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From OpenAI to DeepSeek, companies say AI can “reason” now. Is it true?

Published

1 mes ago

21 febrero, 2025

The AI world is moving so fast that it’s easy to get lost amid the flurry of shiny new products. OpenAI announces one, then the Chinese startup DeepSeek releases one, then OpenAI immediately puts out another one. Each is important, but focus too much on any one of them and you’ll miss the really big story of the past six months.

The big story is: AI companies now claim that their models are capable of genuine reasoning — the type of thinking you and I do when we want to solve a problem.

And the big question is: Is that true?

The stakes are high, because the answer will inform how everyone from your mom to your government should — and should not — turn to AI for help.

If you’ve played around with ChatGPT, you know that it was designed to spit out quick answers to your questions. But state-of-the-art “reasoning models” — like OpenAI’s o1 or DeepSeek’s r1 — are designed to “think” a while before responding, by breaking down big problems into smaller problems and trying to solve them step by step. The industry calls that “chain-of-thought reasoning.”

These models are yielding some very impressive results. They can solve tricky logic puzzles, ace math tests, and write flawless code on the first try. Yet they also fail spectacularly on really easy problems: o1, nicknamed Strawberry, was mocked for bombing the question “how many ‘r’s are there in ‘strawberry?’”

AI experts are torn over how to interpret this. Skeptics take it as evidence that “reasoning” models aren’t really reasoning at all. Believers insist that the models genuinely are doing some reasoning, and though it may not currently be as flexible as a human’s reasoning, it’s well on its way to getting there.

The best answer will be unsettling to both the hard skeptics of AI and the true believers.

What counts as reasoning?

Let’s take a step back. What exactly is reasoning, anyway?

AI companies like OpenAI are using the term reasoning to mean that their models break down a problem into smaller problems, which they tackle step by step, ultimately arriving at a better solution as a result.

But that’s a much narrower definition of reasoning than a lot of people might have in mind. Although scientists are still trying to understand how reasoning works in the human brain — nevermind in AI — they agree that there are actually lots of different types of reasoning.

There’s deductive reasoning, where you start with a general statement and use it to reach a specific conclusion. There’s inductive reasoning, where you use specific observations to make a broader generalization. And there’s analogical reasoning, causal reasoning, common sense reasoning … suffice it to say, reasoning is not just one thing!

Now, if someone comes up to you with a hard math problem and gives you a chance to break it down and think about it step by step, you’ll do a lot better than if you have to blurt out the answer off the top of your head. So, being able to do deliberative “chain-of-thought reasoning” is definitely helpful, and it might be a necessary ingredient of getting anything really difficult done. Yet it’s not the whole of reasoning.

One feature of reasoning that we care a lot about in the real world is the ability to suss out “a rule or pattern from limited data or experience and to apply this rule or pattern to new, unseen situations,” writes Melanie Mitchell, a professor at the Santa Fe Institute, together with her co-authors in a paper on AI’s reasoning abilities. “Even very young children are adept at learning abstract rules from just a few examples.”

In other words, a toddler can generalize. Can an AI?

A lot of the debate turns around this question. Skeptics are very, well, skeptical of AI’s ability to generalize. They think something else is going on.

“It’s a kind of meta-mimicry,” Shannon Vallor, a philosopher of technology at the University of Edinburgh, told me when OpenAI’s o1 came out in September.

She meant that while an older model like ChatGPT mimics the human-written statements in its training data, a newer model like o1 mimics the process that humans engage in to come up with those statements. In other words, she believes, it’s not truly reasoning. It would be pretty easy for o1 to just make it sound like it’s reasoning; after all, its training data is rife with examples of that, from doctors analyzing symptoms to decide on a diagnosis to judges evaluating evidence to arrive at a verdict.

Besides, when OpenAI built the o1 model, it made some changes from the previous ChatGPT model but did not dramatically overhaul the architecture — and ChatGPT was flubbing easy questions last year, like answering a question about how to get a man and a goat across a river in a totally ridiculous way. So why, Vallor asked, would we think o1 is doing something totally new and magical — especially given that it, too, flubs easy questions? “In the cases where it fails, you see what, for me, is compelling evidence that it’s not reasoning at all,” she said.

Mitchell was surprised at how well o3 — OpenAI’s newest reasoning model, announced at the end of last year as a successor to o1 — performed on tests. But she was also surprised at just how much computation it used to solve the problems. We don’t know what it’s doing with all that computation, because OpenAI is not transparent about what’s going on under the hood.

“I’ve actually done my own experiments on people where they’re thinking out loud about these problems, and they don’t think out loud for, you know, hours of computation time,” she told me. “They just say a couple sentences and then say, ‘Yeah, I see how it works,’ because they’re using certain kinds of concepts. I don’t know if o3 is using those kinds of concepts.”

Without greater transparency from the company, Mitchell said we can’t be sure that the model is breaking down a big problem into steps and getting a better overall answer as a result of that approach, as OpenAI claims.

She pointed to a paper, “Let’s Think Dot by Dot,” where researchers did not get a model to break down a problem into intermediate steps; instead, they just told the model to generate dots. Those dots were totally meaningless — what the paper’s authors call “filler tokens.” But it turned out that just having additional tokens there allowed the model more computational capacity, and it could use that extra computation to solve problems better. That suggests that when a model generates intermediate steps — whether it’s a phrase like “let’s think about this step by step” or just “….” — those steps don’t necessarily mean it’s doing the human-like reasoning you think it’s doing.

