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El modelo de razonamiento O3-Mini de OpenAI llega para contrarrestar el consumo profundo
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Operai ha lanzado un nuevo modelo de IA patentado a tiempo para contrarrestar el rápido ascenso del rival de código abierto Deepseek R1, pero ¿será suficiente para afectar el éxito de este último?
Hoy, después de varios días de rumores y una anticipación creciente entre los usuarios de IA en las redes sociales, Openal está debutando a O3-Mini, el segundo modelo en su nueva familia de “razonadores”, modelos que tardan un poco más en “pensar”, analizar su propios procesos y reflexionar sobre sus propias “cadenas de pensamiento” antes de responder a las consultas y entradas de los usuarios con nuevas salidas.
El resultado es un modelo que puede funcionar a nivel de un estudiante de doctorado o incluso titular de titulares para responder preguntas difíciles en matemáticas, ciencias, ingeniería y muchos otros campos.
El modelo O3-Mini ya está disponible en ChatGPT, incluido el nivel gratuito y la interfaz de programación de aplicaciones de OpenAI (API), y en realidad es menos costoso, más rápido y más desempeñada que el modelo de alta gama anterior, OpenAi’s O1 y su más rápido, su Hermano de recuento de parámetros inferiores, O1-Mini.
Si bien inevitablemente se comparará con Deepseek R1, y la fecha de lanzamiento se ve como una reacción, es importante recordar que O3 y O3-Mini se anunciaron bien antes del lanzamiento de enero de Deepseek R1, en diciembre de 2024, y que el CEO de Operai Sam Altman declaró anteriormente en X que, debido a los comentarios de desarrolladores e investigadores, llegaría a ChatGPT y la API de OpenAI al mismo tiempo.
A diferencia de Deepseek R1, O3-Mini no estará disponible como modelo de código abierto, lo que significa que el código no se puede tomar y descargar para el uso fuera de línea, ni personalizado en la misma medida, lo que puede limitar su atractivo en comparación con Deepseek R1 para algunas aplicaciones.
Operai no proporcionó más detalles sobre el (presunto) modelo O3 más grande anunciado en diciembre junto con O3-Mini. En ese momento, el formulario desplegable de opción de OpenAI para probar O3 declaró que se sometería a un “retraso de varias semanas” antes de que los terceros pudieran probarlo.
Rendimiento y características
Similar a O1, Operai O3-Mini está optimizado para el razonamiento en matemáticas, codificación y ciencia.
Su rendimiento es comparable a OpenAI O1 cuando se usa un esfuerzo de razonamiento medio, pero ofrece las siguientes ventajas:
- Tiempos de respuesta del 24% más rápidos en comparación con O1-Mini (OpenAi no proporcionó un número específico aquí, pero buscando pruebas de análisis artificial del grupo de evaluación de terceros, el tiempo de respuesta de O1-Mini es de 12.8 segundos para recibir y producir 100 tokens. Entonces, para O3-Mini, un aumento de velocidad del 24% reduciría el tiempo de respuesta a 10.32 segundos).
- Precisión mejorada, con probadores externos que prefieren las respuestas de O3-Mini el 56% del tiempo.
- 39% menos errores importantes en preguntas complejas del mundo real.
- Un mejor rendimiento en la codificación y las tareas STEM, particularmente cuando se usa un esfuerzo de razonamiento.
- Tres niveles de esfuerzo de razonamiento (bajo, medio y alto), lo que permite a los usuarios y desarrolladores equilibrar la precisión y la velocidad.
También cuenta con impresionantes puntos de referencia, incluso superando a O1 en algunos casos, según la tarjeta del sistema O3-Mini OpenAi lanzado en línea (y que se publicó antes del anuncio oficial de disponibilidad del modelo).
La ventana de contexto de O3-Mini, el número de tokens combinados que puede ingresar/salir en una sola interacción, es de 200,000, con un máximo de 100,000 en cada salida. Eso es lo mismo que el modelo O1 completo y supera la ventana de contexto de Deepseek R1 de alrededor de 128,000/130,000 tokens. Pero está muy por debajo de la ventana de contexto de Google Gemini 2.0 Flash Thinking de hasta 1 millón de tokens.
Si bien O3-Mini se centra en las capacidades de razonamiento, todavía no tiene capacidades de visión. Los desarrolladores y usuarios que buscan cargar imágenes y archivos deben seguir usando O1 mientras tanto.
