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Investigación profunda de OpenAI: una prueba práctica de la revisión de la literatura con IA

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“Realice una revisión integral de la literatura sobre el estado del arte en el aprendizaje automático y el consumo de energía. […]”

Con este aviso, probé la nueva función de investigación profunda, que se ha integrado en el modelo de razonamiento Operai O3 desde finales de febrero, y realizé una revisión de literatura de vanguardia en 6 minutos.

Esta función va más allá de una búsqueda web normal (por ejemplo, con chatgpt 4o): la consulta de investigación se descompone y estructura, se busca información en Internet, que luego se evalúa, y finalmente, se crea un informe estructurado y completo.

Echemos un vistazo más de cerca a esto.

Tabla de contenido
1. ¿Qué es la investigación profunda de Operai y qué puedes hacer con él?
2. ¿Cómo funciona la investigación profunda?
3. ¿Cómo puedes usar investigaciones profundas? – Ejemplo práctico
4. Desafíos y riesgos de la función de investigación profunda
Pensamientos finales
¿Dónde puedes seguir aprendiendo?

1. ¿Qué es la investigación profunda de Operai y qué puedes hacer con él?

Si tiene una cuenta Operai Plus (el plan de $ 20 por mes), tiene acceso a una investigación profunda. Esto le da acceso a 10 consultas por mes. Con la suscripción Pro ($ 200 por mes), ha extendido el acceso a la investigación profunda y el acceso a la vista previa de la investigación de GPT-4.5 con 120 consultas por mes.

Operai promete que podemos realizar investigaciones de varios pasos utilizando datos de la web pública.

Duración: 5 a 30 minutos, dependiendo de la complejidad.

Anteriormente, dicha investigación generalmente tomaba horas.

Está destinado a tareas complejas que requieren una búsqueda y una minuciosidad profundas.

¿Cómo son los casos de uso de concreto?

  • Realice una revisión de la literatura: Realice una revisión de la literatura sobre el aprendizaje automático y el consumo de energía de última generación.
  • Análisis de mercado: cree un informe comparativo sobre las mejores plataformas de automatización de marketing para empresas en 2025 en función de las tendencias y evaluaciones actuales del mercado.
  • Tecnología y desarrollo de software: investigue lenguajes y marcos de programación para el desarrollo de aplicaciones de IA con análisis de rendimiento y casos de uso
  • Inversión y análisis financiero: realizar investigaciones sobre el impacto de la negociación de IA en el mercado financiero en función de informes recientes y estudios académicos.
  • Investigación legal: Realice una visión general de las leyes de protección de datos en Europa en comparación con los EE. UU., Incluyendo las decisiones relevantes y los cambios recientes.

2. ¿Cómo funciona la investigación profunda?

Deep Research utiliza varios métodos de aprendizaje profundo para llevar a cabo un análisis sistemático y detallado de la información. Todo el proceso se puede dividir en cuatro fases principales:

1. Descomposición y estructuración de la pregunta de investigación

En el primer paso, la herramienta procesa la pregunta de investigación utilizando métodos de procesamiento del lenguaje natural (PNL). Identifica los términos clave, conceptos y subcuestiones más importantes.

Este paso asegura que la IA comprenda la pregunta no solo literalmente, sino también en términos de contenido.

2. Obtener información relevante

Una vez que la herramienta ha estructurado la pregunta de investigación, busca específicamente información. Deep Research utiliza una mezcla de bases de datos internas, publicaciones científicas, API y raspado web. Estas pueden ser bases de datos de acceso abierto como ARXIV, PubMed o Semantic Scholar, por ejemplo, pero también sitios web públicos o sitios de noticias como The Guardian, New York Times o BBC. Al final, cualquier contenido al que se pueda acceder en línea y esté disponible públicamente.

3. Análisis e interpretación de los datos

El siguiente paso es que el modelo AI resumiera grandes cantidades de texto en respuestas compactas y comprensibles. Los transformadores y los mecanismos de atención aseguran que se priorice la información más importante. Esto significa que no solo crea un resumen de todo el contenido encontrado. Además, se evalúa la calidad y la credibilidad de las fuentes. Y los métodos de validación cruzada se usan normalmente para identificar información incorrecta o contradictoria. Aquí, la herramienta AI compara varias fuentes entre sí. Sin embargo, no se sabe públicamente exactamente cómo se hace esto en investigaciones profundas o qué criterios hay para esto.

4. Generación del informe final

Finalmente, el informe final se genera y se muestra a nosotros. Esto se realiza utilizando la generación de lenguaje natural (NLG) para que veamos textos fácilmente legibles.

El sistema AI genera diagramas o tablas si se solicita en la solicitud y adapta la respuesta al estilo del usuario. Las fuentes principales utilizadas también se enumeran al final del informe.

3. Cómo puede usar investigaciones profundas: un ejemplo práctico

En el primer paso, es mejor usar uno de los modelos estándar para preguntar cómo debe optimizar el mensaje para realizar investigaciones profundas. He hecho esto con el siguiente mensaje con ChatGpt 4O:

“Optimizar este aviso para realizar una investigación profunda:
Realización de una búsqueda de literatura: realice una búsqueda de literatura sobre el estado del arte sobre el aprendizaje automático y el consumo de energía “.

