I have a problem. I scroll through Reddit way too much, and lately, my feed has been flooded with people hyping up Leonardo AI. I remember when it first launched—the reviews weren’t great, nothing special. But now? It’s like every other comment is someone saying, “Leonardo is a game-changer!” or “Forget MidJourney, Leonardo is where it’s at!” Naturally, my curiosity kicked in.
I’ve been using MidJourney for months, so I had to know—was I missing out on something? Was Leonardo actually better, or was this just another case of Reddit overhyping things? There was only one way to find out. For an entire week, I ditched MidJourney and went all in on Leonardo. No backup, no switching back. Just me and this so-called “game-changer.”
This is my completely unfiltered review—what impressed me, what frustrated me, and whether Reddit was actually onto something or just being Reddit.
Let’s get started!
Key takeaways
Leonardo AI offers an intuitive, web-based platform with powerful tools for generating art, videos, and transparent PNGs.
The free trial with daily tokens makes it accessible for casual users and beginners without an upfront cost.
Features like Flow State and the Phoenix model streamline the creative process, allowing for faster, high-quality results.
While it competes well with Midjourney, Leonardo stands out for its user-friendly interface and affordable pricing plans.
It’s an excellent choice for hobbyists, content creators, and marketers who want versatile AI-generated visuals without complex workflows.
What is Leonardo AI?
Leonardo AI is a generative AI for high-quality images, illustrations, and design assets. Like MidJourney and DALL-E, it turns text prompts into stunning visuals, but it stands out by offering more customization and control.
One of Leonardo’s biggest selling points is its focus on user-friendly workflows. You can fine-tune your images with features like prompt generation guidance, image upscaling, and element control, which means less guesswork and more precision. It also caters to different creative needs, from game assets and product mockups to realistic portraits and fantasy art.
Leonardo lets you train your own AI models. You can teach Leonardo to replicate that vibe across future projects if you consistently create in a certain style. Plus, the platform runs on a credit system, with free and paid plans depending on how often you generate images.
Getting started with Leonardo AI
It’s an AI art generator, so of course, the website homepage greeted me with a vibrant, colorful interface. I actually preferred that because MidJourney’s swirly homepage design always felt a bit techy. Here, everything was laid out clearly, and the big “Get Started” button practically invited me in.
Clicking it took me straight to the sign-in page. There were several options, but I went with Google because, honestly, who has time to type out passwords these days? Less than a minute later, I was in.
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Next up was choosing a username, which was simple enough. Then came the dashboard, bright, polished, and packed with options. Having used MidJourney before, I wasn’t fazed. But if you’re new to AI art platforms, the sheer number of customization and creation tools might feel a little overwhelming at first.
The first thing that really caught my attention? The free trial. MidJourney could never. Or maybe they did once upon a time, but they quietly disabled it as their popularity exploded. Either way, Leonardo offering a free tier instantly earned some bonus points.
Anyway, once I landed on the dashboard, I could immediately tell that Leonardo AI was designed with user-friendliness in mind. Everything was laid out in neat sections: image generation, training your own models, and a library for your creations. It felt more like a polished design tool than an AI platform.
Leonardo was refreshingly intuitive. MidJourney often feels like you’re working through code, with commands and prompts flying in a chat window. Leonardo, on the other hand, had proper buttons, sliders, and menus. I didn’t have to remember slash commands or scroll through threads to find my past generations.
That said, the customization options were a bit much at first glance. There were settings for prompt strength, image dimensions, model choices, and more. Again, if you’re brand new to AI art, you might need a few minutes to get your bearings. Even I had to pause for a moment before starting anything. However, once I realized most options came with tooltips explaining what they did, the learning curve felt manageable.
Another thing I liked is the real-time preview. As you adjust settings, Leonardo gives you a glimpse of what to expect. MidJourney often feels like you’re tossing prompts into a black hole and hoping for the best. Here, it felt like I had more control from the start.
