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La startup de IA china Deepseek está venciendo a compañías como OpenAi en los usuarios

Published

2 meses ago

31 enero, 2025

La semana pasada le conté sobre los lanzamientos modelo recientes de la compañía de IA China Deepseek y por qué son un logro tan técnico. El equipo de Deepseek parece haber obtenido un gran kilometraje al enseñar a su modelo a descubrir rápidamente qué respuesta habría dado con mucho tiempo para pensar, un paso clave en los avances anteriores de aprendizaje automático que permite mejoras rápidas y baratas.

Esta semana quiero saltar a una pregunta relacionada: ¿Por qué estamos hablando de Deepseek? Se ha llamado el momento Ai Sputnik de Estados Unidos. Está en la parte superior de la App Store de iPhone, desplazando el chatgpt de OpenAI. Los CEO de las principales compañías de IA están publicando defensivamente en X al respecto. Las personas que generalmente ignoran la IA me dicen, oye, ¿has visto a Deepseek?

Me he hecho, y no me malinterpreten, es un buen modelo. Pero también lo son los modelos más avanzados de OpenAI O1 y O3, y el LLM actual de mejor rendimiento en la tabla de clasificación de Chatbot Arena es en realidad Gemini de Google (Deepseek R1 es cuarto).

Todo lo cual plantea una pregunta: ¿Qué hace que algunos desarrollos de IA se rompan al público en general, mientras que otros, igualmente impresionantes, solo son notados por los expertos?

Varios meses antes del lanzamiento de ChatGPT a fines de 2022, OpenAI lanzó el modelo, GPT 3.5, que luego sería el chatgpt subyacente. Cualquiera podría acceder a GPT 3.5 de forma gratuita yendo a Openi’s Sandbox, un sitio web para experimentar con sus últimos LLM.

GPT 3.5 fue un gran paso adelante para los modelos de idiomas grandes; Exploré lo que podía hacer y me impresionó. También lo fueron muchas otras personas que siguieron de cerca los avances de IA. Y, sin embargo, prácticamente nadie más se enteró o lo discutió.

Cuando Operai lanzó ChatGPT, llegó a 100 millones de usuarios en solo dos meses, un récord. ChatGPT fue exactamente el mismo modelo que el GPT 3.5 cuyo lanzamiento se había vuelto en gran medida sin notificar. La diferencia era que, en lugar de una “caja de arena” con frases y configuraciones técnicas (como, ¿qué “temperatura” quieres que sea la IA?), Era un chatbot de ida y vuelta, con una interfaz familiar para cualquiera que Alguna vez había escrito texto en un cuadro en una computadora.

No fue la tecnología la que impulsó la rápida adopción de ChatGPT: fue el formato en el que se presentó. Y creo que ese es el mismo fenómeno que impulsa nuestro fervor actual de Deepseek.

Deepseek R1 no es la mejor IA que existe. Como modelo en gran parte abierto, a diferencia de los de OpenAi o Anthrope, es un gran problema para la comunidad de código abierto, y es un gran problema en términos de sus implicaciones geopolíticas como evidencia clara de que China es más que mantenerse al día con el desarrollo de la IA. Pero nada de eso es una explicación para que Deepseek esté en la parte superior de la App Store, o para el entusiasmo que la gente parece tener por ello.

Sospecho que lo que impulsó su adopción generalizada es la forma en que hace un razonamiento visible para llegar a su respuesta. Es el primero en tener una cadena de pensamiento visible empaquetada en una amigable interfaz de usuario de chatbot. A la gente le encanta ver a Deepseek pensar en voz alta. Hablan sobre cómo presenciarlo “pensar” les ayuda a confiar más y aprender a provocarlo mejor. (Irónicamente, también hace que la censura impulsada por el gobierno chino del modelo sea más visible, no lo preguntes sobre Taiwán, pero creo que eso es algo bueno, en comparación con hacer una censura ideológica similar más sutilmente).

