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Estos profesionales fueron aturdidos por Operai Deep Research

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2 meses ago

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A principios de este mes, Openai lanzó un nuevo producto llamado investigación profunda. Basado en una variante del modelo de razonamiento O3 (aún inédito), la investigación profunda puede pensar incluso para los modelos de razonamiento convencionales, hasta 30 minutos para las preguntas más difíciles. Y de manera crucial, puede buscar en la web, lo que le permite recopilar información sobre temas que son demasiado nuevos o oscuros para estar bien cubiertos en sus datos de capacitación.

Quería probar a fondo investigaciones profundas, por lo que solicité preguntas difíciles de una muestra aleatoria de lectores de IA. Uno de ellos fue Rick Wolnitzek, un arquitecto retirado que dirige el sitio web Architekwiki. Wolnitzek solicitó una lista de verificación detallada del código de construcción para un edificio educativo de 100,000 pies cuadrados.

Para responder a la pregunta de Wolnitzek, las investigaciones profundas comenzaron a explorar la web para obtener información sobre los códigos de construcción. Pronto descubrió el sitio web del Consejo de Código Internacional, pero parte de la información que necesitaba estaba detrás de un muro de pago.

“Teniendo en cuenta un sitio que no es de ICC, tal vez de un estado, podría ser un buen movimiento”, pensó el modelo.

La investigación profunda pronto encontró un página en el sitio web del Departamento de Educación de Arkansas que incluía un PDF de tres páginas de estándares ICC para instituciones educativas. En el sitio web del condado de Douglas, Nevada, encontró un PDF describiendo el número mínimo de accesorios de plomería requeridos para varios tipos de edificios. A Página del Departamento de Educación de California Resumió el número de baños requeridos en las escuelas K-12. La ciudad de Chelan, Washington, tenía un PDF de 13 páginas resumiendo los cambios de código recientes.

En total, el modelo de investigación profunda de Openai pensó durante 28 minutos y consultó 21 fuentes en línea para producir un Lista de verificación de 15,000 palabras.

El informe impresionó a Wolnitzek. Era “mejor que el trabajo interno, y cumple con el nivel de un profesional experimentado”, me dijo. “Creo que tomaría de seis a ocho horas o más preparar un informe como este, y sería una referencia útil para todo el equipo de diseño”.

Wolnitzek fue uno de los 19 lectores de IA comprensivos, incluidos un abogado antimonopolio, un maestro de secundaria, un ingeniero mecánico y un investigador médico, que me ayudó a poner a prueba las investigaciones profundas. No todos estaban tan impresionados con las respuestas de Operai como Wolnitzek. Pero siete de cada 19 encuestados, incluidos Wolnitzek, la respuesta de OpenAi fue en o cerca del nivel de un profesional experimentado en sus campos. La mayoría de los encuestados estimaron que tomaría al menos 10 horas de trabajo humano para producir un informe comparable.

Veo estos resultados como muy significativos. No es solo que una investigación profunda sea útil en una amplia gama de industrias. Su rendimiento demuestra las impresionantes capacidades del modelo O3 subyacente.

La investigación profunda descubre información de la misma manera iterativa que los investigadores humanos. Hará una búsqueda, encontrará un documento y lo leerá. Luego hará otra búsqueda, encontrará otro documento y lo leerá. A medida que el modelo lee más documentos y aprende más sobre un tema, puede refinar sus criterios de búsqueda y encontrar documentos que no aparecieran en resultados de búsqueda anteriores. Este proceso, que a veces las personas describen como “bajar una madriguera del conejo”, permite una investigación profunda para obtener una comprensión mucho más profunda de un tema de lo que era posible con los modelos de IA anteriores.

Todo esto es posible posible por la “capacidad de atención” más larga de O3, el modelo de razonamiento más poderoso de Openai. Tenemos conocido por tres años Esos modelos de lenguaje grande producen mejores resultados cuando se les pide que “piensen paso a paso”. Pero los LLM convencionales tendieron a confundirse o distraerse cuando intentaron realizar una larga secuencia de pasos de razonamiento.

Operai utilizó una técnica llamada refuerzo de aprendizaje para capacitar a los modelos de razonamiento para mantenerse enfocados mientras trabajan a través de cadenas de razonamiento más largas. Este enfoque funcionó particularmente bien para dominios como las matemáticas y la programación de computadoras donde el algoritmo de entrenamiento podría verificar fácilmente si el modelo había alcanzado una respuesta correcta.

Una gran pregunta abierta después del lanzamiento de O1 fue qué tan bien se generalizarían las mismas técnicas para los dominios “más suaves” como la ley, la arquitectura o la medicina. El sólido desempeño de las investigaciones profundas sugiere que esas técnicas se generalizan mejor que muchas personas, incluidas las cosas, esperadas. Y si eso es cierto, deberíamos esperar ver un rápido progreso continuo en las capacidades de IA durante el próximo año, y tal vez más allá de eso.