“I think a lot of what it’s doing is more like a bag of heuristics than a reasoning model,” Mitchell told me. A heuristic is a mental shortcut — something that often lets you guess the right answer to a problem, but not by actually thinking it through.

Here’s a classic example: Researchers trained an AI vision model to analyze photos for skin cancer. It seemed, at first blush, like the model was genuinely figuring out if a mole is malignant. But it turned out the photos of malignant moles in its training data often contained a ruler, so the model had just learned to use the presence of a ruler as a heuristic for deciding on malignancy.

Skeptical AI researchers think that state-of-the-art models may be doing something similar: They appear to be “reasoning” their way through, say, a math problem, but really they’re just drawing on a mix of memorized information and heuristics.

Other experts are more bullish on reasoning models. Ryan Greenblatt, chief scientist at Redwood Research, a nonprofit that aims to mitigate risks from advanced AI, thinks these models are pretty clearly doing some form of reasoning.

“They do it in a way that doesn’t generalize as well as the way humans do it — they’re relying more on memorization and knowledge than humans do — but they’re still doing the thing,” Greenblatt said. “It’s not like there’s no generalization at all.”

After all, these models have been able to solve hard problems beyond the examples they’ve been trained on — often very impressively. For Greenblatt, the simplest explanation as to how is that they are indeed doing some reasoning.

And the point about heuristics can cut both ways, whether we’re talking about a reasoning model or an earlier model like ChatGPT. Consider the “a man, a boat, and a goat” prompt that had many skeptics mocking OpenAI last year:

What’s going on here? Greenblatt says the model messed up because this prompt is actually a classic logic puzzle that dates back centuries and that would have appeared many times in the training data. In some formulations of the river-crossing puzzle, a farmer with a wolf, a goat, and a cabbage must cross over by boat. The boat can only carry the farmer and a single item at a time — but if left together, the wolf will eat the goat or the goat will eat the cabbage, so the challenge is to get everything across without anything getting eaten. That explains the model’s mention of a cabbage in its response. The model would instantly “recognize” the puzzle.

“My best guess is that the models have this incredibly strong urge to be like, ‘Oh, it’s this puzzle! I know what this puzzle is! I should do this because that performed really well in the training data.’ It’s like a learned heuristic,” Greenblatt said. The implication? “It’s not that it can’t solve it. In a lot of these cases, if you say it’s a trick question, and then you give the question, the model often does totally fine.”

Humans fail in the same way all the time, he pointed out. If you’d just spent a month studying color theory — from complementary colors to the psychological effects of different hues to the historical significance of certain pigments in Renaissance paintings — and then got a quiz asking, “Why did the artist paint the sky blue in this landscape painting?”… well, you might be tricked into writing a needlessly complicated answer! Maybe you’d write about how the blue represents the divine heavens, or how the specific shade suggests the painting was done in the early morning hours which symbolizes rebirth … when really, the answer is simply: Because the sky is blue!

Ajeya Cotra, a senior analyst at Open Philanthropy who researches the risks from AI, agrees with Greenblatt on that point. And, she said of the latest models, “I think they’re genuinely getting better at this wide range of tasks that humans would call reasoning tasks.”

She doesn’t dispute that the models are doing some meta-mimicry. But when skeptics say “it’s just doing meta-mimicry,” she explained, “I think the ‘just’ part of it is the controversial part. It feels like what they’re trying to imply often is ‘and therefore it’s not going to have a big impact on the world’ or ‘and therefore artificial superintelligence is far away’ — and that’s what I dispute.”

To see why, she said, imagine you’re teaching a college physics class. You’ve got different types of students. One is an outright cheater: He just looks in the back of the book for the answers and then writes them down. Another student is such a savant that he doesn’t even need to think about the equations; he understands the physics on such a deep, intuitive, Einstein-like level that he can derive the right equations on the fly. All the other students are somewhere in the middle: They’ve memorized a list of 25 equations and are trying to figure out which equation to apply in which situation.

Like the majority of students, AI models are pairing some memorization with some reasoning, Cotra told me.

“The AI models are like a student that is not very bright but is superhumanly diligent, and so they haven’t just memorized 25 equations, they’ve memorized 500 equations, including ones for weird situations that could come up,” she said. They’re pairing a lot of memorization with a little bit of reasoning — that is, with figuring out what combination of equations to apply to a problem. “And that just takes you very far! They seem at first glance as impressive as the person with the deep intuitive understanding.”

Of course, when you look harder, you can still find holes that their 500 equations just happen not to cover. But that doesn’t mean zero reasoning has taken place.

In other words, the models are neither exclusively reasoning nor exclusively just reciting.

“It’s somewhere in between,” Cotra said. “I think people are thrown off by that because they want to put it in one camp or another. They want to say it’s just memorizing or they want to say it’s truly deeply reasoning. But the fact is, there’s just a spectrum of the depth of reasoning.”

AI systems have “jagged intelligence”

Researchers have come up with a buzzy term to describe this pattern of reasoning: “jagged intelligence.” It refers to the strange fact that, as computer scientist Andrej Karpathy explained, state-of-the-art AI models “can both perform extremely impressive tasks (e.g., solve complex math problems) while simultaneously struggling with some very dumb problems.”