La competencia se calienta
La llegada de las marcas O3-Mini la primera vez OpenAI está haciendo que un modelo de razonamiento esté disponible para los usuarios gratuitos de ChatGPT. La familia de modelos O1 anteriores solo estaba disponible para pagar a los suscriptores de los planes ChatGPT Plus, Pro y otros planes, así como a través de la interfaz de programación de aplicaciones pagas de OpenAI.
Como lo hizo con los chatbots con el modelo de idioma grande (LLM) a través del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, Operai esencialmente creó toda la categoría de modelos de razonamiento en septiembre de 2024 cuando presentó O1 por primera vez, una nueva clase de modelos con una nueva capacitación régimen y arquitectura.
Pero OpenAi, de acuerdo con su historia reciente, no hizo O1 Open Source, contrario a su nombre y misión de fundación original. En cambio, mantuvo el código del modelo propietario.
Y en las últimas dos semanas, O1 ha sido eclipsado por la startup china de IA Deepseek, que lanzó R1, un modelo de razonamiento de código abierto rival, altamente eficiente, en gran medida abierto, disponible gratuitamente para tomar, volver a entrenar y personalizar por cualquier persona en todo el mundo, así como Como uso de forma gratuita en el sitio web y la aplicación móvil de Deepseek, un modelo, según los informes, capacitado a una fracción del costo de O1 y otros LLM de los mejores laboratorios.
Los términos de licencia del MIT permisivos de Deepseek R1, la aplicación/sitio web gratuitos para los consumidores y la decisión de poner en código de código de R1 a disposición de la base y modificarlo a la vez que lo ha llevado a una verdadera explosión de uso tanto en los mercados de consumo como en las empresas, incluso el inversor de OpenAi Microsoft y el patrocinador antrópico Amazon se apresura a agregar variantes a sus mercados de nubes. La perplejidad, la compañía de búsqueda de IA, también agregó rápidamente una variante para los usuarios.
También destronó la aplicación ChatGPT iOS para el lugar número uno en la tienda de aplicaciones de Apple de EE. UU., Y es notable por superar a OpenAI conectando Deepseek R1 a la búsqueda web, algo que OpenAI aún no ha hecho para O1, lo que lleva a una mayor ansiedad techno entre tecnología. Los trabajadores y otros en línea que China se está poniendo al día o ha superado a los Estados Unidos en la innovación de IA, incluso la tecnología en general.
Sin embargo, muchos investigadores de IA y científicos y los principales VC como Marc Andreessen han acogido con beneplácito el aumento de Deepseek y su abastecimiento abierto en particular como una marea que levanta todos los barcos en el campo de la IA, aumentando la inteligencia disponible para todos al tiempo que reduce los costos.
Disponibilidad en chatgpt
El modelo ahora se está implementando a nivel mundial para usuarios gratuitos, además de Team, y Pro, con acceso a la empresa y la educación que llegará la próxima semana.
- Los usuarios gratuitos pueden probar O3-Mini por primera vez seleccionando el botón “Razón” en la barra de chat o regenerando una respuesta.
- Los límites de mensajes han aumentado 3 veces para los usuarios más y del equipo, de 50 a 150 mensajes por día.
- Los usuarios profesionales obtienen acceso ilimitado tanto a O3-Mini como a una nueva variante, incluso de mayor condición, O3-Mini-High.
Además, O3-Mini ahora admite la integración de búsqueda dentro de ChatGPT, proporcionando respuestas con enlaces web relevantes. Esta característica todavía se encuentra en sus primeras etapas, ya que OpenAI refina las capacidades de búsqueda en sus modelos de razonamiento.
Integración y precios de API
Para los desarrolladores, O3-Mini está disponible a través de la API de finalización de chat, la API de asistentes y la API por lotes. El modelo admite llamadas de función, salidas estructuradas y mensajes de desarrollador, lo que facilita la integración en aplicaciones del mundo real.
Una de las ventajas más notables de O3-Mini es su eficiencia de costo: es un 63% más barato que OpenAI O1-Mini y 93% más barato que el modelo O1 completo, con un precio de $ 1.10/$ 4.40 por millón de tokens In/Out (con un descuento de 50% en caché ).
Sin embargo, todavía palidece en comparación con la asequibilidad de la oferta oficial de R1 de la API de DeepSeek a $ 0.14/$ 0.55 por millón de tokens. Pero Dado Deepseek se basa en China y viene con conciencia geopolítica y preocupaciones de seguridad sobre los datos del usuario/empresa que fluyen dentro y fuera del modelo, es probable que Operai siga siendo la API preferida para algunos clientes y empresas centradas en la seguridad en los Estados Unidos. y Europa.