Operai no inventó esta categoría de producto. Esa distinción va a Google, que introdujo su propio producto de investigación profunda en diciembre. Entonces les pedí a mis voluntarios que evaluaran ambos modelos.

Cada participante me envió una pregunta difícil en su área de especialización. Envié dos respuestas, una de Openai y otra de Google. No les dije qué modelo produjo qué respuesta.

Las respuestas más cortas de Openai fueron de alrededor de 2,000 palabras y tardaron de cuatro a cinco minutos en escribir. El más largo, un análisis detallado de jugadores y estrategias de fútbol de fantasía: enoque más de 18,000 palabras y tomó una investigación profunda de Openai 17 minutos para escribir. En promedio, las respuestas de Google tendían a ser un poco más rápidas y más cortas que las de OpenAI.

Dieciséis de 19 lectores dijeron que preferían la respuesta de OpenAI, mientras que solo tres personas pensaron que la respuesta de Google era mejor.

Muchos de mis jueces voluntarios quedaron impresionados por las respuestas de Operai. Un abogado antimonopolio me dijo un Informe de 8,000 palabras “Se compara favorablemente con un abogado de nivel de entrada” y que un investigador humano tardaría de 15 a 20 horas en compilar la misma información. Ella dijo que le gustaría usar la herramienta de OpenAI profesionalmente, especialmente si se pudiera conectar a bases de datos comerciales como Westlaw o Lexisnexis, lo que le daría acceso a decisiones legales más oscuras.

Chris May, un ingeniero mecánico, solicitó instrucciones sobre cómo construir una planta de electrólisis de hidrógeno. Estimó que se necesitaría un profesional experimentado una semana para crear algo tan bueno como el Informe de 4.000 palabras OpenAi generó en cuatro minutos.

Heather Black Alexander, una maestra de secundaria en Chicago, elogió un Informe de 12,000 palabras Acerca de los programas de asesoramiento de la escuela intermedia que OpenAi produjeron en siete minutos. Alexander dijo que el informe era mejor de lo que esperaría de un empleado de nivel de entrada, y estimó que un investigador humano tardaría una semana en escribirlo.

Algunas personas notaron que las respuestas omitieron información reciente como la elección de Donald Trump. Esto podría deberse a que los modelos fueron entrenados antes de que Trump ganara las elecciones. Sin embargo, también se supone que estos productos de “investigación profunda” buscan información adicional al buscar en la web, por lo que deberían poder aprender sobre desarrollos recientes.

En la tabla anterior, las barras verdes representan a las personas que dijeron que un modelo produjo un trabajo que estaba a nivel de un profesional experimentado, o al menos por encima del nivel de un trabajador de nivel de entrada en su campo. El amarillo representa a las personas que compararon las respuestas de investigación profundas con los empleados o pasantes de nivel de entrada. Red representa a las personas que los compararon con estudiantes de medicina, estudiantes universitarios, estudiantes de secundaria o peor. Como puede ver, los lectores quedaron significativamente más impresionados con el modelo de OpenAI.

Aquí he desglosado cuánto tiempo pensaba que la gente se necesitaría para un ser humano producir un informe de calidad comparable. Había un gran rango. Cuatro personas estimaron que un investigador humano tomaría una semana duplicar un informe de OpenAI. Nadie pensó que ninguno de los informes de Google tomaría tanto tiempo. Por otro lado, dos lectores dijeron que solo tomaría 30 minutos reproducir las respuestas de Google. Nadie dijo eso sobre un informe de Operai.

Si es un suscriptor que paga, puede desplazarse hacia abajo hasta la parte inferior de este artículo para ver cómo cada uno de los 19 participantes calificó las respuestas de OpenAI y Google.

Las empresas se han apresurado a adoptar LLM en los últimos dos años. Una de las aplicaciones más populares ha sido los chatbots impulsados ​​por una técnica llamada generación de recuperación aumentada.

Suponga que ejecuta una empresa que tiene un millón de documentos en sus servidores: memorandos corporativos, solicitudes de servicio al cliente, manuales de instrucciones, contratos de venta, etc. Desea un chatbot que “conozca” todos estos documentos y pueda responder preguntas sobre su contenido.

Cuando un usuario hace una pregunta, un sistema RAG busca documentos relevantes utilizando una búsqueda de palabras clave, base de datos vectorialu otras técnicas. Los documentos más relevantes se insertan en la ventana de contexto de un LLM. Cuando funciona bien, un sistema de trapo crea la ilusión de un chatbot que comprende miles o incluso millones de documentos.