El modelo 4O sugirió el siguiente aviso para la función de investigación profunda:

Captura de pantalla tomada por el autor

Luego, la herramienta me preguntó si podía aclarar el alcance y el enfoque de la revisión de la literatura. Por lo tanto, he proporcionado algunas especificaciones adicionales:

Captura de pantalla de investigación profunda
Captura de pantalla tomada por el autor

ChatGPT luego devolvió la aclaración y comenzó la investigación.

Mientras tanto, pude ver el progreso y cómo se agregaron más fuentes gradualmente.

Después de 6 minutos, la revisión de la literatura de vanguardia fue completa y el informe, incluidas todas las fuentes, estaba disponible para mí.

Ejemplo de investigación profunda.mp4

4. Desafíos y riesgos de la función de investigación profunda

Echemos un vistazo a dos definiciones de investigación:

“Un estudio detallado de un sujeto, especialmente para descubrir nueva información o llegar a una nueva comprensión”.

Referencia: Diccionario de Cambridge

“La investigación es un trabajo creativo y sistemático realizado para aumentar el stock de conocimiento. Implica la recolección, la organización y el análisis de la evidencia para aumentar la comprensión de un tema, caracterizado por una atención particular a las fuentes de control de sesgo y error “.

Referencia: Wikipedia Research

Las dos definiciones muestran que la investigación es una investigación detallada y sistemática de un tema, con el objetivo de descubrir nueva información o lograr una comprensión más profunda.

Básicamente, la función de investigación profunda cumple estas definiciones hasta cierto punto: recopila información existente, la analiza y la presenta de manera estructurada.

Sin embargo, creo que también debemos ser conscientes de algunos desafíos y riesgos:

  • Peligro de superficialidad: La investigación profunda está diseñada principalmente para buscar, resumir y proporcionar información existente en una forma estructurada (al menos en la etapa actual). Absolutamente excelente para la investigación general. Pero, ¿qué pasa con cavar más profundo? La investigación científica real va más allá de la mera reproducción y analiza críticas a las fuentes. La ciencia también prospera en generar nuevos conocimientos.
  • Refuerzo de los sesgos existentes en investigación y publicación: Los artículos ya tienen más probabilidades de ser publicados si tienen resultados significativos. Los resultados “no significativos” o contradictorios, por otro lado, tienen menos probabilidades de ser publicados. Esto es conocido como sesgo de publicación. Si la herramienta AI ahora evalúa principalmente los documentos citados frecuentemente, refuerza esta tendencia. Se pierden hallazgos raros o menos extendidos pero posiblemente importantes. Una posible solución aquí sería implementar un mecanismo para la evaluación de fuentes ponderada que también tenga en cuenta los documentos menos citados pero relevantes. Si los métodos de IA citan principalmente fuentes que se citan con frecuencia, se pueden perder hallazgos menos extendidos pero importantes. Presumiblemente, este efecto también se aplica a nosotros los humanos.
  • Calidad de los trabajos de investigación: Si bien es obvio que una tesis de licenciatura, maestría o doctoral no puede basarse únicamente en la investigación generada por la IA, la pregunta que tengo es cómo las universidades o las instituciones científicas tratan este desarrollo. Los estudiantes pueden obtener un informe de investigación sólido con un solo mensaje. Presumiblemente, la solución aquí debe ser adaptar los criterios de evaluación para dar mayor peso a la reflexión y metodología en profundidad.

Pensamientos finales

Además de OpenAI, otras compañías y plataformas también han integrado funciones similares (incluso antes de OpenAI): por ejemplo, Perplexity AI ha introducido una función de investigación profunda que realiza y analiza de forma independiente las búsquedas. También Gemini de Google ha integrado una función de investigación tan profunda.

La función le brinda una visión general increíblemente rápida de una pregunta de investigación inicial. Queda por ver cuán confiables son los resultados. Actualmente (a partir de marzo de 2025), el propio OpenAi escribe como limitaciones de que la característica todavía está en una etapa temprana, a veces puede alucinar hechos en respuestas o sacar conclusiones falsas, y tiene problemas para distinguir información autorizada de los rumores. Además, actualmente no puede transmitir con precisión las incertidumbres.

Pero se puede suponer que esta función se ampliará aún más y se convertirá en una herramienta poderosa para la investigación. Si tiene preguntas más simples, es mejor usar el modelo GPT-4O estándar (con o sin búsqueda), donde obtiene una respuesta inmediata.

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Noticias

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

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

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

Roundup de la semana pasada

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

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

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

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

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

Historia principal

La mejor característica de Gemini Live ahora es gratis para todos

Las características de Astra se vuelven públicas

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

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

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

Google I/O 2025
mes próximo.

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

Una construcción pública debe aterrizar dentro de los próximos dos meses

Un UI 7 está fuera de nuevo, On de nuevo

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

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

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

¿La segunda vez es el encanto?

El Asistente de Google muere otra muerte

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

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

El final de una época

La aplicación de papel tapiz de Google tiene un problema peculiar

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

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

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

Cambiar los fondos de pantalla está algo roto

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Prueba de las habilidades de geoguessing de O3

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


Crédito: Lifehacker

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

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

¿Qué piensas hasta ahora?

O3 Tener problemas para identificar una ubicación


Crédito: Lifehacker

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

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

Ahora no es el momento del miedo

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

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

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

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