Los desarrolladores también pueden ajustar el nivel de esfuerzo de razonamiento (bajo, medio, alto) en función de sus necesidades de aplicación, lo que permite un mayor control sobre las compensaciones de latencia y precisión.
Sobre seguridad, Operai dice que usó algo llamado “alineación deliberativa” con O3-Mini. Esto significa que se le pidió al modelo que razonara sobre las pautas de seguridad de autorización humana que se le dio, comprenden más de su intención y los daños que están diseñados para prevenir, y se les ocurre sus propias formas de garantizar que se eviten esos daños. Operai dice que permite que el modelo sea menos censurado cuando se discute temas delicados al tiempo que preserva la seguridad.
Operai dice que el modelo supera a GPT-4O en el manejo de los desafíos de seguridad y jailbreak, y que realizó una amplia prueba de seguridad externa antes de su lanzamiento hoy.
Un informe reciente cubierto en Cableado (Donde trabaja mi esposa) demostró que Deepseek sucumbió a cada aviso de jailbreak e intento de 50 probados por investigadores de seguridad, lo que puede darle a OpenAI O3-Mini la ventaja sobre Deepseek R1 en los casos en que la seguridad y la seguridad son primordiales.
Qué próximo?
El lanzamiento de O3-Mini representa el esfuerzo más amplio de Openai para hacer que el razonamiento avanzado AI sea más accesible y rentable frente a una competencia más intensa que nunca de R1 y otros de Deepseek, como Google, que recientemente lanzó una versión gratuita propia propia. Modelo de razonamiento rival Gemini 2 Flash Pensamiento con un contexto de entrada ampliado de hasta 1 millón de tokens.
Con su enfoque en el razonamiento y la asequibilidad STEM, OpenAI tiene como objetivo expandir el alcance de la resolución de problemas impulsada por la IA en aplicaciones de consumidores y desarrolladores.
Pero a medida que la compañía se vuelve más ambiciosa que nunca en sus objetivos, recientemente anunciando un proyecto de infraestructura de centros de datos de $ 500 mil millones llamado Stargate con el respaldo de SoftBank, la pregunta sigue siendo si su estrategia valdrá lo suficientemente bien como para justificar los multibonos hundidos en él. Inversores de bolsillo profundamente como Microsoft y otros VC.
A medida que los modelos de código abierto cierran cada vez más la brecha con OpenAi en el rendimiento y lo superan en el costo, según los informes, sus medidas de seguridad superiores, capacidades potentes, API fácil de usar e interfaces fáciles de usar ser suficientes para mantener a los clientes, especialmente en la empresa, en la empresa, ¿Quién puede priorizar el costo y la eficiencia sobre estos atributos? Informaremos sobre los desarrollos a medida que se desarrollen.
El astronauta Tom Stafford (primer plano) se encuentra con Wally Schirra en la nave espacial Gemini 6 antes del lanzamiento. NASA
Hace sesenta años, una flota de pequeñas naves espaciales elegantes allanó el camino para que Estados Unidos aterrizara a un hombre en la luna. Project Gemini fue una serie de misiones de dos hombres y orbitales que fueron pioneros en cita, acoplamiento y maniobras en el espacio, así como el sauce espacial, todos los cuales tuvieron que ser perfeccionados antes de que hubiera ninguna posibilidad de viajar a la luna.
Creando Géminis
Project Mercury, el primer programa espacial humano de Estados Unidos, tenía sistemas que estaban en gran medida automatizados. Géminis era diferente, por primera vez poniendo a los pilotos en control.
Menos dependiente de la electrónica propensa a fallas, Gemini era más simple de volar, realmente una nave espacial de un piloto. También era pequeño, dando a sus ocupantes un escaso 80 pies cúbicos (2.27 metros cúbicos) de espacio presurizado para misiones de varios días. El astronauta John Young lo comparó con sentarse de lado en una cabina telefónica. Esa compacidad le valió el apodo Gusmobile, después de que el comandante de Géminis 3 Virgil “Gus” Grissom, cuya diminuta estatura de 5 pies (1.7 m) lo convirtió en el único astronauta que podía caber en la cabina y cerrar la escotilla sin golpear su cabeza. Esto resultó problemático para el Tom Stafford de 6 pies de altura (1.8 m), que pilotó a Gemini 6. Stafford finalmente persuadió a los ingenieros para que eliminaran el aislamiento dentro de la escotilla, produciendo un ligero bulto que podría acomodar astronautas más altos.