An illustration of a cloud shape contained within a jagged starburst shape filled with green circuitry

Drew Shannon for Vox

Picture it like this. If human intelligence looks like a cloud with softly rounded edges, artificial intelligence is like a spiky cloud with giant peaks and valleys right next to each other. In humans, a lot of problem-solving capabilities are highly correlated with each other, but AI can be great at one thing and ridiculously bad at another thing that (to us) doesn’t seem far apart.

Mind you, it’s all relative.

“Compared to what humans are good at, the models are quite jagged,” Greenblatt told me. “But I think indexing on humans is a little confusing. From the model’s perspective, it’s like, ‘Wow, those humans are so jagged! They’re so bad at next-token prediction!’ It’s not clear that there’s some objective sense in which AI is more jagged.”

The fact that reasoning models are trained to sound like humans reasoning makes us disposed to compare AI intelligence to human intelligence. But the best way to think of AI is probably not as “smarter than a human” or “dumber than a human” but just as “different.”

Regardless, Cotra anticipates that sooner or later AI intelligence will be so vast that it can contain within it all of human intelligence, and then some.

“I think about, what are the risks that emerge when AI systems are truly better than human experts at everything? When they might still be jagged, but their full jagged intelligence encompasses all of human intelligence and more?” she said. “I’m always looking ahead to that point in time and preparing for that.”

For now, the practical upshot for most of us is this: Remember what AI is and isn’t smart at — and use it accordingly.

The best use case is a situation where it’s hard for you to come up with a solution, but once you get a solution from the AI you can easily check to see if it’s correct. Writing code is a perfect example. Another example would be making a website: You can see what the AI produced and, if you don’t like it, just get the AI to redo it.

In other domains — especially ones where there is no objective right answer or where the stakes are high — you’ll want to be more hesitant about using AI. You might get some initial suggestions from it, but don’t put too much stock in it, especially if what it’s saying seems off to you. An example would be asking for advice on how to handle a moral dilemma. You might see what thoughts the model is provoking in you without trusting it as giving you the final answer.

“The more things are fuzzy and judgment-driven,” Cotra said, “the more you want to use it as a thought partner, not an oracle.”

Noticias

Revisión de tarjeta de crédito Gemini 2025

Published

13 minutos ago

31 marzo, 2025

Sergio Villanueva

La tarjeta de crédito de Géminis probablemente atraerá a la criptomoneda curiosa que desee una forma conveniente de explorar la nueva (ish) frontera financiera de monedas de memes y riqueza digital.

Esta tarjeta de tarifa no anual le permite obtener recompensas de tarjetas de crédito en forma de más de 50 criptomonedas diferentes. Debido a que el valor de cualquier criptomoneda depende de las condiciones del mercado, esto significa que sus recompensas experimentarán la misma volatilidad: si ese pensamiento le da una pausa, entonces debe considerar una tarjeta que gana recompensas más tradicionales.

CNBC Select desglosa la tarjeta de crédito Gemini para ver si tiene sentido como la próxima adición a su billetera.

Destacar

Esta tarjeta gana recompensas en forma de bitcoin, éter o más de 50 opciones de criptomonedas.

Obtenga $ 200 en Crypto Rewards

Revisión de la tarjeta de crédito Gemini

Bono de bienvenida

Puede ganar un bono de recompensas de Crypto de $ 200 cuando se aprueba para la tarjeta antes del 30/06/2025 y gastar $ 3,000 durante los primeros 90 días después de la apertura de la cuenta.

Beneficios y ventajas

El La tarjeta de crédito Gemini no ofrece muchos beneficios únicos para la tarjeta: su sorteo principal es las recompensas de criptomonedas que puede ganar. Como MasterCard mundial, viene con un puñado de ventajas a través de la red, incluidos créditos para Instacart y Peacock Premium. Algunas otras ventajas notables incluyen:

Healthlock para MasterCard: La membresía de Monitor de Locklock de cortesía que ayuda a revisar sus reclamos médicos.
Protección de robo de identificación de MasterCard: Este servicio proporciona detección y protección contra el robo de identidad, incluida la monitorización, las alertas y la resolución de expertos.
Protección de precios: Para las compras realizadas con la tarjeta cubierta, si ve el mismo producto a través de un anuncio de Internet impreso o no subastado a un precio más bajo dentro de los 120 días posteriores a la compra, MasterCard le reembolsará la diferencia, hasta $ 250 por reclamo, cuatro veces al año.

Obtiene atención al cliente en vivo 24/7 y la capacidad de agregar hasta cinco usuarios autorizados sin cargo adicional. Para un aumento de la seguridad, la sola tarjeta presenta el nombre del titular de la tarjeta y no el número de tarjeta. Y si parece importante, esta tarjeta de crédito de metal está disponible en tres colores diferentes: negro, plata y oro rosa.

Cómo ganar y redimir las recompensas de la tarjeta Géminis

Con el Tarjeta de crédito Gemini, puede obtener recompensas con compras en una variedad de categorías de gastos convenientes, lo que hace que sea razonablemente fácil aprovechar al máximo la tarjeta.

