede comenzar a buscar más información en la Web, y puede hacer clic en esos enlaces para investigar a qué se está refiriendo usted mismo.

A pesar de todo este razonamiento, esta ubicación tocó el bot, y no pudo completar el análisis. Después de tres minutos y 47 segundos, el bot pareció Al igual que se estaba acercando a resolverlo, diciendo: “La ubicación en 400 E Jackson Street en Springfield, IL podría estar cerca de la Iglesia de la Catedral de San Pablo. Mi cosecha no capturó toda la tabla, por lo que necesito ajustar las coordenadas y probar la caja delimitadora. Alternativamente, la arquitectura podría ayudar a identificarlo, una revivación de ladrillo rojo con un cerdas blancas, combinada con un alito que podría ser ‘Colaza. El término ‘redentor’ podría relacionarse con la ‘Iglesia Luterana Redentor’. Buscaré en mi memoria más detalles sobre puntos de referencia cerca de esta dirección “.

¿Qué piensas hasta ahora?

O3 Tener problemas para identificar una ubicación


Crédito: Lifehacker

El bot identificó correctamente la calle, pero de manera más impresionante, la ciudad misma. También me impresionó su análisis de la iglesia. Mientras luchaba por identificar la iglesia específica, pudo analizar su estilo, lo que podría haberlo puesto en el camino correcto. Sin embargo, el análisis se desmoronó rápidamente. El siguiente “pensamiento” era sobre cómo podría ser la ubicación en Springfield, Missouri o Kansas City. Esta es la primera vez que vi algo sobre Missouri, lo que me hizo preguntarme si el bot alucinó entre los dos campos de primavera. A partir de aquí, el bot perdió la trama, preguntándose si la iglesia estaba en Omaha, o tal vez que era la mansión del gobernador de Topeka (lo que realmente no se parece en nada a la iglesia).

Seguía pensando durante otros dos minutos, especulando sobre otros lugares en los que el bloque podría estar, antes de detener el análisis por completo. Esto rastreó con una experiencia posterior que tuve probando una ciudad aleatoria en Kansas: después de tres minutos de pensamiento, el bot pensó que mi imagen era de Fulton, Illinois, aunque, para su crédito, estaba bastante seguro de que la imagen era de algún lugar del Medio Oeste. Le pedí que lo intentara de nuevo, y pensó por un tiempo, nuevamente adivinando ciudades muy diferentes en varios estados, antes de detener el análisis para siempre.

Ahora no es el momento del miedo

La cuestión es que GPT-4O parece ser incluso con O3 cuando se trata de reconocimiento de ubicación. Fue capaz de identificar instantáneamente ese horizonte de Minneapolis e inmediatamente supuso que la foto de Kansas estaba realmente en Iowa. (Fue incorrecto, por supuesto, pero fue rápido al respecto). Eso parece alinearse con las experiencias de otros con los modelos: TechCrunch pudo obtener O3 para identificar una ubicación 4O no pudo, pero los modelos se combinaron de manera igual que eso.

Si bien ciertamente hay algunas preocupaciones de privacidad y seguridad con la IA en general, no creo que el O3 en particular deba ser señalado como una amenaza específica. Se puede usar para adivinar correctamente dónde se tomó una imagen, segura, pero también puede equivocarse fácilmente, o bloquear por completo. Al ver que 4O es capaz de un nivel similar de precisión, diría que hoy hay tanta preocupación como el año pasado más o menos. Que no es excelentepero tampoco es terrible. Guardaría el pánico para un modelo de IA que lo hace bien casi cada vez, especialmente cuando la imagen es oscura.

En lo que respecta a las preocupaciones de privacidad y seguridad, Openai compartió lo siguiente con TechCrunch: “Operai O3 y O4-Mini traen razonamiento visual a ChatGPT, lo que lo hace más útil en áreas como la accesibilidad, la investigación o la identificación de ubicaciones en la respuesta de emergencia. Hemos trabajado para capacitar a nuestros modelos para rechazar la información privada o sensible, agregar seguros seguidos previstas para prohibir el modelo de los modelos de identificación de los privados y los modelos y el monitor de los mismos para el control de la información y el control de los mismos para el control de los mis modelos, y para el control de los mis modelos, y para el control de los mismos para el control de los mis modelos, y los consejos de uso de los abusos, y los controles de los Motores, y el Monitoreo de los Motores, y los Motores sean. Políticas sobre privacidad “.

Continue Reading

Trending