Stafford también presionó para controladores de doble mano para comandantes y pilotos para realizar maniobras. La influencia de los astronautas en el control de estas minucias del diseño operativo de Géminis fue “mucho más allá … el piloto de prueba normal en la determinación de lo que se haría y cuándo”, escriba Barton Hacker y James Grimwood en la historia oficial de Gemini del proyecto de la NASA, Sobre los hombros de los titanes.
Prepararse para volar Géminis también significaba un intenso horario de entrenamiento. “Los días parecían tener 48 horas, las semanas 14 días y aún así nunca hubo suficiente tiempo”, dijo Grissom a un entrevistador. “Vimos a nuestras familias lo suficiente como para asegurar a nuestros jóvenes que todavía tenían padres”.
De los 16 hombres que volaron las 12 misiones de Géminis entre marzo de 1965 y noviembre de 1966, todos menos cinco más tarde visitaron la luna y seis caminaron sobre su superficie. La mayoría eran pilotos de prueba, un tercio sostenido títulos de maestría, y Buzz Aldrin de Gemini 12 tenía un doctorado.
Sus conjuntos de habilidades eclécticas los atrajeron como polillas a la llama fascinante de las demandas de misión únicas de Géminis. Ed White, Dave Scott y Gene Cernan Drew Spacewalk Tarsments. Frank Borman comandó el vuelo Gemini 7 de larga duración. Y Wally Schirra, junto con Stafford, ganó asientos en Gemini 6, el primer scentezvous.
Reunión en órbita
Una cita es un intrincado ballet de mecánica celestial para unir dos naves espaciales en diferentes planos orbitales. Era esencial para Project Apollo, cuando el módulo lunar, (lm) ascendiendo desde la superficie de la luna, se atracaba hasta el módulo de comando/servicio de órbita (CSM). Si surgieron emergencias, Rendezvous tenía que suceder rápidamente. Y Géminis dominaría su arte por primera vez.
Pero los esfuerzos de los primeros equipos de Géminis para mantener la estación con las etapas superiores descartadas de sus cohetes Titan II en órbita arrojaron resultados mixtos. Los astronautas lucharon por juzgar distancias solo por vista. Las luces de seguimiento eran difíciles de ver contra el resplandor de la Tierra. En junio de 1965, cuando el comandante de Gemini 4, Jim McDivitt, maniobró hacia su objetivo, estaba perplejo cuando el refuerzo lentamente caída parecía alejarse de él.
Fue una lección importante: agregar velocidad eleva la altitud, que llevó a Géminis a una órbita más alta que el objetivo. Pero paradójicamente, también les hizo caer detrás del objetivo a medida que su período orbital (una función directa de su distancia desde el centro de gravedad de la Tierra) también aumentó. Para obtener una cita, los astronautas tuvieron que caer a una órbita más baja, avanzar al objetivo y luego volver a subir para cumplirlo.
Para los pilotos acostumbrados a volar en formaciones estrictas con aviones a reacción, fue contra el grano de su experiencia profesional. “Es algo difícil de aprender”, escribió el astronauta Deke Slayton en sus memorias, Repentir con“Dado que es un poco atrasado de cualquier cosa que conoces como piloto”.
Los planes para que Géminis 5 se ponga en cita con una pequeña cápsula desplegable en agosto de 1965 fueron frustrados por una falla de pila de combustible. Pero Gordon Cooper y Charles “Pete” Conrad simularon esta reunión con una cita “fantasma”, en su lugar, maniobrando con éxito su barco en el mismo plano orbital que su objetivo imaginario.
La primera cita verdadera debía ser realizada por Gemini 6 en octubre de 1965, pero casi no sucedió. La nave espacial Target Agena-D de la misión, destinada a lanzarse antes de la cápsula de los astronautas, explotó poco después del lanzamiento. En cambio, la NASA decidió volar Géminis 6 junto con Géminis 7, usando este último como la nave espacial objetivo. En diciembre de 1965, Schirra y Stafford maniobraron triunfalmente Géminis 6 en 12 pulgadas (30 centímetros) de Géminis 7 y mantuvieron ese puesto durante cinco horas. La nave estaba tan cerca que las dos tripulaciones podían saludarse entre sí.
Schirra informó que Gemini manejó con crisis y precisamente, lo que le permitió hacer entradas de velocidad de solo 1.2 pulgadas por segundo (3 cm/s), lo suficientemente bueno para un acoplamiento de cita y física controlada. Pero fue muy implacable de los errores en términos de tiempo y desperdicio de propulsores.