Pero si la pregunta del usuario es compleja o mal redactada, el sistema RAG podría no recuperar los documentos correctos. Este es un modo de falla común porque las técnicas utilizadas para encontrar y clasificar los documentos relevantes no son tan “inteligentes” como el LLM que genera la respuesta final.

Los nuevos productos de investigación profunda apuntan hacia un mejor paradigma para las aplicaciones RAG: si la búsqueda inicial no aparece los documentos correctos, el sistema puede buscar nuevamente con diferentes palabras clave o parámetros. Hacer esto una y otra vez, a lo que la investigación profunda de Openai lo hace, producirá un resultado mucho mejor que una tubería de trapo tradicional.

La razón por la que la gente no ha estado haciendo esto ya es que los primeros LLM no eran lo suficientemente buenos para seguir largas cadenas de razonamiento. Si alguien hubiera tratado de usar la técnica de investigación profunda con GPT-4 en 2023, el modelo se habría “atascado” después de algunas búsquedas.

Pero ahora que Openai ha demostrado qué tan bien funciona este paradigma, debería ser sencillo para que las empresas con aplicaciones de RAG existentes y de bajo rendimiento los actualicen con mejores modelos y un proceso más iterativo para la recuperación de documentos. Eso debería producir un rendimiento dramáticamente mejor, y espero que impulse el entusiasmo renovado por este tipo de sistema.

Curiosamente, el producto de investigación profunda de Google parece estar en algún lugar entre el enfoque de OpenAI y un sistema de trapo tradicional. Al igual que un sistema de RAG tradicional, la investigación profunda de Google opera en dos fases, primero recuperando un montón de documentos y luego generando una salida. Pero dentro de la primera etapa, la investigación profunda de Google tiene un proceso de búsqueda iterativo donde el resultado de una búsqueda informa la siguiente.

No sé si el producto de Google funciona relativamente mal porque tiene un proceso de razonamiento más rígido o porque el modelo subyacente de Google simplemente no es tan bueno como el O3 de OpenAI. O tal vez estos problemas están conectados: tal vez el proceso de búsqueda abierto utilizado por el producto de OpenAI solo es posible con un poderoso modelo de razonamiento como O3.

De cualquier manera, estoy seguro de que Google está trabajando duro para recuperar su liderazgo en una categoría de productos que Google inventó hace solo unos meses.

El éxito de Deep Research también sugiere que hay mucho espacio para mejorar los modelos de IA utilizando el “auto juego”. La gran idea de O1 era que permitir que un modelo “piense” durante más tiempo conduce a mejores respuestas. La investigación profunda de OpenAI demuestra que esto es cierto para una amplia gama de campos más allá de la programación de matemáticas y computadoras.

Y esto sugiere que hay mucho espacio para que estos modelos se “enseñen” a mejorar en una amplia gama de tareas cognitivas. Una empresa como OpenAI o Google puede generar datos de capacitación al tener un modelo “pensar” en una pregunta durante mucho tiempo. Una vez que tiene la respuesta correcta, puede usar la respuesta, y las fichas de pensamiento asociadas, para entrenar a la próxima generación de modelos de razonamiento.

Debido a que el algoritmo de entrenamiento sabe la respuesta correcta, debería poder entrenar al nuevo modelo para llegar a la respuesta correcta más rápidamente. Y luego, este nuevo modelo puede generar un nuevo lote de datos de entrenamiento que se centra en problemas aún más difíciles.

No espero que este proceso obtenga modelos de IA hasta la inteligencia a nivel humano porque eventualmente se toparán con las limitaciones I escribió acerca de en diciembre. Pero el éxito de la investigación profunda me hace pensar que el paradigma actual tiene más espacio para la cabeza de lo que pensé hace solo unas semanas.

Ahora aquí hay una ventaja para pagar suscriptores: un resumen de cómo cada uno de mis 19 voluntarios juzgó las respuestas de Openai y Google.

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Exclusivo: AI Bests Virus Experts, Raising Biohazard Fears

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3 horas ago

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22 abril, 2025

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A Un nuevo estudio afirma que modelos de IA como ChatGPT y Claude ahora superan a los virólogos a nivel de doctorado en la resolución de problemas en laboratorios húmedos, donde los científicos analizan productos químicos y material biológico. Este descubrimiento es una espada de doble filo, dicen los expertos. Los modelos de IA ultra inteligentes podrían ayudar a los investigadores a prevenir la propagación de enfermedades infecciosas. Pero los no expertos también podrían armarse los modelos para crear biowapons mortales.