Overall, my initial impression was positive because Leonardo struck a nice balance between power and accessibility. With the setup out of the way and the dashboard looking promising, it was time to check what really mattered. Let’s see what Leonardo AI brings to the table with its features.
Key features of Leonardo AI
While exploring Leonardo AI, I discovered features designed to elevate the creative process. Here’s a breakdown of the standout tools that caught my attention:
Flow State
Flow State is Leonardo AI’s main workspace, where you create and manage your projects. The interface is clean, colorful, and easy to navigate. On the left, you’ll find basic settings like image size, how many images you want to generate, and style preferences. On the right, there’s a prompt box, model selector, and advanced controls like guidance scale and negative prompts.
What I liked most was how everything stayed in one place. I didn’t have to click through endless menus or hunt for settings. If you’re new to AI art, it might look like a lot at first, but tooltips pop up to explain what each option does. Compared to Midjourney’s setup, Flow State felt like a breath of fresh air. Everything was visually clear and easy to manage.
Phoenix by Leonardo AI
Phoenix is Leonardo’s own AI model, designed to generate high-quality images and videos. It’s the engine powering most of the tools on the platform. From what I experienced, Phoenix delivers more detailed, polished results than other models. Whether I wanted something photorealistic or more stylized, Phoenix handled both without much tweaking.
Leonardo often recommends Phoenix for general use, and I can see why. It balances speed and quality well, making it perfect for both quick drafts and final designs.
AI Art Generator
The AI Art Generator is the heart of Leonardo AI. You type in a prompt, set your preferences, and watch the platform turn your idea into images. It supports various styles, from hyper-realistic to cartoonish, depending on the model you select.
What impressed me was the real-time preview. As I adjusted settings like image dimensions and prompt strength, I could see how they’d affect the final result before hitting “Generate.” This saved time compared to Midjourney, where you only see the outcome after generation.
AI Video Generator
Leonardo AI doesn’t just generate images, it also has an AI Video Generator. This tool takes your images or prompts and creates short, smooth animations. I tested it with a simple landscape prompt, and within minutes, I had a looping video that looked like a moving painting.
It’s not meant for long videos or complex edits, but for quick visual content like social media posts or creative projects, it works well. The interface is as user-friendly as the image generator, with sliders to control speed, style, and transition effects.
Transparent PNG Generator
If you’ve ever needed an image with a transparent background, you’ll appreciate this feature. Leonardo’s Transparent PNG Generator removes backgrounds from images with surprising accuracy.
I tried it with complex images, like people with curly hair, and the cutouts were clean. There were a few rough edges here and there, but nothing that couldn’t be fixed with a quick edit. It’s especially handy for graphic designers who want ready-to-use assets without extra editing.
In short, Leonardo AI doesn’t just generate images, it offers a complete creative suite. From detailed art to smooth animations and transparent assets, the platform is built to make content creation easier and faster.
Got it! Here’s a more specific breakdown of how I used Leonardo AI and which tools I accessed to create my projects:
My hands-on experience: creating art with Leonardo AI
To see what Leonardo AI could really do, I tested it in a few different scenarios. Here’s how each one went, step by step:
Realistic Pro Photography with the Image Generation Tool
First, I wanted to test Leonardo’s ability to create lifelike images. On the dashboard, I clicked on “Image Generation” under the “Main Tools” section. This opened the Flow State workspace, where I could type my prompt, adjust the settings, and choose a model.
Prompt:Realistic portrait of a middle-aged woman with curly brown hair, wearing a cozy sweater, soft lighting, and warm background.
I kept the following settings:
Mode: Classic Mode
Model: Phoenix 1.0
Style: Pro color photography
Contrast: Medium
Generation mode: Fast
Image Dimensions: 16:9, medium (1376×768)
Number of Images: 4
After hitting “Generate,” it took about 15 seconds to produce four portraits. I was glad I chose to generate 4 images because the quality was not equal. The skin had a realistic texture, the hair was detailed, and the soft lighting gave them a professional look.
However, two of the generated images had the eyes looking weird, but I guess a person’s eyes could be that way.