Ganador

Los titulares de tarjetas de crédito de Gemini no ganan reembolso, puntos o millas tradicionales, sino que reciben recompensas en forma de una de sus criptomonedas disponibles. Gemini ofrece recompensas en las siguientes transacciones:

4% de regreso en gas y EV cobrando hasta $ 200 en gastos al mes, luego el 1%
3% de vuelta en la comida
2% de regreso en comestibles
1% de vuelta en todas las demás compras calificadas

Gemini admite más de 50 tipos de criptomonedas disponibles, incluidas las populares como Bitcoin y Ethereum, y puede cambiar qué criptomoneda se ganan sus gastos en cualquier momento. Al registrarse en la tarjeta, configura una cuenta de Gemini Exchange, que contiene la criptomoneda que gana. Gemini paga recompensas a su cuenta tan pronto como realiza una compra.

Redentor

Una vez que gane recompensas a través de su tarjeta de crédito Gemini, se los mantendrán en su cuenta de Gemini Exchange. Para canjear sus recompensas, puede vender la criptografía en su cuenta de intercambio de Gemini y transferir los fondos a una cuenta bancaria verificada. A diferencia de las recompensas obtenidas con muchas otras tarjetas, las recompensas de la tarjeta Gemini no se pueden usar para pagar directamente el saldo de la tarjeta.

Tarifas y tarifas

El La tarjeta de crédito Gemini no cobra una tarifa anual, una tarifa de divisas o cualquier tarifa de cambio de las recompensas de criptomonedas que obtiene a través del gasto. Sin embargo, tendrá que pagar cualquier tarifa asociada con la venta o la conversión de sus recompensas criptográficas. La tarjeta Gemini tiene un APR de 17.24% –29.24% y cobra una tarifa de pago atrasado de hasta $ 8 y una tarifa de pago devuelta de hasta $ 35.

Encuentre la mejor tarjeta de crédito para usted revisando ofertas en nuestro mercado de tarjetas de crédito o obtener ofertas personalizadas a través de Cardmatch ™.

Comparación de tarjetas

Tarjeta de crédito de Gemini vs. Venmo Cedina de crédito

Tarjeta de crédito de Venmo

La información sobre la tarjeta de crédito Venmo ha sido recopilada de forma independiente por selección y no ha sido proporcionada por el emisor de la tarjeta antes de la publicación.

Recompensas

3% de reembolso en efectivo en la categoría elegible en la que más gasta, el 2% de regreso en la segunda categoría elegible más alta y el 1% en todas las demás compras
Bono de bienvenida
Tarifa anual
Introducción APR
APR regular

19.99%, 28.99%, 31.99%variable al 1 de octubre de 2024
Tarifa de transferencia de saldo
Tarifa de transacción extranjera
Crédito necesario

Pros

Sin tarifa anual
Programa de recompensas que se adapta a sus hábitos de gasto
No hay tarifas de transacción extranjera cuando viaja fuera de los Estados Unidos

Contras

Actualmente está disponible para un porcentaje aleatorio de clientes de Venmo que han tenido una cuenta de Venmo durante al menos 30 días y que han estado activos en los últimos 12 meses
Sin bonificación de bienvenida
No hay oferta introductoria APR

La tarjeta de crédito de Venmo es otra tarjeta de crédito sin altura anual que puede ayudarlo a convertir sus recompensas en criptomonedas, pero no tiene ninguna categoría de gasto fijo para obtener recompensas. En su lugar, obtendrá un 3% de reembolso en efectivo en su categoría de gasto superior para el ciclo de facturación, 2% en su próxima categoría superior y el 1% en todas las demás compras elegibles. Venmo ofrece las siguientes categorías de gastos:

Transporte
Viajar
Comestibles
Entretenimiento
Cena y vida nocturna
Facturas y servicios públicos
Salud y belleza
Gas
Otro

Venmo puede agregar el reembolso en efectivo que ganó a su saldo de Venmo, pero si desea obtener sus recompensas en criptomonedas, puede alternar una configuración dentro de la aplicación Venmo. Al final de su próximo ciclo de recompensa, las recompensas en efectivo se transferirán a su cuenta de Venmo y se utilizarán automáticamente para comprar la criptomoneda de su elección. Venmo admite Bitcoin, Ethereum, Litecoin y Bitcoin Cash. La tarjeta Gemini ofrece una selección mucho más amplia de monedas.

Si desea una tarjeta que pueda ganar recompensas y recompensas en retroceso en criptomonedas, la tarjeta Venmo tiene una ventaja sobre el Géminis, que bloquea todas sus recompensas en cripto. Sin embargo, las ofertas de divisas limitadas de la tarjeta Venmo lo hacen menos ideal para alguien que quiere una experiencia criptográfica más robusta.

Tarjeta de crédito Gemini vs. Citi Double Cash

Destacar

Reciba una introducción de 0% APR durante 18 meses en transferencias de equilibrio.

Si ha decidido que la naturaleza volátil de la criptomoneda no es para usted, y desea una tarjeta que gane recompensas directas, entonces considere el Tarjeta Citi Double Cash®.

Esta tarjeta ha construido una reputación como una de las mejores tarjetas de retroceso y por una buena razón: ofrece un 2% de reembolso en efectivo en todas las compras, 1% cuando compra y 1% cuando paga su tarjeta, más un elevado 5% de reembolso total en efectivo en el hotel, alquiler de automóviles y atracciones reservadas a través del sitio de viajes CITI hasta el 12/31/2025. No hay restricciones de límite o categoría en las recompensas que obtienes, que vienen en forma de puntos Citi Thankyou®. Estos puntos altamente flexibles se pueden canjear de varias maneras diferentes, incluso con los socios de transferencia de hotel y aerolíneas de Citi si se combinan con una tarjeta de tarifas anual, como la tarjeta Citi Strata Premier (ver tarifas y tarifas).