Operai, por el contrario, tomó la decisión al liberar O1 (que hace un pensamiento y un razonamiento similar antes de producir una respuesta) para no hacer que el “proceso de pensamiento” sea público y visible. Probablemente, esto sea por varias razones: es un secreto comercial, por uno, y el modelo es mucho más probable para “deslizarse” y romper las reglas de seguridad a mitad de carrera que hacerlo en su respuesta final. (De hecho, ha habido muchos videos de Deepseek R1 que dicen cosas críticas de China antes de que se dé cuenta del problema y las retroceso).

Pero creo que el proceso de pensamiento hace algo similar para los usuarios típicos a lo que hizo la interfaz de chat. Hace que la IA sea más inmediata, más accesible, más interactiva y menos confusa. No es una gran diferencia en el producto subyacente, pero es una gran diferencia en lo inclinadas que son las personas para usar el producto.

“Ver el razonamiento (incluso lo serio que es sobre lo que sabe y lo que podría no saber) aumenta la confianza del usuario por mucho”, escribió el presidente de Y Combinator, Garry Tan.

AI ha mejorado desde la última vez que se registró

Respondamos rápidamente a algunos de los conceptos erróneos más destacados de DeepSeek: no, no significa que todo el dinero que las compañías estadounidenses están poniendo se hayan desperdiciado. Deepseek demostró (si tomamos sus reclamos de proceso al pie de la letra) que puede hacer más de lo que la gente pensó con menos recursos, pero aún puede hacer más que eso con más recursos.

Deepseek podría ser un desafío existencial para Meta, que estaba tratando de forjar el nicho de modelos de código abierto barato, y podría amenazar el modelo de negocio a corto plazo de OpenAI. Pero el modelo de negocio a largo plazo de la IA siempre ha estado automatizando todo el trabajo realizado en una computadora, y Deepseek no es una razón para pensar que será más difícil o menos comercialmente valioso.

Otra cosa que está impulsando el frenesí de Deepseek es sencillo: la mayoría de las personas no son usuarios de IA y no han sido testigos de los dos años de avances desde que se lanzó ChatGPT por primera vez. Pero durante esos dos años, la IA ha mejorado dramáticamente a lo largo de casi todas las métricas medibles, especialmente para los modelos fronterizos que pueden ser demasiado caros para el usuario promedio.

Entonces, si estás registrando por primera vez porque escuchaste que había una nueva AI de la que la gente está hablando, y el último modelo que usaste fue la versión gratuita de Chatgpt, sí, Deepseek R1 te dejará boquiabierto. Y aunque es un modelo muy bueno, una gran parte de la historia es simplemente que todos los modelos han mejorado mucho mucho en los últimos dos años.

Escribí a principios de año que, ya sea que te guste o no prestar atención a la IA, se mueve muy rápido y está listo para cambiar mucho nuestro mundo, e ignorar que no cambiará ese hecho.

Es por eso que es bueno cada vez que cualquier nueva aplicación viral de IA convence a las personas para que echen otro vistazo a la tecnología. Para decidir qué enfoque de política queremos llevar a la IA, no podemos razonar a partir de las impresiones de sus fortalezas y limitaciones que están desactualizadas dos años, no con una tecnología que se mueve esto rápidamente. En la medida en que Deepseek ha inspirado a los responsables políticos a detenerse y darse cuenta de cómo el mundo de 2025 es diferente del mundo de 2023, eso es una gran noticia.

Sin embargo, en la medida en que Deepseek inspira un pánico generalizado sobre China, creo que son menos buenas noticias. El Partido Comunista Chino es una entidad autoritaria que molesta sistemáticamente tanto a sus propios ciudadanos como al resto del mundo; No quiero que gane más poder geopolítico, ya sea de IA o de crueles guerras de conquista en Taiwán o de los Estados Unidos que abdican todas nuestras alianzas globales. Pero la carrera de IA no es como la carrera de armas nucleares, porque nunca hubo riesgo de que las armas nucleares decidieran tomar el asunto en sus propias manos.

La IA, los expertos advierten con bastante enfatismo, literalmente podría tomar el control del mundo de la humanidad si hacemos un mal trabajo al diseñar miles de millones de agentes de IA súper inteligentes y súper potentes que actúan de forma independiente en el mundo. (¿Seríamos tan descuidados? Sí, absolutamente, ¡estamos trabajando duro en ello!)