And one didn’t give the pro photography vibe I wanted.
Overall, the results were good. They weren’t perfect, but they were impressive for an AI-generated image.
Stylized Concept Art with Flux Dev Model
Next, I wanted to create something more artistic. Back in the Image Generation tool, I switched the style to “Creative” and typed:
Prompt:Steampunk cityscape at sunset, airships flying between tall industrial buildings, vibrant and painterly style.
Here’s what I adjusted:
Mode: Classic Mode
Model: Flux Dev
Style: Creative
Contrast: Medium
Generation mode: Fast
Image Dimensions: 16:9, medium (1376×768)
Image Count: 4
The results were kind of flat, but they were okay. The buildings had detailed metalwork, the sky had a dreamy sunset gradient, and the airships were detailed without looking cluttered.
Logo Design with Flux Schnell
To try out the Flux Schnell model, I selected it from the left-hand menu on the dashboard. It works alongside the image generator, so I typed:
Prompt:Minimalist coffee shop logo, coffee cup with steam shaped like a heart, modern and clean.
Mode: Classic Mode
Model: Flux Schnell
Style: Graphic Design 3D
Generation mode: Fast
Image Dimensions: 1:1, small (896×896)
Image Count: 4
I spent only 6 tokens on this one, which was low compared to my first two tests. The results were faster too, and they came in about 3 seconds.
I generated a few designs, selected my favorite, and clicked “Remove Background.”
The original
Without background
Within seconds, I had a clean PNG file with no white edges or stray pixels. I tested it on a dark and light background, and it blended seamlessly.
Well, I didn’t go into any complex designs because the images I needed were more for casual projects, not high-end commercial work. But from what I’ve seen so far, Leonardo AI seems more than capable of handling both simple and advanced creations. Up next, let’s talk about what stood out during my week of testing—the good, the bad, and everything in between.
What i liked about Leonardo AI
After a week of using Leonardo AI, a few things really stood out. Here’s what I genuinely enjoyed about the platform:
User-Friendly Dashboard
The dashboard is clean, colorful, and easy to navigate. Unlike Midjourney, which runs entirely through Discord, Leonardo gives you an actual workspace. The tools are clearly labeled, and the icons make sense. I didn’t have to guess where anything was.
Free Trial with Daily Tokens
This was a massive win for me. Leonardo offers daily free tokens to generate images, and you get a generous amount when you first sign up. I got 150 tokens immediately after I logged in. Midjourney doesn’t offer a free trial anymore, so being able to test Leonardo without committing financially was a breath of fresh air.
High-Quality Image Outputs
I expected some of the images to look rushed or awkward, especially with free tokens. But even without premium settings, the results were sharp, detailed, and accurate to my prompts. I didn’t have to reword my prompts a dozen times to get what I wanted.
Fast Generation Time
Leonardo was quick, faster than I expected. Most images took less than 15 seconds to generate, even when I pushed the quality slider higher. This felt smooth and efficient compared to Midjourney, which can sometimes lag depending on server load.
Built-In Background Remover
The Transparent PNG Generator saved me so much time. I didn’t have to open another app to clean up logos or character designs. Just one click and the background was gone—no weird edges or stray pixels.
Customization Options
I loved how much control Leonardo gave me. From the guidance scale to style strength and even different models like Phoenix, you can fine-tune your images without feeling overwhelmed. If you enjoy experimenting, you’ll appreciate the flexibility here.
AI Video Generator
This was an unexpected bonus. I didn’t think I’d care much about the video feature, but seeing my still images come to life with subtle motion was pretty cool. It’s perfect for social media posts or eye-catching website graphics.
Honestly, it felt like Leonardo AI was designed with both beginners and advanced users in mind. You can keep it simple or go wild with customization; it’s entirely up to you.