¿Es la tarjeta de crédito Gemini adecuada para usted?

El La tarjeta de crédito Gemini podría ser una buena opción para aquellos interesados en explorar la criptomonedas, ya que ofrece tarifas competitivas de retroceso utilizado para comprar más de 50 tipos diferentes de criptomonedas sin tarifas de intercambio. Debe hacer las paces con el hecho de que sus recompensas podrían perder valor basado en los caprichos del mercado, pero esos son las estacas de la mesa para cualquier tipo de inversión, cripto o de otro tipo.

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Nota editorial: Las opiniones, análisis, revisiones o recomendaciones expresadas en este artículo son las del personal editorial seleccionado solo, y no han sido revisados, aprobados o respaldados por un tercero.

Noticias

Lista de aplicaciones y sitios web de alternativas gratuitas que no sean Chatgpt y Grok

Published

1 hora ago

31 marzo, 2025

Sergio Villanueva

El estilo de arte de Studio Ghibli es famoso por su animación dibujada a mano, colores suaves y entornos mágicos. Cuenta con personajes expresivos, paisajes impresionantes y una mezcla de fantasía y naturaleza.

¡GPT-4O obtuvo otra actualización en chatgpt!

¿Qué es diferente?

– Mejor al seguir instrucciones detalladas, especialmente las indicaciones que contienen múltiples solicitudes
– Capacidad mejorada para abordar problemas técnicos y de codificación complejos
– Intuición mejorada y creatividad
– Menos emojis

– OpenAi (@openai) 27 de marzo de 2025

Las secuencias voladoras, las criaturas antropomórficas y la atención al detalle lo hacen único. Este estilo trae calidez y emoción a cada cuadro, lo que hace que las películas de Gibli visualmente impresionantes y profundamente inmersivas.

Si desea crear imágenes de estilo ghibli utilizando AI, hay varias herramientas y sitios web gratuitos disponibles además de ChatGPT y Grok.

¿Qué hace que el estilo de arte de Studio Ghibli sea único?

El estilo artístico de Studio Ghibli es único debido a su meticulosa atención al detalle, la profundidad emocional y la combinación de realismo con fantasía. Varios elementos distintivos contribuyen a esta singularidad:

#1. Realismo inmersivo

Studio Ghibli combina fantasía y realismo, creando mundos que se sienten mágicos pero creíbles. Hayao Miyazaki enfatiza que incluso los mundos ficticios deben tener un sentido de realismo, lo que hace sentir a los espectadores como si estos escenarios fantásticos podrían existir. Por ejemplo, la casa de baños en Spirited Away es fantástica pero lo suficientemente detallada como para parecer real.

#2. Reverencia por la naturaleza

La naturaleza juega un papel central en las películas de Ghibli, representadas con exuberantes paisajes y detalles intrincados que resaltan la conexión de la humanidad con el medio ambiente. Películas como mi vecina Totoro y Princess Mononoke muestran esta reverencia, equilibrando la belleza y los temas ecológicos.

#3. Simplicidad en el diseño

Los personajes de Ghibli están diseñados con simplicidad y claridad, evitando la sobrecomunicación. Las características faciales son limpias y ordenadas, con ojos expresivos pero discretos, narices y bocas. Este enfoque hace que los personajes sean identificables y atemporales. La ropa y los accesorios son igualmente simples pero decididos, lo que refleja la personalidad o la narrativa del personaje sin ornamentación excesiva.

#4. Animación dibujada a mano

El estudio prioriza las técnicas de animación tradicionales sobre los métodos digitales, prestando una estética orgánica a sus películas. Este estilo dibujado a mano mejora la calidez y la intimidad de cada cuadro.

#5. Narración emocional a través de imágenes

Ghibli sobresale en la transmisión de la emoción a través de detalles sutiles como expresiones faciales, lenguaje corporal y paletas de colores. Los momentos silenciosos en las películas a menudo son poderosos debido al énfasis en la narración visual en lugar del diálogo.

#6. Fondos como herramientas narrativas

Los fondos en las películas de Studio Ghibli son más que meras configuraciones; Reflejan el tono y los temas de la historia. A menudo presentan elementos simbólicos que agregan profundidad a la narrativa mientras mantienen un equilibrio armonioso con los personajes.

#7. Uso del color

El color es esencial para la narración de historias en películas de Ghibli. Las paletas vibrantes mejoran el estado de ánimo y la atmósfera, mientras que los tonos apagados transmiten introspección o tristeza. Los colores de la ropa terrosa complementan la estética naturalista de sus mundos.

#8. Fusión cultural

El estilo artístico de Ghibli combina elementos culturales japoneses con influencias de la antigua animación europea, creando una estética única que atrae a nivel mundial.

Las mejores herramientas de inteligencia artificial gratuita para generar imágenes al estilo de Gibli

Para crear imágenes de estilo ghibli sin usar chatgpt o grok, considere las siguientes herramientas y sitios web gratuitos de IA:

#1. Grok:

Generar gratis #Ghibli Imágenes de anime usando herramientas de IA, ¡absolutamente gratis!