Mucha gente, nerviosa por esta situación, se ha llevado al humor mórbido. “Llámame nacionalista o lo que sea”, dice una publicación popular X. “Pero espero que la IA que me convierta en un clip de papel sea hecho de fabricación estadounidense”. Pero nos pongamos serios aquí. China no quiere destruir el mundo. Hay indicios de que imitan la mayoría de las medidas de seguridad recomendadas por las instituciones estadounidenses y tomadas por los laboratorios estadounidenses. Esas medidas son totalmente inadecuadas en este momento, pero si adoptamos medidas adecuadas, creo que también podrían copiarlas, y deberíamos trabajar para que eso suceda.

Estamos en una competencia geopolítica real con apuestas reales y enormes, pero no podemos permitirnos perder de vista dónde hay un terreno común, y no crear una nueva entidad geopolítica poderosa que con gusto se apodere del control de nosotros y el PCCh es un lugar donde hay terreno común.

Una versión de esta historia apareció originalmente en el futuro boletín perfecto. ¡Regístrese aquí!

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Cómo Project Gemini cambió de vuelo espacial

Published

7 horas ago

5 abril, 2025

Sergio Villanueva

El astronauta Tom Stafford (primer plano) se encuentra con Wally Schirra en la nave espacial Gemini 6 antes del lanzamiento. NASA

Hace sesenta años, una flota de pequeñas naves espaciales elegantes allanó el camino para que Estados Unidos aterrizara a un hombre en la luna. Project Gemini fue una serie de misiones de dos hombres y orbitales que fueron pioneros en cita, acoplamiento y maniobras en el espacio, así como el sauce espacial, todos los cuales tuvieron que ser perfeccionados antes de que hubiera ninguna posibilidad de viajar a la luna.

Creando Géminis

Project Mercury, el primer programa espacial humano de Estados Unidos, tenía sistemas que estaban en gran medida automatizados. Géminis era diferente, por primera vez poniendo a los pilotos en control.

Menos dependiente de la electrónica propensa a fallas, Gemini era más simple de volar, realmente una nave espacial de un piloto. También era pequeño, dando a sus ocupantes un escaso 80 pies cúbicos (2.27 metros cúbicos) de espacio presurizado para misiones de varios días. El astronauta John Young lo comparó con sentarse de lado en una cabina telefónica. Esa compacidad le valió el apodo Gusmobile, después de que el comandante de Géminis 3 Virgil “Gus” Grissom, cuya diminuta estatura de 5 pies (1.7 m) lo convirtió en el único astronauta que podía caber en la cabina y cerrar la escotilla sin golpear su cabeza. Esto resultó problemático para el Tom Stafford de 6 pies de altura (1.8 m), que pilotó a Gemini 6. Stafford finalmente persuadió a los ingenieros para que eliminaran el aislamiento dentro de la escotilla, produciendo un ligero bulto que podría acomodar astronautas más altos.

Stafford también presionó para controladores de doble mano para comandantes y pilotos para realizar maniobras. La influencia de los astronautas en el control de estas minucias del diseño operativo de Géminis fue “mucho más allá … el piloto de prueba normal en la determinación de lo que se haría y cuándo”, escriba Barton Hacker y James Grimwood en la historia oficial de Gemini del proyecto de la NASA, Sobre los hombros de los titanes.

Prepararse para volar Géminis también significaba un intenso horario de entrenamiento. “Los días parecían tener 48 horas, las semanas 14 días y aún así nunca hubo suficiente tiempo”, dijo Grissom a un entrevistador. “Vimos a nuestras familias lo suficiente como para asegurar a nuestros jóvenes que todavía tenían padres”.

De los 16 hombres que volaron las 12 misiones de Géminis entre marzo de 1965 y noviembre de 1966, todos menos cinco más tarde visitaron la luna y seis caminaron sobre su superficie. La mayoría eran pilotos de prueba, un tercio sostenido títulos de maestría, y Buzz Aldrin de Gemini 12 tenía un doctorado.

Sus conjuntos de habilidades eclécticas los atrajeron como polillas a la llama fascinante de las demandas de misión únicas de Géminis. Ed White, Dave Scott y Gene Cernan Drew Spacewalk Tarsments. Frank Borman comandó el vuelo Gemini 7 de larga duración. Y Wally Schirra, junto con Stafford, ganó asientos en Gemini 6, el primer scentezvous.