La computadora Mark One Cranium
Aunque los astronautas de Géminis utilizaron una combinación de radar, plataformas de orientación inercial y computadoras para ayudarlos, los hombres siguieron siendo parte de la ecuación. Durante la cita de Gemini 6, Stafford empleó una regla de diapositivas circular y traza de trazado para verificar los datos de radar.
En marzo de 1966, Neil Armstrong de Géminis 8 y Dave Scott se encontraron y atracaron con un Agena-D por primera vez sin incidentes. Pero pronto, un cortocircuito de propulsores arrojó la nave espacial combinada a un rollo incontrolable que alcanzó su punto máximo a 60 revoluciones por minuto. Solo las acciones rápidas de los astronautas que activan los retrorockets de Géminis detuvieron el rollo y le salvaron la vida, pero su misión planeada de tres días fue abortada después de solo 10 horas.
“Con nuestra visión comenzando a difuminar, localizar el interruptor correcto no fue simple”, escribió Scott en sus memorias, Dos lados de la luna. “Neil sabía exactamente dónde estaba ese interruptor sin tener que verlo. Alcanzar sobre su cabeza … al mismo tiempo lidiar con el controlador de mano … fue una hazaña extraordinaria”.
En julio de 1966, John Young y Mike Collins utilizaron una memoria de computadora ampliada y un sextante portátil para calcular maniobras independientemente del control de la misión de la NASA durante Géminis 10. Cuando una falla de una computadora casi les hizo perder su objetivo Agena-D, Young tomó el control manual e hizo una cita exitosa y acoplamiento. “Realmente tuvieron que entrar en la mirada”, escribió un admirador Slayton.
Poco después, Géminis 11 en septiembre de 1966 logró un acoplamiento de Agena-D en su primera órbita, 85 minutos después del lanzamiento, simulando una cita de emergencia entre un Apolo LM y CSM. Los astronautas también aumentaron su órbita a 850 millas (1,370 km) sobre la Tierra, la altitud más alta de cualquier misión tripulada no lunar hasta Polaris Dawn en septiembre de 2024.
Finalmente, en Géminis 12 en noviembre de 1966, una insuficiencia de radar obligó a Jim Lovell y Buzz Aldrin a también ceñirse manualmente con su Agena-D. Cuando Lovell voló en la nave, Aldrin estalló en los gráficos y examinó las líneas de datos muy espaciadas, acercando a Gemini al demostrar una vez más el valor del cerebro humano, la “computadora de cráneo”, a las complejas operaciones de vuelo espacial.
Tocando
A pesar de los hipo mientras probaban piñones y atractivos, los astronautas de Géminis siempre regresaban a la Tierra. La computadora de la nave espacial podría predecir el punto de salpicaduras de fin de misión, permitiendo al comandante dirigirse hacia el objetivo en el océano. Aunque los datos incorrectos del túnel de viento provocaron que dos misiones estuvieran por debajo de su punto previsto, los vuelos posteriores salpicaron impresionantemente cerca del objetivo. En particular, Géminis 9 en junio de 1966 aterrizó a solo 2,300 pies (700 m) de su lugar previsto, tan cerca que los astronautas ofrecieron señales de pulgares a la tripulación del barco de recuperación.
El ritmo del Proyecto Géminis fue igualado solo por el fervor de la nación para lograr botas en la luna en 1970. “Nos habíamos estado corriendo con adrenalina”, escribió Dave Scott sobre su experiencia de Gemini 8, una frase adecuada que podría aplicarse bien a todo el programa: un esfuerzo que no solo trajo a Estados Unidos a un aterrizaje lunar, sino también demostró la concentración de la concentración de la concentración de la astronautación en el rendimiento.
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AI para el diseño de interiores: cómo utilicé chatgpt para elegir el color de pintura perfecto
Si está pensando en redecorar su hogar, el nuevo generador de imágenes de ChatGPT es una forma fantástica de dar vida a sus ideas, especialmente cuando se trata de elegir pintura.
ChatGPT puede atraer colores de toda la web, desde Benjamin Moore y Sherwin-Williams hasta nuevas marcas como Clare, para mostrarle cómo se verían en su habitación. Es como poner las muestras de pintura y el tablero de Pinterest en una licuadora.
No me malinterpreten, me encanta obsesionarme con las opciones de pintura y navegar por los “colores del año”, pero la IA puede ayudar a enfocar sus esfuerzos y desarrollar sus ideas más rápido. Así es como lo hice.