El estudio, compartido exclusivamente con el tiempo, fue realizado por investigadores del Centro para la Seguridad de AI, el Laboratorio de Medios del MIT, la Universidad Brasileña UFABC y la Pandemic Prevention sin fines de lucro SecureBio. Los autores consultaron a los virólogos para crear una prueba práctica extremadamente difícil que midiera la capacidad de solucionar problemas y protocolos de laboratorio complejos. Mientras que los virólogos a nivel de doctorado obtuvieron un promedio de 22.1% en sus áreas declaradas de especialización, el O3 de OpenAI alcanzó la precisión del 43.8%. Gemini 2.5 Pro de Google obtuvo un puntaje 37.6%.

Seth Donoughe, científica investigadora de SecureBio y coautora del documento, dice que los resultados lo ponen un “poco nervioso”, porque por primera vez en la historia, prácticamente cualquier persona tiene acceso a un experto en virología de IA sin juicio que podría guiarlos a través de procesos de laboratorio complejos para crear biológicas.

“A lo largo de la historia, hay un buen número de casos en los que alguien intentó hacer una biela, y una de las principales razones por las que no tuvieron éxito es porque no tuvieron acceso al nivel correcto de especialización”, dice. “Por lo tanto, parece que vale la pena ser cauteloso acerca de cómo se distribuyen estas capacidades”.

Hace meses, los autores del documento enviaron los resultados a los principales laboratorios de IA. En respuesta, Xai publicó un marco de gestión de riesgos prometiendo su intención de implementar salvaguardas de virología para futuras versiones de su modelo de AI Grok. Operai le dijo a Time que “desplegó nuevas mitigaciones a nivel de sistema para riesgos biológicos” para sus nuevos modelos publicados la semana pasada. Anthrope incluyó resultados de rendimiento del modelo en el documento en las tarjetas del sistema recientes, pero no proponió medidas de mitigación específicas. Géminis de Google declinó hacer comentarios.

Ai en biomedicina

La virología y la biomedicina han estado a la vanguardia de las motivaciones de los líderes de IA para construir modelos de IA siempre potentes. “A medida que avanza esta tecnología, veremos que las enfermedades se curan a un ritmo sin precedentes”, dijo el CEO de OpenAI, Sam Altman, en la Casa Blanca en enero mientras anunciaba el proyecto Stargate. Ha habido algunas señales de aliento en esta área. A principios de este año, los investigadores del Instituto de Patógenos Emergentes de la Universidad de Florida publicaron un algoritmo capaz de predecir qué variante de coronavirus podría extender lo más rápido.

Pero hasta este punto, no había habido un estudio importante dedicado a analizar la capacidad de los modelos de IA para realizar un trabajo de laboratorio de virología. “Hemos sabido desde hace algún tiempo que los AIS son bastante fuertes para proporcionar información de estilo académico”, dice Donoughe. “No ha estado claro si los modelos también pueden ofrecer asistencia práctica detallada. Esto incluye interpretar imágenes, información que podría no ser escrita en ningún documento académico o material que se transfiera socialmente de colegas más experimentados”.

Entonces, Donoughe y sus colegas crearon una prueba específicamente para estas preguntas difíciles y no capaces de Google. “Las preguntas toman la forma:” He estado cultivando este virus en particular en este tipo de célula, en estas condiciones específicas, durante este tiempo. Tengo esta cantidad de información sobre lo que ha salido mal. ¿Puede decirme cuál es el problema más probable? “, Dice Donoughe.

Y prácticamente todos los modelos de IA superaron a los virólogos a nivel de doctorado en la prueba, incluso dentro de sus propias áreas de especialización. Los investigadores también encontraron que los modelos mostraron una mejora significativa con el tiempo. El soneto Claude 3.5 de Anthrope, por ejemplo, aumentó de 26.9% a 33.6% de precisión de su modelo de junio de 2024 a su modelo de octubre de 2024. Y una vista previa del GPT 4.5 de OpenAI en febrero superó a GPT-4O por casi 10 puntos porcentuales.

“Anteriormente, encontramos que los modelos tenían mucho conocimiento teórico, pero no de conocimiento práctico”, dice Dan Hendrycks, director del Centro de Seguridad de AI, a Time. “Pero ahora, están obteniendo una cantidad preocupante de conocimiento práctico”.

Riesgos y recompensas

Si los modelos de IA son tan capaces en los entornos de laboratorio húmedo como lo encuentra el estudio, entonces las implicaciones son masivas. En términos de beneficios, AIS podría ayudar a los virólogos experimentados en su trabajo crítico que lucha contra los virus. Tom Inglesby, director del Centro Johns Hopkins para la Seguridad de la Salud, dice que la IA podría ayudar a acelerar los plazos de la medicina y el desarrollo de la vacuna y mejorar los ensayos clínicos y la detección de enfermedades. “Estos modelos podrían ayudar a los científicos en diferentes partes del mundo, que aún no tienen ese tipo de habilidad o capacidad, a hacer un valioso trabajo diario sobre enfermedades que están ocurriendo en sus países”, dice. Por ejemplo, un grupo de investigadores descubrió que la IA los ayudó a comprender mejor los virus de la fiebre hemorrágica en el África subsahariana.