Reunión en órbita

Una cita es un intrincado ballet de mecánica celestial para unir dos naves espaciales en diferentes planos orbitales. Era esencial para Project Apollo, cuando el módulo lunar, (lm) ascendiendo desde la superficie de la luna, se atracaba hasta el módulo de comando/servicio de órbita (CSM). Si surgieron emergencias, Rendezvous tenía que suceder rápidamente. Y Géminis dominaría su arte por primera vez.

Pero los esfuerzos de los primeros equipos de Géminis para mantener la estación con las etapas superiores descartadas de sus cohetes Titan II en órbita arrojaron resultados mixtos. Los astronautas lucharon por juzgar distancias solo por vista. Las luces de seguimiento eran difíciles de ver contra el resplandor de la Tierra. En junio de 1965, cuando el comandante de Gemini 4, Jim McDivitt, maniobró hacia su objetivo, estaba perplejo cuando el refuerzo lentamente caída parecía alejarse de él.

Fue una lección importante: agregar velocidad eleva la altitud, que llevó a Géminis a una órbita más alta que el objetivo. Pero paradójicamente, también les hizo caer detrás del objetivo a medida que su período orbital (una función directa de su distancia desde el centro de gravedad de la Tierra) también aumentó. Para obtener una cita, los astronautas tuvieron que caer a una órbita más baja, avanzar al objetivo y luego volver a subir para cumplirlo.

Para los pilotos acostumbrados a volar en formaciones estrictas con aviones a reacción, fue contra el grano de su experiencia profesional. “Es algo difícil de aprender”, escribió el astronauta Deke Slayton en sus memorias, Repentir con“Dado que es un poco atrasado de cualquier cosa que conoces como piloto”.

Los planes para que Géminis 5 se ponga en cita con una pequeña cápsula desplegable en agosto de 1965 fueron frustrados por una falla de pila de combustible. Pero Gordon Cooper y Charles “Pete” Conrad simularon esta reunión con una cita “fantasma”, en su lugar, maniobrando con éxito su barco en el mismo plano orbital que su objetivo imaginario.

La primera cita verdadera debía ser realizada por Gemini 6 en octubre de 1965, pero casi no sucedió. La nave espacial Target Agena-D de la misión, destinada a lanzarse antes de la cápsula de los astronautas, explotó poco después del lanzamiento. En cambio, la NASA decidió volar Géminis 6 junto con Géminis 7, usando este último como la nave espacial objetivo. En diciembre de 1965, Schirra y Stafford maniobraron triunfalmente Géminis 6 en 12 pulgadas (30 centímetros) de Géminis 7 y mantuvieron ese puesto durante cinco horas. La nave estaba tan cerca que las dos tripulaciones podían saludarse entre sí.

Schirra informó que Gemini manejó con crisis y precisamente, lo que le permitió hacer entradas de velocidad de solo 1.2 pulgadas por segundo (3 cm/s), lo suficientemente bueno para un acoplamiento de cita y física controlada. Pero fue muy implacable de los errores en términos de tiempo y desperdicio de propulsores.

La computadora Mark One Cranium

Aunque los astronautas de Géminis utilizaron una combinación de radar, plataformas de orientación inercial y computadoras para ayudarlos, los hombres siguieron siendo parte de la ecuación. Durante la cita de Gemini 6, Stafford empleó una regla de diapositivas circular y traza de trazado para verificar los datos de radar.

En marzo de 1966, Neil Armstrong de Géminis 8 y Dave Scott se encontraron y atracaron con un Agena-D por primera vez sin incidentes. Pero pronto, un cortocircuito de propulsores arrojó la nave espacial combinada a un rollo incontrolable que alcanzó su punto máximo a 60 revoluciones por minuto. Solo las acciones rápidas de los astronautas que activan los retrorockets de Géminis detuvieron el rollo y le salvaron la vida, pero su misión planeada de tres días fue abortada después de solo 10 horas.