Las mejores herramientas de IA gratuitas para el arte de estilo Gibli Studio:
.
1. Grok AI: esta herramienta crea arte de anime soñador y pintado a mano que se ve directamente de una película de Ghibli. Perfecto para carretes estéticos, fondos de pantalla y … pic.twitter.com/afv5zgpotw

– irfa ن (@RealRanairfan) 29 de marzo de 2025

Grok es una plataforma gratuita que permite a los usuarios transformar sus fotos en retratos al estilo Studio Gibli. Al cargar una imagen e ingresar un mensaje como “convertir esta imagen en estilo Gibli”, la herramienta genera una versión estilizada que se puede guardar o compartir a través de un enlace.

Para crear imágenes de estilo ghibli usando Grok, siga estos pasos:

Acceder a Grok: Abra el sitio web o aplicación de Grok.
Seleccione el modelo Grok 3: Asegúrese de que Grok 3 se seleccione como modelo activo.
Sube tu imagen: Haga clic en el icono de PaperClip en la esquina inferior izquierda para cargar la foto deseada.
Ingrese un mensaje: Escriba una solicitud como “Transforme esta imagen en una ilustración de estilo Gibli Studio”.
Generar la imagen: Grok procesará su solicitud y proporcionará la imagen estilizada.

Si el resultado no es satisfactorio, puede refinar la imagen utilizando las herramientas de edición de Grok.

#2. Fotor:

Fotor es una plataforma gratuita que permite a los usuarios transformar sus imágenes en obras de arte al estilo Studio Gibli. Ofrece múltiples opciones de estilo, como “estilo Ghibli”, “Ghibli Style 1″ y Ghibli Style 2. ”

Para usar Fotor, simplemente cargue la imagen que desea convertir, seleccione su estilo deseado y la herramienta generará la imagen inspirada en GHIBLI para que lo descargue y disfrute.

Además de la conversión de imágenes, Fotor proporciona características como edición de fotos con AI, lo que permite a los usuarios mejorar aún más sus creaciones de estilo Ghibli. La interfaz fácil de usar de la plataforma la hace accesible tanto para principiantes como para los profesionales que buscan explorar el arte inspirado en el anime.

#3. Getimg.ai:

GetImg.ai es una herramienta de IA versátil que admite la generación de imágenes de estilo Studio Ghibli de forma gratuita. Ofrece características de texto a imagen y imagen a imagen, lo que permite a los usuarios describir escenas o cargar imágenes para la transformación en obras de arte inspiradas en GHIBLI.

La plataforma permite a los usuarios crear paisajes soñadores, personajes caprichosos y paletas de colores suaves que recuerden a las películas de Miyazaki.

#4. Insmind:

INSMind se especializa en transformar fotos en obras de arte al estilo Studio Ghibli a través de su filtro AI gratuito. Se destaca para capturar la esencia de la estética caprichosa y soñadora de Ghibli, produciendo imágenes con colores vibrantes e iluminación suave.

Los usuarios pueden cargar fácilmente sus imágenes y aplicar los filtros para crear retratos o escenas inspiradas en el anime que se parecen mucho al estilo icónico de las películas de Ghibli.

#5. Cara abrazada:

Hugging Face recibe al modelo Studio Gibli, desarrollado por Ishallriseagain, que se adapta a la generación de obras de arte en el estilo icónico de Studio Ghibli Animations.

El modelo utiliza indicaciones especializadas como “Studio_Ghibli_anime_style” para replicar los elementos estéticos de las películas de Ghibli, incluidos diseños extravagantes y paletas de colores pastel.

Accesible de forma gratuita en abrazar la cara, este modelo apoya proyectos creativos y obras de arte personal al tiempo que enfatiza el uso ético al desalentar la creación de NFT. Su facilidad de implementación permite a los artistas y desarrolladores experimentar con la generación de imágenes de estilo Ghibli sin esfuerzo.

#6. Intermediario

MidJourney es un poderoso generador de imágenes AI conocido por su capacidad para replicar estilos artísticos complejos, incluida la estética caprichosa de Studio Ghibli.

Los usuarios pueden crear imágenes inspiradas en GHIBLI ingresando indicaciones detalladas que describen personajes, configuraciones y estados de ánimo.

MidJourney ofrece 25 generaciones de imágenes gratuitas, lo que permite a los usuarios experimentar sin costo. Accesible a través de su plataforma web o discordia, proporciona herramientas para refinar creaciones con opciones como niveles de estilización y relaciones de aspecto.

Mediante el uso de indicaciones como “retrato de estilo Studio Ghibli” o “bosque caprichoso en estilo Gibli”, los usuarios pueden lograr resultados de alta calidad.

#7. Dall · E 3

Dall · E 3, desarrollado por OpenAI, admite la generación de imágenes de estilo Ghibli a través de sus capacidades avanzadas de texto a imagen.

Si bien está disponible principalmente para los usuarios de ChatGPT más, a veces se ofrece acceso gratuito durante pruebas limitadas o a través de plataformas específicas.

Los usuarios pueden ingresar descripciones detalladas como “una aldea serena en el estilo de Studio Ghibli” para generar obras de arte que reflejen el encanto característico de Miyazaki. Dall · E 3 sobresale en la producción de detalles intrincados y composiciones vibrantes que se alinean con la estética de Ghibli.

#8. Leonardo.ai

Leonardo.ai es una plataforma versátil que permite a los usuarios generar imágenes de estilo Gibli de forma gratuita con sus herramientas de texto a imagen e imagen a imagen.