Pero los actores de mala fe ahora pueden usar modelos de IA para guiarlos a través de cómo crear virus, y podrán hacerlo sin ninguna de las capacitación típicas requeridas para acceder a un laboratorio de nivel 4 (BSL-4) de bioseguridad, que se ocupa de los agentes infecciosos más peligrosos y exóticos. “Significará que muchas más personas en el mundo con mucha menos capacitación podrán manejar y manipular virus”, dice Inglesby.

Hendrycks insta a las compañías de IA a colocar las barandillas para evitar este tipo de uso. “Si las empresas no tienen buenas salvaguardas durante seis meses, eso, en mi opinión, sería imprudente”, dice.

Hendrycks dice que una solución no es cerrar estos modelos o ralentizar su progreso, sino hacerlos cerrados, de modo que solo confiaban en que terceros tengan acceso a sus versiones sin filtrar. “Queremos dar a las personas que tienen un uso legítimo para preguntar cómo manipular virus mortales, como un investigador en el departamento de biología del MIT, la capacidad de hacerlo”, dice. “Pero las personas aleatorias que hicieron una cuenta hace un segundo no obtienen esas capacidades”.

Y AI Labs debería poder implementar este tipo de salvaguardas con relativa facilidad, dice Hendrycks. “Ciertamente es tecnológicamente factible para la autorregulación de la industria”, dice. “Hay una cuestión de si algunos arrastrarán sus pies o simplemente no lo harán”.

Xai, el laboratorio de IA de ELON MUSK, publicó un memorando de marco de gestión de riesgos en febrero, que reconoció el documento y señaló que la compañía “potencialmente utilizaría” ciertas salvaguardas en torno a las preguntas de virología, incluida la capacitación de Grok para rechazar solicitudes nocivas y aplicar filtros de entrada y salida.

Openai, en un correo electrónico a Time el lunes, escribió que sus modelos más nuevos, el O3 y el O4-Mini, se desplegaron con una variedad de salvaguardas relacionadas con el riesgo biológico, incluido el bloqueo de resultados dañinos. La compañía escribió que realizó una campaña de equipo rojo de mil horas en la que el 98.7% de las conversaciones biológicas inseguras fueron marcadas y bloqueadas con éxito. “Valoramos la colaboración de la industria en el avance de salvaguardas para modelos fronterizos, incluso en dominios sensibles como Virology”, escribió un portavoz. “Continuamos invirtiendo en estas salvaguardas a medida que crecen las capacidades”.

Inglesby argumenta que la autorregulación de la industria no es suficiente, y pide a los legisladores y a los líderes políticos a estrategia un enfoque político para regular los riesgos biológicos de la IA. “La situación actual es que las empresas que son más virtuosas están tomando tiempo y dinero para hacer este trabajo, lo cual es bueno para todos nosotros, pero otras compañías no tienen que hacerlo”, dice. “Eso no tiene sentido. No es bueno para el público no tener información sobre lo que está sucediendo”.

“Cuando una nueva versión de un LLM está a punto de ser lanzada”, agrega Inglesby, “debe haber un requisito para que ese modelo sea evaluado para asegurarse de que no produzca resultados de nivel pandémico”.

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Cómo indicar el nuevo chatgpt, según OpenAi

Published

4 horas ago

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22 abril, 2025

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La última versión de ChatGPT es significativamente más poderosa, pero requiere nuevas técnicas de indicación. El modelo ahora sigue las instrucciones más literalmente y hace menos suposiciones sobre lo que está pidiendo. Esto es importante para los empresarios que usan la herramienta.

No seas consejos anticuados. No indique usando palabras deficientes. Eres mejor que eso.

Las indicaciones mal construidas desperdician su tiempo y dinero. Hazlo bien y desbloqueas una IA significativamente más capaz. Los miembros del equipo de Operai, Noah MacCallum y Julian Lee, han publicado una amplia documentación sobre cómo provocar sus nuevos modelos.

Aquí hay un resumen de su orientación, para que pueda aprovechar al máximo la herramienta.

Las reglas de indicación han cambiado

La provisión de técnicas que funcionaron para modelos anteriores en realidad podrían obstaculizar sus resultados con las últimas versiones. ChatGPT-4.1 sigue las instrucciones más literalmente que sus predecesores, que solían inferir la intención liberalmente. Esto es bueno y malo. La buena noticia es que ChatGPT ahora es altamente orientable y responde a las indicaciones bien especificadas. La mala noticia es que sus viejas indicaciones necesitan una revisión.