“Con nuestra visión comenzando a difuminar, localizar el interruptor correcto no fue simple”, escribió Scott en sus memorias, Dos lados de la luna. “Neil sabía exactamente dónde estaba ese interruptor sin tener que verlo. Alcanzar sobre su cabeza … al mismo tiempo lidiar con el controlador de mano … fue una hazaña extraordinaria”.

En julio de 1966, John Young y Mike Collins utilizaron una memoria de computadora ampliada y un sextante portátil para calcular maniobras independientemente del control de la misión de la NASA durante Géminis 10. Cuando una falla de una computadora casi les hizo perder su objetivo Agena-D, Young tomó el control manual e hizo una cita exitosa y acoplamiento. “Realmente tuvieron que entrar en la mirada”, escribió un admirador Slayton.

Poco después, Géminis 11 en septiembre de 1966 logró un acoplamiento de Agena-D en su primera órbita, 85 minutos después del lanzamiento, simulando una cita de emergencia entre un Apolo LM y CSM. Los astronautas también aumentaron su órbita a 850 millas (1,370 km) sobre la Tierra, la altitud más alta de cualquier misión tripulada no lunar hasta Polaris Dawn en septiembre de 2024.

Finalmente, en Géminis 12 en noviembre de 1966, una insuficiencia de radar obligó a Jim Lovell y Buzz Aldrin a también ceñirse manualmente con su Agena-D. Cuando Lovell voló en la nave, Aldrin estalló en los gráficos y examinó las líneas de datos muy espaciadas, acercando a Gemini al demostrar una vez más el valor del cerebro humano, la “computadora de cráneo”, a las complejas operaciones de vuelo espacial.

Tocando

A pesar de los hipo mientras probaban piñones y atractivos, los astronautas de Géminis siempre regresaban a la Tierra. La computadora de la nave espacial podría predecir el punto de salpicaduras de fin de misión, permitiendo al comandante dirigirse hacia el objetivo en el océano. Aunque los datos incorrectos del túnel de viento provocaron que dos misiones estuvieran por debajo de su punto previsto, los vuelos posteriores salpicaron impresionantemente cerca del objetivo. En particular, Géminis 9 en junio de 1966 aterrizó a solo 2,300 pies (700 m) de su lugar previsto, tan cerca que los astronautas ofrecieron señales de pulgares a la tripulación del barco de recuperación.

El ritmo del Proyecto Géminis fue igualado solo por el fervor de la nación para lograr botas en la luna en 1970. “Nos habíamos estado corriendo con adrenalina”, escribió Dave Scott sobre su experiencia de Gemini 8, una frase adecuada que podría aplicarse bien a todo el programa: un esfuerzo que no solo trajo a Estados Unidos a un aterrizaje lunar, sino también demostró la concentración de la concentración de la concentración de la astronautación en el rendimiento.

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AI para el diseño de interiores: cómo utilicé chatgpt para elegir el color de pintura perfecto

Published

8 horas ago

5 abril, 2025

Sergio Villanueva

Si está pensando en redecorar su hogar, el nuevo generador de imágenes de ChatGPT es una forma fantástica de dar vida a sus ideas, especialmente cuando se trata de elegir pintura.

ChatGPT puede atraer colores de toda la web, desde Benjamin Moore y Sherwin-Williams hasta nuevas marcas como Clare, para mostrarle cómo se verían en su habitación. Es como poner las muestras de pintura y el tablero de Pinterest en una licuadora.

No me malinterpreten, me encanta obsesionarme con las opciones de pintura y navegar por los “colores del año”, pero la IA puede ayudar a enfocar sus esfuerzos y desarrollar sus ideas más rápido. Así es como lo hice.

¿Cuántas opciones ‘blancas’ puede haber realmente?

El nuevo generador de imágenes de ChatGPT está abierto a usuarios gratuitos, pero utilicé una cuenta más de $ 20 por mes y el modelo “GPT-4O”. (Otros generadores de imágenes de IA ofrecen características similares).

Comenzando con lo básico, le pedí a ChatGPT que creara una habitación con los dos colores neutros que estaba considerando para los adornos, las paredes y el techo: Sherwin Williams “Alabaster” y Sherwin-Williams “cremosa”. Le pedí que pusiera alabastro en el borde y el techo, y cremosa en las paredes. No le envié los enlaces ni especificé los códigos de color únicos; Los sacó por su cuenta de la web y creó esta imagen.