¿Cuántas opciones ‘blancas’ puede haber realmente?
El nuevo generador de imágenes de ChatGPT está abierto a usuarios gratuitos, pero utilicé una cuenta más de $ 20 por mes y el modelo “GPT-4O”. (Otros generadores de imágenes de IA ofrecen características similares).
Comenzando con lo básico, le pedí a ChatGPT que creara una habitación con los dos colores neutros que estaba considerando para los adornos, las paredes y el techo: Sherwin Williams “Alabaster” y Sherwin-Williams “cremosa”. Le pedí que pusiera alabastro en el borde y el techo, y cremosa en las paredes. No le envié los enlaces ni especificé los códigos de color únicos; Los sacó por su cuenta de la web y creó esta imagen.
(Crédito: CHATGPT)
“Obtendrás un Contrast suave Eso se ve intencional y elegante, no demasiado agudo, pero aún pulido “, dice Chatgpt.” Es perfecto para interiores clásicos, de transición o de estilo cabañas “.
Si aún no ha elegido sus colores, ChatGPT también puede ofrecer sugerencias. Mencionó que la “villa griega” de Sherwin-Williams podría ser una alternativa. Los tres son colores blancos populares en este momento.
¿Cómo elegiría? Le pedí a ChatGPT que me diera más información sobre por qué hay tantas opciones de color blanco y cómo elegir entre ellas. Sintetizó información de blogs y sitios web y explicó el llamado valor reflexivo de luz, o LRV, de cada uno. Esto me ayudó a descartar villa griega, que es técnicamente más blanco que los otros dos, así que me sentí seguro de mis elecciones originales.
(Crédito: CHATGPT)
Mezcla de mezcla: ideas de paleta de colores
Pasando los blancos y hacia los colores, le envié a Chatgpt la paleta completa de lo que estaba considerando ordenar a Samplize, una compañía que fabrica réplicas de pegatinas de colores de pintura específicos. Copié y pegé una captura de pantalla de mi carrito en la ventana de chat y solicité ideas combinadas.
“Tienes un Hermoso y terrenal romántico Paleta aquí: neutros cálidos, verduras apagadas, rosas suaves y un azul malhumorado “, me dijo.” Hay toneladas de formas versátiles de agruparlosdependiendo del estado de ánimo que desee en cada habitación. Aquí hay algunas ideas “.
ChatGPT puede ser un poco un hombre “sí” (wo), lo que lleva a un redditor a tener en cuenta que podría ser también lindo. Tal vez sea la luz de la luna como un representante de ventas de muestras, pero lo tomaré.
(Crédito: CHATGPT)
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Sugirió combinaciones de colores para todas las áreas de la casa, como una oficina, cocina y baño. Llamó a su idea de la oficina como un “retiro terroso”, con blanco y verde sabio. Intrigado por esa opción, le pedí que “se burle del #3, el retiro terroso”. Tenga en cuenta que puede mantener la conversación incluso con respuestas muy cortas como esta. La agonización sobre la elaboración del “aviso perfecto” a menudo es innecesario.
Eligió hacer la mitad de la pared de un color, y la mitad en otro, lo cual fue un error. Probablemente me recordó preguntar sobre ese concepto antes, pero no quise decir que lo quería en esta imagen específica. Aún así, me dio una idea de cómo podría verse.
Maqueta “Retiro terrenal” (Crédito: CHATGPT)
También probé una versión azul con este aviso: “¿Azurita cremosa y ahumada se combinan bien? Me burla de una pared que sea 3/4 cremosa, con el último 1/4 en la azurita ahumada superior. Alabaster para molduras y techos”. Jugué con dos opciones de iluminación diferentes, una habitación más oscura y clara. Como una ventaja adicional, seleccionó los colores del piso de madera por sí solo, lo que podría ser parte del diseño para que yo lo considere más tarde.
(Crédito: CHATGPT)
“Cree una foto de dormitorio principal con Rojo Rust como la pared de acento detrás de la cama, cremosa en las paredes y el techo/ajuste de alabastro”, pregunté a continuación.
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La pared de acento parecía un poco de rojo oscuro para mí, así que cambié en un color más claro. Puede hacer estos ajustes fácilmente, pero las imágenes tardan unos minutos en cargarse, posiblemente debido a la abrumadora demanda que el CEO Sam Altman dice que está sobrecargando los servidores de OpenAi. También traté de no volver a entrenarme con las solicitudes de imagen, sabiendo cuánta energía computacional requiere.