La mayoría de las personas todavía usan indicaciones básicas que apenas rascan la superficie de lo que es posible. Escriben preguntas o solicitudes simples, luego se preguntan por qué sus resultados se sienten genéricos. Operai ahora ha revelado cómo entrenaron el modelo para responder, ayudándole a obtener exactamente lo que desea de sus modelos más avanzados.

Optimice sus indicaciones con la guía de información privilegiada de Openai

Estructura tus indicaciones estratégicamente

Comience organizando sus indicaciones con secciones claras. OpenAI recomienda una estructura básica con componentes específicos:

• Rol y objetivo: dígale a ChatGPT a quién debe actuar y qué está tratando de lograr

• Instrucciones: proporcionar pautas específicas para la tarea

• Pasos de razonamiento: indique cómo desea que aborde el problema

• Formato de salida: especifique exactamente cómo desea la respuesta estructurada

• Ejemplos: Muestre muestras de lo que espera

• Contexto: proporcionar información de fondo necesaria

• Instrucciones finales: incluya los últimos recordatorios o criterios

No necesita todas estas secciones para cada aviso, pero un enfoque estructurado ofrece mejores resultados que una pared de texto.

Para tareas más complejas, la documentación de OpenAI sugiere usar reducción para separar sus secciones. También aconsejan el uso de caracteres de formato especial alrededor del código (como Backticks, que se ven así: `) para ayudar a ChatGPT a distinguir el código del texto regular y el uso de listas numeradas o balas estándar para organizar información.

Dominar el arte de delimitar información

La separación de la información afecta adecuadamente sus resultados significativamente. Las pruebas de Openai encontraron que Etiquetas XML Realice excepcionalmente bien con los nuevos modelos. Le permiten envolver las secciones con precisión con etiquetas de inicio y extremo, agregar metadatos a las etiquetas y habilitar la anidación.

El formato JSON funciona mal con contextos largos (que proporcionan los nuevos modelos), particularmente al proporcionar múltiples documentos. En su lugar, intente formatos como ID: 1 | Título: El zorro | Contenido: El Fox Brown rápido salta sobre el perro perezoso que Openai encontró que funcionó bien en las pruebas.

Construir agentes de IA autónomos

Chatgpt ahora puede funcionar como un “agente” Eso funciona de manera más independiente en su nombre, abordando tareas complejas con una supervisión mínima. Lleve sus indicaciones al siguiente nivel construyendo estos agentes.

Un agente de IA está esencialmente ChatGPT configurado para trabajar a través de problemas de forma autónoma en lugar de solo responder a sus preguntas. Puede recordar el contexto en una conversación, usar herramientas como navegación web o ejecución de código, y resolver problemas de varios pasos.

OpenAI recomienda incluir tres recordatorios clave en todas las indicaciones del agente: persistencia (continuar hasta la resolución), callarse de herramientas (usando herramientas disponibles en lugar de adivinar) y planificar (pensar antes de actuar).

“Estas tres instrucciones transforman el modelo de un estado de chatbot en un agente mucho más ‘ansioso’, impulsando la interacción de forma autónoma e independiente”, explica el equipo. Sus pruebas mostraron un aumento del rendimiento del 20% en las tareas de ingeniería de software con estas simples adiciones.

Maximizar el poder de los contextos largos

El último chatGPT puede manejar una impresionante ventana de contexto de 1 millón de tokens. Las capacidades son emocionantes. Según OpenAi, el rendimiento sigue siendo fuerte incluso con miles de páginas de contenido. Sin embargo, el rendimiento del contexto largo se degrada cuando se requiere un razonamiento complejo en todo el contexto.

Para obtener los mejores resultados con documentos largos, coloque sus instrucciones tanto al principio como al final del contexto proporcionado. Hasta ahora, esto ha sido más seguro de fallas en lugar de una característica requerida de su aviso.

Cuando use el nuevo modelo con un contexto extenso, sea explícito sobre si debe confiar únicamente en la información proporcionada o combinarlo con su propio conocimiento. Para respuestas estrictamente basadas en documentos, OpenAI sugiere instruir explícitamente: “Solo use los documentos en el contexto externo proporcionado para responder a la consulta del usuario”.

Implementar la solicitud de la cadena de pensamiento

Si bien GPT-4.1 no está diseñado como un modelo de razonamiento, puede solicitar que muestre su trabajo como podría los modelos más antiguos. “Pedirle al modelo que piense paso a paso (llamada ‘cadena de pensamiento’) puede ser una forma efectiva de dividir los problemas en piezas más manejables”, señala el equipo de OpenAI. Esto viene con un mayor uso de tokens pero ofrece una mejor calidad.