(Crédito: CHATGPT)

“Obtendrás un Contrast suave Eso se ve intencional y elegante, no demasiado agudo, pero aún pulido “, dice Chatgpt.” Es perfecto para interiores clásicos, de transición o de estilo cabañas “.

Si aún no ha elegido sus colores, ChatGPT también puede ofrecer sugerencias. Mencionó que la “villa griega” de Sherwin-Williams podría ser una alternativa. Los tres son colores blancos populares en este momento.

¿Cómo elegiría? Le pedí a ChatGPT que me diera más información sobre por qué hay tantas opciones de color blanco y cómo elegir entre ellas. Sintetizó información de blogs y sitios web y explicó el llamado valor reflexivo de luz, o LRV, de cada uno. Esto me ayudó a descartar villa griega, que es técnicamente más blanco que los otros dos, así que me sentí seguro de mis elecciones originales.

LRV para blancos

(Crédito: CHATGPT)

Mezcla de mezcla: ideas de paleta de colores

Pasando los blancos y hacia los colores, le envié a Chatgpt la paleta completa de lo que estaba considerando ordenar a Samplize, una compañía que fabrica réplicas de pegatinas de colores de pintura específicos. Copié y pegé una captura de pantalla de mi carrito en la ventana de chat y solicité ideas combinadas.

“Tienes un Hermoso y terrenal romántico Paleta aquí: neutros cálidos, verduras apagadas, rosas suaves y un azul malhumorado “, me dijo.” Hay toneladas de formas versátiles de agruparlosdependiendo del estado de ánimo que desee en cada habitación. Aquí hay algunas ideas “.

ChatGPT puede ser un poco un hombre “sí” (wo), lo que lleva a un redditor a tener en cuenta que podría ser también lindo. Tal vez sea la luz de la luna como un representante de ventas de muestras, pero lo tomaré.

paleta de colores

(Crédito: CHATGPT)

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Sugirió combinaciones de colores para todas las áreas de la casa, como una oficina, cocina y baño. Llamó a su idea de la oficina como un “retiro terroso”, con blanco y verde sabio. Intrigado por esa opción, le pedí que “se burle del #3, el retiro terroso”. Tenga en cuenta que puede mantener la conversación incluso con respuestas muy cortas como esta. La agonización sobre la elaboración del “aviso perfecto” a menudo es innecesario.

Eligió hacer la mitad de la pared de un color, y la mitad en otro, lo cual fue un error. Probablemente me recordó preguntar sobre ese concepto antes, pero no quise decir que lo quería en esta imagen específica. Aún así, me dio una idea de cómo podría verse.

maqueta de retiro terroso

Maqueta “Retiro terrenal” (Crédito: CHATGPT)

También probé una versión azul con este aviso: “¿Azurita cremosa y ahumada se combinan bien? Me burla de una pared que sea 3/4 cremosa, con el último 1/4 en la azurita ahumada superior. Alabaster para molduras y techos”. Jugué con dos opciones de iluminación diferentes, una habitación más oscura y clara. Como una ventaja adicional, seleccionó los colores del piso de madera por sí solo, lo que podría ser parte del diseño para que yo lo considere más tarde.

opción de pared azul 3/4

(Crédito: CHATGPT)

“Cree una foto de dormitorio principal con Rojo Rust como la pared de acento detrás de la cama, cremosa en las paredes y el techo/ajuste de alabastro”, pregunté a continuación.

Su Miguel Ángel digital de guardia

Lamentablemente, ChatGPT no recogerá un pincel o un rodillo y hará el trabajo por usted (todavía), pero es una herramienta de ideación útil para tomar decisiones informadas a lo largo de sus proyectos de renovación.

Puede llevar este concepto al siguiente nivel subiendo fotos de su propia casa, como lo hizo un Redditor para obtener ideas de redecoración para una sala de estar anticuada.