(Crédito: CHATGPT)
Consideré eliminar el rojo más oscuro de mi carrito, pero pensé que la versión de Chatgpt se veía más oscura que el color en el sitio web de Sherwin-Williams, así que lo mantuve. Como con todas las cosas de IA, siempre verifica dos veces y nunca tome su salida al pie de la letra.
Cuando la muestra llegó a la vida real, el color parecía más o menos rojo dependiendo de la luz de la habitación. A veces parecía la imagen de Chatgpt y a veces se parecía al sitio web de Sherwin-Williams. Puede pedirle a ChatGPT que ajuste la iluminación en la habitación para simular mejor sus condiciones de la vida real, pero siempre es mejor verla en persona.
Su Miguel Ángel digital de guardia
Lamentablemente, ChatGPT no recogerá un pincel o un rodillo y hará el trabajo por usted (todavía), pero es una herramienta de ideación útil para tomar decisiones informadas a lo largo de sus proyectos de renovación.
Puede llevar este concepto al siguiente nivel subiendo fotos de su propia casa, como lo hizo un Redditor para obtener ideas de redecoración para una sala de estar anticuada.
¿ChatGPT va a reemplazar a los diseñadores de interiores? Esa es la versión actual de las redes sociales. Si bien hay un grano de verdad ya que ChatGPT es una herramienta tan útil, es un poco exagerado. Dado que está raspando la Web para opiniones y materiales sobre los que otros han escrito, puede crear un aspecto suave y diseños genéricos, orientados a una audiencia de mercado masivo.
Un verdadero diseñador puede ofrecer una personalización más profunda, con una dosis de realidad (precios), tal vez inspirada en las imágenes que crea en ChatGPT para poner en marcha la conversación.
Sobre Emily Forlini
Reportero senior
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Ha pasado menos de un día desde que Operai actualizó GPT-4O con capacidades avanzadas de generación de imágenes, e Internet ya está en un frenesí. Muchos usuarios han inundado las redes sociales con sus creaciones utilizando GPT-4O. La última oferta de OpenAI se ve como un salto tecnológico hacia adelante, y algunas salidas son notablemente impresionantes.
La nueva característica, denominada “Imágenes en ChatGPT”, difiere de Dall-E porque las imágenes se generan dentro de GPT-4O. Además, el modelo se ha descrito como “omnimodal”, lo que significa que puede generar varios tipos de datos, incluidas imágenes, texto, audio y video. Esto marca un cambio en el desarrollo de IA, donde los modelos obtienen la capacidad de integrar múltiples formas de datos sin problemas.
Si eres fanático de Ghibli Films, el último modelo GPT-4O de OpenAI puede generar algunas de las imágenes más importantes de Ghibli. Los usuarios simplemente necesitan cargar una imagen y pedirle al modelo que la transforme en el estilo de anime Ghibli. Dado que esta característica se hizo ampliamente conocida, numerosos usuarios han llevado a la plataforma para mostrar su creatividad.
Aquí hay un vistazo a algunas publicaciones notables en X:
Quiero decir, vamos … pic.twitter.com/y91xfbwhoe
– Sam (@samdape) 26 de marzo de 2025
Fotos tecnológicas icónicas – Studio Ghibli Edition
pic.twitter.com/p4p5bd4pxo
– Arun (@xprunie) 26 de marzo de 2025
tremendo alfa ahora mismo en enviar fotos de su esposa de todos los convirtió a Studio Ghibli Anime pic.twitter.com/froszdfsfn
– Grant Slatton (@grantslatton) 25 de marzo de 2025
Ok, creo que estoy enamorado de la nueva función de edición de imágenes de Chatgpt.
Puede convertir todas las fotos de mi familia en retratos de Ghibli. pic.twitter.com/tzcbxpua0d
– Peter Yang (@PeterGyang) 26 de marzo de 2025
Algunas películas legendarias de Bollywood como se ven en estilo Gibli.
Nadie pidió escenas de películas de Bollywood en estilo Gibli, pero aquí están. pic.twitter.com/umidaa7lnu
– Vivek Choudhary (@ivivekch) 26 de marzo de 2025
El salto de Elon Musk a uno de los manifestantes del presidente Donald Trump antes de las elecciones presidenciales de los Estados Unidos de 2024.
Ghibli: Studio Ghibli es un estudio de animación japonés con sede en Koganei, Tokio, Japón. Es mejor conocido por sus películas de anime, pero también ha producido varios cortometrajes, comerciales de televisión y una serie de televisión.