Al aprovechar los modelos AI avanzados, replica las texturas suaves, las atmósferas de ensueño y los colores vibrantes característicos de las películas de Studio Gibli. Los usuarios pueden cargar fotos o artesanías como “Forestal místico en estilo Gibli” para producir resultados impresionantes.

Leonardo.ai también ofrece opciones de personalización, como intensidad de estilo y ajustes de composición, lo que permite un control preciso sobre la salida final. Su accesibilidad de nivel libre lo convierte en una opción popular entre los fanáticos del arte inspirado en el anime.

#9. Pista ML

Runway ML proporciona herramientas para crear imágenes de estilo Studio Ghibli utilizando sus modelos de generación de imágenes con IA. Admite transformaciones de texto a imagen y video a imagen, lo que lo hace ideal para proyectos dinámicos inspirados en las obras de Miyazaki.

Los usuarios pueden ingresar indicaciones como “un prado mágico en el estilo Gibli” o cargar imágenes existentes para mejorar. Si bien algunas características pueden requerir pago, Runway ML ofrece créditos gratuitos para que los principiantes exploren sus capacidades.

#10. Difusión estable

La difusión estable es un modelo de IA de código abierto que admite la creación gratuita de imágenes al estilo Studio Ghibli a través de herramientas y plataformas desarrolladas por la comunidad.

Los usuarios pueden ajustar el modelo o usar versiones previamente capacitadas para generar arte con indicaciones como “aldea caprichosa en el estilo de Studio Ghibli”. Su flexibilidad permite una amplia personalización, desde paletas de colores hasta la composición de la escena, asegurando la alineación con la estética de Ghibli.

Cómo crear arte inspirado en Ghibli usando AI: 10 indicaciones para generar imágenes de estilo ghibli en chatgpt

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

Aquí hay una guía sobre cómo crear arte inspirado en Gibli usando AI, centrándose en ChatGPT, junto con 10 indicaciones para generar imágenes de estilo Ghibli:

Creación de imágenes de estilo Gibli con chatgpt

Access ChatGPT: Visite el sitio web o aplicación de ChatGPT.
Sube tu imagen: Haga clic en el “+” Iniciar sesión para cargar una foto que desee transformar.
Elabore su aviso: Use indicaciones específicas para guiar a la IA en la creación de una imagen de estilo Gibli.
Generar la imagen: Envíe su aviso y espere a que se procese la imagen.

10 indicaciones para imágenes de estilo Gibli

“Transforme esta foto en el estilo de animación de Studio Ghibli con colores vibrantes, iluminación suave y la sensación caprichosa característica de las películas de Miyazaki”.
“Muéstrame en Studio Ghibli Style”.
“¿Puedes fibrar mi foto?”
“¿Cómo me vería como personaje de Ghibli?”
“Transforme las fotos en los personajes inspirados en Studio Ghibli, con un enfoque en los detalles y la fantasía”.
“¿Cómo ghibli dibujaría mis características?”
“Convierta esta foto en el arte estilo Studio Ghibli con colores vibrantes, paisajes de ensueño y ese encanto de miyazaki”.
“Haga esta imagen de estilo Ghibli con colores pastel y una atmósfera mágica”.
“Transforme esta foto en una ilustración animada dibujada a mano. Aplique técnicas de acuarela, líneas orgánicas suaves y una paleta de colores cálidos”.
“Cree una escena inspirada en Ghibli con colinas onduladas, nubes esponjosas y un bosque caprichoso”.

Estas indicaciones ayudan a guiar a la IA para capturar la esencia del estilo único de Studio Ghibli, que incluye colores vibrantes, detalles caprichosos y una atmósfera mágica.

Noticias

¿Qué es el estudio de Chatgpt? Cómo funciona y cómo usarlo gratis

Published

3 horas ago

31 marzo, 2025

Sergio Villanueva

Studio Ghibli es un famoso estudio de animación japonés celebrado por sus películas dibujadas a mano con ricas visuales de acuarela y acrílico.

Su estilo de arte se caracteriza por entornos cálidos y de color suave que evocan una sensación de cosines, a menudo empleando una paleta pastel con texturas de acuarela.

Estamos lanzando una cosa nueva hoy: ¡las imágenes en ChatGPT!

Dos cosas que decir al respecto:

1. Es una tecnología/producto increíble. Recuerdo haber visto algunas de las primeras imágenes salir de este modelo y pasar un mal rato las que realmente las hará. Creemos que a la gente le encantará, y nosotros …

– Sam Altman (@sama) 25 de marzo de 2025

Recientemente, ChatGPT introdujo una nueva característica que permite a los usuarios generar imágenes en el estilo distintivo de Studio Ghibli. Esta herramienta permite la transformación de fotos regulares en obras de arte inspiradas en Ghibli, capturando la estética exclusiva del estudio.

En este artículo, exploraremos la esencia del arte de Ghibli, analizaremos la historia del estudio Ghibli y proporcionaremos una guía paso a paso sobre cómo usar el generador de imágenes de estilo Gibli de Chatgpt.

¿Qué es el arte de Ghibli? Una mirada a Studio Ghibli, su estilo de arte único, fundador y más

Hoy es un gran día de Internet pic.twitter.com/ipwl2yfvdq

– Zeneca.xyz (@zeneca) 26 de marzo de 2025

Ghibli Art es el estilo único utilizado por Studio Ghibli, un famoso estudio de animación japonés. Cuenta con colores suaves y pastel, fondos detallados y una sensación mágica. La obra de arte a menudo incluye hermosos paisajes y escenas cuidadosamente diseñadas que hacen que el mundo se vea rico y animado.