¿ChatGPT va a reemplazar a los diseñadores de interiores? Esa es la versión actual de las redes sociales. Si bien hay un grano de verdad ya que ChatGPT es una herramienta tan útil, es un poco exagerado. Dado que está raspando la Web para opiniones y materiales sobre los que otros han escrito, puede crear un aspecto suave y diseños genéricos, orientados a una audiencia de mercado masivo.

Un verdadero diseñador puede ofrecer una personalización más profunda, con una dosis de realidad (precios), tal vez inspirada en las imágenes que crea en ChatGPT para poner en marcha la conversación.

Sobre Emily Forlini

Reportero senior

Soy el experto en PCMAG para todo lo relacionado con los vehículos eléctricos y la IA. He escrito cientos de artículos sobre estos temas, incluidas las revisiones de productos, las noticias diarias, las entrevistas de CEO y las características profundamente reportadas. También cubro otros temas dentro de la industria tecnológica, manteniendo un pulso sobre qué tecnologías están bajando por la tubería que podría dar forma a la forma en que vivimos y trabajamos.

Lea la biografía completa de Emily

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Noticias

10 mejores publicaciones en x

Published

15 horas ago

5 abril, 2025

Sergio Villanueva

Ha pasado menos de un día desde que Operai actualizó GPT-4O con capacidades avanzadas de generación de imágenes, e Internet ya está en un frenesí. Muchos usuarios han inundado las redes sociales con sus creaciones utilizando GPT-4O. La última oferta de OpenAI se ve como un salto tecnológico hacia adelante, y algunas salidas son notablemente impresionantes.

La nueva característica, denominada “Imágenes en ChatGPT”, difiere de Dall-E porque las imágenes se generan dentro de GPT-4O. Además, el modelo se ha descrito como “omnimodal”, lo que significa que puede generar varios tipos de datos, incluidas imágenes, texto, audio y video. Esto marca un cambio en el desarrollo de IA, donde los modelos obtienen la capacidad de integrar múltiples formas de datos sin problemas.

Si eres fanático de Ghibli Films, el último modelo GPT-4O de OpenAI puede generar algunas de las imágenes más importantes de Ghibli. Los usuarios simplemente necesitan cargar una imagen y pedirle al modelo que la transforme en el estilo de anime Ghibli. Dado que esta característica se hizo ampliamente conocida, numerosos usuarios han llevado a la plataforma para mostrar su creatividad.

La historia continúa debajo de este anuncio

Aquí hay un vistazo a algunas publicaciones notables en X:

Quiero decir, vamos … pic.twitter.com/y91xfbwhoe

– Sam (@samdape) 26 de marzo de 2025

Fotos tecnológicas icónicas – Studio Ghibli Edition pic.twitter.com/p4p5bd4pxo

– Arun (@xprunie) 26 de marzo de 2025

tremendo alfa ahora mismo en enviar fotos de su esposa de todos los convirtió a Studio Ghibli Anime pic.twitter.com/froszdfsfn

– Grant Slatton (@grantslatton) 25 de marzo de 2025

Ok, creo que estoy enamorado de la nueva función de edición de imágenes de Chatgpt.

Puede convertir todas las fotos de mi familia en retratos de Ghibli. pic.twitter.com/tzcbxpua0d

– Peter Yang (@PeterGyang) 26 de marzo de 2025

Algunas películas legendarias de Bollywood como se ven en estilo Gibli.

Nadie pidió escenas de películas de Bollywood en estilo Gibli, pero aquí están. pic.twitter.com/umidaa7lnu

– Vivek Choudhary (@ivivekch) 26 de marzo de 2025

El salto de Elon Musk a uno de los manifestantes del presidente Donald Trump antes de las elecciones presidenciales de los Estados Unidos de 2024.

Ghibli: Studio Ghibli es un estudio de animación japonés con sede en Koganei, Tokio, Japón. Es mejor conocido por sus películas de anime, pero también ha producido varios cortometrajes, comerciales de televisión y una serie de televisión.

Recientemente, el estilo de arte de Gibli se ha convertido en una tendencia debido … pic.twitter.com/zsbtv3pott

– Memefi Insider (@MeMefiInsider) 26 de marzo de 2025

Convertir las viejas fotos de la infancia en Studio Ghibli y enviar a mis padres pic.twitter.com/zl3qynvtml

– Linda Xie (@ljxie) 26 de marzo de 2025

¡Nusrat Saab conoce a Ghibli! pic.twitter.com/vtye6rryki

– Karan Mishra (@OSAfarnama) 26 de marzo de 2025

Memes populares en estilo Gibli.