Una instrucción simple como “Primero, piense cuidadosamente paso a paso sobre qué información o recursos se necesitan para responder a la consulta” puede mejorar drásticamente los resultados. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con archivos cargados o cuando CHATGPT necesita analizar múltiples fuentes de información.

Haga que el nuevo chatgpt funcione para ti

Operai ha compartido información más extensa sobre cómo aprovechar al máximo sus últimos modelos. Las técnicas representan objetivos de capacitación reales para los modelos, no solo conjeturas de la comunidad. Al implementar su orientación sobre una estructura rápida, delimitar información, creación de agentes, manejo de contexto largo y suministro de cadena de pensamiento, verá mejoras dramáticas en sus resultados.

El éxito con ChatGPT proviene de tratarlo como un compañero de pensamientono solo un generador de texto. Siga la guía directamente de la fuente para obtener mejores resultados del mismo modelo que todos los demás están utilizando.

Acceder a todos mis Las mejores indicaciones de contenido de chatgpt.

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Una nueva estrategia de Google AI podría interrumpir el dominio de Openai

Published

8 horas ago

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22 abril, 2025

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Hay tantos trabajos de investigación de IA en estos días que es difícil destacarse. Pero un artículo ha programado mucha discusión en toda la industria tecnológica en los últimos días.

“Esto es lo más inspirador que he leído en IA en los últimos dos años”, escribió el fundador de inicio Suhail Doshi en X este fin de semana. Jack Clark, cofundador de Anthrope, presentó el periódico en la edición del lunes de su boletín de importación AI, que es leída de cerca por miles de investigadores de la industria.

Escrito por el investigador de Google David Silver y el científico informático canadiense Rich Sutton, el documento anuncia audazmente una nueva era de AI.

Los autores identifican dos épocas de IA modernas anteriores. El primero fue personificado por Alphago, un modelo de Google AI que aprendió a jugar el juego de mesa “Go” mejor que los humanos en 2015. El segundo es el que estamos en este momento, definido por ChatGPT de Opensei.

Silver y Sutton dicen que ahora estamos entrando en un nuevo período llamado “La era de la experiencia”.


Un gráfico del trabajo de investigación "Bienvenido a la era de la experiencia, 'por David Silver y Richard Sutton

Un gráfico del documento de investigación “Bienvenido a la Era of Experience”, de David Silver y Richard Sutton

David Silver, Richard Sutton



Para mí, esto representa un nuevo intento de Google de abordar uno de los problemas más persistentes de la IA, la escasez de datos de entrenamiento, al tiempo que va más allá de un enfoque tecnológico que OpenAi básicamente ganó.

La era de la simulación

Comencemos con la primera época, que, según los autores, era la “era de la simulación”.

En este período, aproximadamente a mediados de la década de 2010, los investigadores utilizaron simulaciones digitales para que los modelos de IA jueguen repetidamente para aprender a actuar como humanos. Estamos hablando de millones y millones de juegos, como ajedrez, póker, atari y “gran turismo”, jugados una y otra vez, con recompensas colgadas por buenos resultados, enseñando así a las máquinas lo que es bueno versus malo e incentivándolos para seguir mejor estrategias.

Este método de aprendizaje de refuerzo, o RL, produjo Alphago de Google. Y también ayudó a crear otro modelo de Google llamado Alphazero, que descubrió nuevas estrategias para el ajedrez y “ir”, y cambió la forma en que los humanos juegan estos juegos.

El problema con este enfoque: las máquinas entrenadas de esta manera funcionaban bien en problemas específicos con recompensas definidas con precisión, pero no podían abordar problemas más generales y abiertos con pagos vagos, según los autores. Entonces, probablemente no sea realmente completo.

La era de los datos humanos

La siguiente área fue lanzada por otro artículo de investigación de Google publicado en 2017. “La atención es todo lo que necesita” propuesta que los modelos de IA deben ser entrenados en montañas de datos creados por humanos de Internet. Simplemente permitiendo que las máquinas presten “atención” a toda esta información, aprenderían a comportarse como los humanos y desempeñarse tan bien como nosotros en una amplia variedad de tareas diferentes.

Esta es la era en la que estamos ahora, y ha producido ChatGPT y la mayoría de los otros potentes modelos y herramientas de IA generativos que se utilizan cada vez más para automatizar tareas como el diseño gráfico, la creación de contenido y la codificación de software.

La clave de esta época ha sido acumular la mayor calidad posible de datos generados por los humanos, y usar eso en el entrenamiento masivo y intensivo de cómputo se extiende a los modelos IMBue AI con una comprensión del mundo.