Studio Ghibli: Fundadores e Historia

Studio Ghibli fue fundado el 15 de junio de 1985 por Hayao Miyazaki, Isao Takahata y Toshio Suzuki. El nombre del estudio, “Ghibli”, proviene de la palabra árabe libia para un viento del desierto caliente y también era el nombre de un avión italiano, el Caproni ca.309 Ghibli.

Contribuciones de los fundadores:

Hayao Miyazaki: Conocido por su imaginativa narración y películas icónicas como Spirited Away y la Princesa Mononoke.
Isao Takahata: Contribuido con películas emocionalmente profundas como Grave of the Fireflies y The Tale of the Princess Kaguya.
Toshio Suzuki: Jugó un papel crucial en la producción de muchas de las exitosas películas de Gibli y garantizó el alcance global del estudio.

Estilo de arte único

El estilo Gibli se caracteriza por:

Animación dibujada a mano: Un compromiso con las técnicas tradicionales que le dan a sus películas una calidad tangible y orgánica.
Mundos ricamente elaborados: Fondo y entornos detallados que sumergen a los espectadores en reinos fantásticos.
Narración de narración emocionalmente resonante: Las películas a menudo exploran temas universales como la naturaleza, la identidad y las conexiones humanas.

Películas populares de Ghibli

Algunas de las películas más famosas del estudio incluyen:

Spirited Away (2001)
Princesa Mononoke (1997)
Howl’s Moving Castle (2004)
Mi vecino Totoro (1988)
Grave de las Fireflies (1988)

¿Cómo funciona el generador de imágenes AI Studio Ghibli Studio Ghibli de Chatgpt?

Fuente: x

El generador de imágenes Studio Ghibli de Chatgpt es una característica del modelo GPT-4O de Opensei, que permite a los usuarios transformar las imágenes en un estilo que recuerda a la animación icónica de Studio Ghibli.

Esta característica ha ganado una atención significativa en las plataformas de redes sociales, con usuarios que crean y comparten retratos y escenas inspirados en Gibli.

Cómo funciona

Acceder a la función: La función de generación de imágenes está disponible para los usuarios en varios niveles de suscripción de ChatGPT, incluidos Free, Plus, Pro y Team.
Usando la función: Los usuarios pueden acceder a la función abriendo chatgpt y haciendo clic en los tres puntos en la barra de inmediato, que abre un cajón con opciones de imagen y lienzo.
Para las transformaciones de imagen a imagen, los usuarios pueden cargar una foto y proporcionar una solicitud para convertirla en una imagen de estilo Gibli.

Indicaciones para el estilo Ghibli:

Las indicaciones populares incluyen “Transformar fotos en los personajes inspirados en Studio Ghibli”, “Show Me in Studio Ghibli Style” y “¿Cómo me vería como un personaje de Ghibli?”
Los usuarios también pueden especificar detalles como relación de aspecto, colores y fondos para personalizar la salida.

Aspectos técnicos:

El modelo GPT-4O es capaz de generar imágenes ultra precisas y fotorrealistas, pero se destaca particularmente por capturar la calidad suave y de ensueño del estilo de Gibli.
Los tiempos de representación pueden variar, potencialmente tomando hasta un minuto debido a la complejidad del modelo.

Limitaciones y actualizaciones

Restricciones de contenido: Operai ha implementado restricciones para evitar generar imágenes en el estilo de artistas vivos, aunque todavía se permiten estilos de estudio más amplios como Ghibli.
Problemas técnicos: Algunos usuarios, particularmente en el nivel gratuito, han informado problemas con las indicaciones fallidas debido a las restricciones de la política de contenido.

Guía paso a paso para crear imágenes de estilo Gibli con chatgpt gratis

Fuente: x

Actualmente, los usuarios gratuitos de ChatGPT no pueden acceder a esta función, ya que solo está disponible para suscriptores de Plus, Pro y Team. Sin embargo, los usuarios pueden probar alternativas como Grok o Gemini para crear imágenes similares.

Para generar una imagen de estilo ghibli:

Abra una nueva ventana de chat.
Ingrese su mensaje e incluya “en el estilo Ghibli” para el efecto deseado.
Descargue la imagen y úsela según sea necesario.

Sin embargo, si tienes ChatGpt Pro, puedes generar la imagen de estilo Studio Ghibli. ¿Pero cómo? Aquí están los pasos:

Para generar una imagen, haga clic en el icono de tres puntos en la barra de solicitud y seleccione la opción “Imagen”, que aparecerá junto con la opción “Canvas”. Ingrese un mensaje de texto detallado que describe la imagen deseada, luego continúe con la generación.
Una vez que se crea la imagen, descárguela y compártala en sus plataformas de redes sociales. Operai también ha mejorado las capacidades de representación de texto de GPT-4O capacitando sus modelos en un amplio conjunto de datos de imágenes y texto en línea.
Este enfoque ayuda al modelo a comprender no solo la relación entre imágenes y lenguaje, sino también cómo las imágenes se conectan entre sí.
Con el riguroso posterior al entrenamiento, GPT-4O ha logrado una notable fluidez visual, lo que le permite generar imágenes que sean contextualmente conscientes, consistentes y muy útiles.