Recientemente, el estilo de arte de Gibli se ha convertido en una tendencia debido … pic.twitter.com/zsbtv3pott
– Memefi Insider (@MeMefiInsider) 26 de marzo de 2025
Convertir las viejas fotos de la infancia en Studio Ghibli y enviar a mis padres
pic.twitter.com/zl3qynvtml
– Linda Xie (@ljxie) 26 de marzo de 2025
¡Nusrat Saab conoce a Ghibli! pic.twitter.com/vtye6rryki
– Karan Mishra (@OSAfarnama) 26 de marzo de 2025
Memes populares en estilo Gibli.
Han pasado 24 horas desde que Operai sacudió inesperadamente el mundo de la imagen de IA con una generación de imágenes 4O.
Estos son los 14 ejemplos más alucinantes hasta ahora (100% generados por IA):
1. Memes de estilo Ghibli Studiopic.twitter.com/e38mbnpnqh
– Barsee
(@heybarsee) 26 de marzo de 2025
Más allá de las imágenes al estilo de Ghibli
La función de generación de imágenes muestra una versatilidad extraordinaria en los dominios creativos. Ofrece a los usuarios capacidades artísticas refinadas que les permiten transformar sus fotos en una variedad de estilos, incluidos South Park, Minecraft, LEGO, Voxel, acuarela, marioneta y animación de manguera de goma. Además, es excelente cuando se trata de diseño creativo, especialmente en la generación de infografías, maquetas de productos, logotipos, carteles, otros campos visuales, etc.
Hola chatgpt, por favor conviértanos en personajes de LEGO …
pic.twitter.com/mezscqu9pw
– John Nack (@Jnack) 26 de marzo de 2025
También podrías Park South Carny ahora pic.twitter.com/rkogy3dpxm
– Meme Bastard (@Mask_Bastard) 26 de marzo de 2025
4O Voxel Art. Tienes que estar bromeando. pic.twitter.com/aeomytrcmb
– gfodor.id (@gfodor) 26 de marzo de 2025
La representación de texto, que ha sido un desafío para los modelos de IA, es particularmente precisa con esta nueva característica, ya que ofrece elementos de texto detallados y precisos dentro de las salidas. Produce imágenes fotorrealistas con detalles excepcionales con iluminación realista, profundidad de campo, texturas complejas, etc. Estas capacidades también se extienden a la creación de imágenes hiperrealistas de animales, personas y varios escenarios del mundo real.
La parte más impresionante es el control que tiene sobre detalles sutiles, como expresiones faciales, accesorios, textura de la piel en una imagen. Incluso se puede agregar o eliminar elementos de fondo, editar imágenes existentes y transformar fotografías. Además, el generador de imágenes también puede realizar indicaciones complejas de generación de imágenes de varias partes, produciendo escenas surrealistas. El aspecto más notable del generador es su comprensión contextual y su flexibilidad creativa. Desde Polaroid hasta DSLR de alta resolución, el generador es capaz de crear varios estilos fotográficos.
La capacidad de generación de imágenes mejorada en ChatGPT, impulsada por GPT-4O, está disponible para usuarios Plus, Pro, Team y Free Free, también a través de API. A diferencia de Dall-E, las imágenes creadas con la versión actualizada no tienen una marca de agua visual.
¿Qué son las películas de Ghibli?
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Las películas de Ghibli son largometrajes animados producidos por el estudio japonés del mismo nombre. Estas películas son conocidas por su estética distintiva, que complementan su narración de cuentos de vida. Mientras está profundamente arraigado en la cultura japonesa, exploran temas universales.
Studio Ghibli fue fundado en 1985 por el cineasta Hayao Miyazaki, junto con Isao Takahata y Toshio Suzuki. Miyazaki es uno de los nombres más reconocidos en la animación, con múltiples honores a su crédito. Aunque las películas de Ghibli son anime, el estudio se destaca por su romanticización de la vida cotidiana.
Algunas de las películas de Ghibli más populares incluyen a la princesa Mononoke (1997), Spirited Away (2001), Grave of the Fireflies (1988), Howl’s Moving Castle (2004), Porco Rosso (1992) y mi vecino Totoro (1988), entre otros. Su narración lúcida, configuraciones idílicas y personajes afables han fomentado un fandom devoto y duradero.
Con las capacidades avanzadas de generación de imágenes de Chatgpt, muchos fanáticos de las películas de Ghibli tienen la oportunidad de reinventar sus fotos en la estética similar a Gibli.
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