Mientras que los investigadores de Google iniciaron esta era de datos humanos, la mayoría de estas personas abandonaron la empresa y comenzaron sus propias cosas. Muchos fueron a OpenAI y trabajaron en tecnología que Ultimate produjo ChatGPT, que es, con mucho, el producto de IA generativo más exitoso de la historia. Otros comenzaron Anthrope, otra startup de IA generativa líder que ejecuta Claude, un poderoso agente de chatbot y IA.

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¿Un google dis?

Muchos expertos en la industria de la IA, y algunos inversores y analistas en Wall Street, piensan que Google puede haber dejado caer la pelota aquí. Se le ocurrió este enfoque de IA, pero OpenAi y Chatgpt se han escapado con la mayoría de los botines hasta ahora.

Creo que el jurado todavía está fuera. Sin embargo, no puede evitar pensar en esta situación cuando los autores parecen estar disgustando la era de los datos humanos.

“Se podría argumentar que el cambio en el paradigma ha tirado al bebé con el agua del baño”, escribieron. “Si bien RL centrado en el ser humano ha permitido una amplitud de comportamientos sin precedentes, también ha impuesto un nuevo techo al rendimiento del agente: los agentes no pueden ir más allá del conocimiento humano existente”.

Silver y Sutton tienen razón sobre un aspecto de esto. La oferta de datos humanos de alta calidad ha sido superado por la demanda insaciable de los laboratorios de IA y las grandes compañías tecnológicas que necesitan contenido fresco para capacitar nuevos modelos y hacer avanzar sus habilidades. Como escribí el año pasado, se ha vuelto mucho más difícil y más costoso hacer grandes saltos en la frontera de IA.

La era de la experiencia

Los autores tienen una solución bastante radical para esto, y está en el corazón de la nueva era de la experiencia que proponen en este documento.

Sugieren que los modelos y los agentes deberían salir y crear sus propios datos nuevos a través de interacciones con el mundo real.

Esto resolverá el problema de suministro de datos persistente, argumentan, mientras ayudan al campo a alcanzar AGI, o inteligencia general artificial, un santo grial técnico donde las máquinas superan a los humanos en la mayoría de las actividades útiles.

“En última instancia, los datos experimentales eclipsarán la escala y la calidad de los datos generados por los humanos”, escriben Silver y Sutton. “Este cambio de paradigma, acompañado de avances algorítmicos en RL, desbloqueará en muchos dominios nuevas capacidades que superan a las que poseen cualquier humano”.

Cualquier padre moderno puede pensar en esto como el equivalente a decirle a su hijo que salga del sofá, deje de mirar su teléfono y salga afuera y juegue con sus amigos. Hay experiencias mucho más ricas, satisfactorias y más valiosas para aprender.

Clark, el cofundador antrópico, quedó impresionado por la chutzpah de esta propuesta.

“Documentos como este son emblemáticos de la confianza que se encuentra en la industria de la IA”, escribió en su boletín el lunes, citando “el sentido común de dar a estos agentes la independencia y la latitud suficientes para que puedan interactuar con el mundo y generar sus propios datos”.

Ejemplos y un posible disco final

Los autores flotan algunos ejemplos teóricos de cómo esto podría funcionar en la nueva era de la experiencia.

Un asistente de salud de IA podría fundamentar los objetivos de salud de una persona en una recompensa basada en una combinación de señales como su frecuencia cardíaca en reposo, duración del sueño y niveles de actividad. (Una recompensa en la IA es una forma común de incentivar a los modelos y agentes para que funcionen mejor. Al igual que podrías molestar a tu pareja para hacer más ejercicio diciendo que se fortalecerán y se verán mejor si van al gimnasio).

Un asistente educativo podría usar los resultados del examen para proporcionar un incentivo o recompensa, basado en una recompensa fundamentada por el aprendizaje de idiomas de un usuario.

Un agente científico con el objetivo de reducir el calentamiento global podría usar una recompensa basada en observaciones empíricas de los niveles de dióxido de carbono, sugiere Silver y Sutton.

En cierto modo, este es un retorno a la era anterior de simulación, que Google podría liderar. Excepto esta vez, los modelos y agentes de IA están aprendiendo del mundo real y recopilando sus propios datos, en lugar de existir en un videojuego u otro ámbito digital.

La clave es que, a diferencia de la era de los datos humanos, puede no haber límite para la información que se puede generar y recopilar para esta nueva fase de desarrollo de IA.

En nuestro período de datos humanos actuales, se perdió algo, argumentan los autores: la capacidad de un agente para autodescubrir su propio conocimiento.

“Sin esta base, un agente, sin importar cuán sofisticado, se convertirá en una cámara de eco del conocimiento humano existente”, escribieron Silver y Sutton, en una posible final final para OpenAi.