Han pasado 24 horas desde que Operai sacudió inesperadamente el mundo de la imagen de IA con una generación de imágenes 4O.

Estos son los 14 ejemplos más alucinantes hasta ahora (100% generados por IA):

1. Memes de estilo Ghibli Studiopic.twitter.com/e38mbnpnqh

– Barsee (@heybarsee) 26 de marzo de 2025

Más allá de las imágenes al estilo de Ghibli

La función de generación de imágenes muestra una versatilidad extraordinaria en los dominios creativos. Ofrece a los usuarios capacidades artísticas refinadas que les permiten transformar sus fotos en una variedad de estilos, incluidos South Park, Minecraft, LEGO, Voxel, acuarela, marioneta y animación de manguera de goma. Además, es excelente cuando se trata de diseño creativo, especialmente en la generación de infografías, maquetas de productos, logotipos, carteles, otros campos visuales, etc.

Hola chatgpt, por favor conviértanos en personajes de LEGO … pic.twitter.com/mezscqu9pw

– John Nack (@Jnack) 26 de marzo de 2025

También podrías Park South Carny ahora pic.twitter.com/rkogy3dpxm

– Meme Bastard (@Mask_Bastard) 26 de marzo de 2025

4O Voxel Art. Tienes que estar bromeando. pic.twitter.com/aeomytrcmb

– gfodor.id (@gfodor) 26 de marzo de 2025

La representación de texto, que ha sido un desafío para los modelos de IA, es particularmente precisa con esta nueva característica, ya que ofrece elementos de texto detallados y precisos dentro de las salidas. Produce imágenes fotorrealistas con detalles excepcionales con iluminación realista, profundidad de campo, texturas complejas, etc. Estas capacidades también se extienden a la creación de imágenes hiperrealistas de animales, personas y varios escenarios del mundo real.

La parte más impresionante es el control que tiene sobre detalles sutiles, como expresiones faciales, accesorios, textura de la piel en una imagen. Incluso se puede agregar o eliminar elementos de fondo, editar imágenes existentes y transformar fotografías. Además, el generador de imágenes también puede realizar indicaciones complejas de generación de imágenes de varias partes, produciendo escenas surrealistas. El aspecto más notable del generador es su comprensión contextual y su flexibilidad creativa. Desde Polaroid hasta DSLR de alta resolución, el generador es capaz de crear varios estilos fotográficos.

La capacidad de generación de imágenes mejorada en ChatGPT, impulsada por GPT-4O, está disponible para usuarios Plus, Pro, Team y Free Free, también a través de API. A diferencia de Dall-E, las imágenes creadas con la versión actualizada no tienen una marca de agua visual.

¿Qué son las películas de Ghibli?

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Las películas de Ghibli son largometrajes animados producidos por el estudio japonés del mismo nombre. Estas películas son conocidas por su estética distintiva, que complementan su narración de cuentos de vida. Mientras está profundamente arraigado en la cultura japonesa, exploran temas universales.

Studio Ghibli fue fundado en 1985 por el cineasta Hayao Miyazaki, junto con Isao Takahata y Toshio Suzuki. Miyazaki es uno de los nombres más reconocidos en la animación, con múltiples honores a su crédito. Aunque las películas de Ghibli son anime, el estudio se destaca por su romanticización de la vida cotidiana.

Algunas de las películas de Ghibli más populares incluyen a la princesa Mononoke (1997), Spirited Away (2001), Grave of the Fireflies (1988), Howl’s Moving Castle (2004), Porco Rosso (1992) y mi vecino Totoro (1988), entre otros. Su narración lúcida, configuraciones idílicas y personajes afables han fomentado un fandom devoto y duradero.

Con las capacidades avanzadas de generación de imágenes de Chatgpt, muchos fanáticos de las películas de Ghibli tienen la oportunidad de reinventar sus fotos en la estética similar a Gibli.