That said, no platform is perfect. Let’s talk about the parts I didn’t like
What i didn’t like about Leonardo AI
While Leonardo AI impressed me in many ways, it wasn’t without its flaws. Here’s where I think it could improve:
Some Models Are Hit or Miss
Leonardo offers different models like Phoenix and Flux Schnell, each with its strengths. However, not all of them delivered consistent results. Sometimes, I’d get a stunning image, while other times, the output felt rushed or had odd distortions, even with similar prompts.
Image Upscaling Could Be Better
While the base images looked great, upscaling them to higher resolutions sometimes led to minor blurring or loss of fine details. Midjourney seems to handle upscaling a bit more gracefully, especially for large prints or professional use.
Occasional Interface Lag
The user interface is generally smooth, but I did experience occasional slowdowns, especially when switching between models or browsing the community feed. It’s not constant, but it’s enough to notice if you’re working for extended periods.
Confusing for First-Timers
If you’re new to AI art platforms, the number of customization options might be overwhelming. There’s no clear onboarding guide, so you’re left to figure things out on your own. Midjourney’s simpler interface might actually feel less intimidating for beginners.
Limited Video Generation Options
The AI Video Generator is fun, but it’s still pretty basic. You can’t fully control transitions, duration, or effects. It’s more of a novelty right now than a serious content-creation tool.
None of these issues were dealbreakers for me, but they’re worth considering if you plan to use Leonardo AI regularly. That said, let’s wrap this up with my final verdict.
Final comparison: Midjourney vs. Leonardo
After spending a week with Leonardo AI, it’s clear that both platforms have their strengths and weaknesses. Here’s how they stack up across key areas:
Performance
Leonardo AI impressed me with its speed. Image generation usually takes 10 to 15 seconds, even for high-quality outputs. Midjourney, while also fast, sometimes lagged during peak hours. Leonardo’s Flow State mode added an extra layer of efficiency by allowing batch generation, something Midjourney doesn’t currently offer.
Usability
Leonardo AI wins when it comes to user-friendliness. The clean, web-based dashboard made it easy to navigate, especially compared to Midjourney’s. You can jump between tools, explore community creations, and manage your projects all in one place. That said, Midjourney’s simplicity can feel less overwhelming if you prefer a more streamlined experience.
Output Quality
This was a close one. Both platforms produce stunning images, but Midjourney still holds a slight edge regarding overall detail and realism, especially for complex compositions. Leonardo AI, however, offers more customization options, allowing you to fine-tune images to match your exact vision.
4. Best Use Cases
Leonardo AI is ideal if you’re experimenting with different styles, working on casual projects, or need batch generation for content creation. It’s also perfect for anyone who prefers a web-based interface and free daily tokens.
Midjourney is better suited for professional-grade visuals, intricate artistic designs, and users.
Verdict: is Leonardo AI a worthy Midjourney alternative?
Yes, but with caveats. If you’re looking for a more affordable, user-friendly alternative that still delivers high-quality results, Leonardo AI is absolutely worth trying. It might not fully replace Midjourney for professionals demanding top-tier detail, but for everyday users and creative enthusiasts, it’s a solid choice.
Feature comparison table
Feature
Leonardo AI
Midjourney
User Interface
Web-based, intuitive dashboard
Discord and web-based dashboard
Image Quality
High, with customizable models
Slightly higher realism and detail
Speed
Fast (3-15 seconds per image)
Fast, but occasional delays
Free Trial
Yes, daily tokens for free generation
No free trial currently
Batch Generation
Available through Flow State
Not available
Background Removal
Built-in Transparent PNG Generator
Requires third-party tool
Video Generation
Basic AI video creation
Not available
Customization Options
Extensive, multiple models and settings
Limited to prompt-based customization
Best For
Casual creators, batch projects
Professional, high-end designs
Pricing
Free trial with 150 daily tokens. Premium plans start at $10/month
Paid-only, no free option. $10 to $120/month, depending on plan
If you’re tired of Midjourney’s paywall and want more control over your creations without sacrificing quality, Leonardo AI is definitely worth a shot. It’s not perfect, but it’s close.
Final thoughts: is Leonardo AI worth it?
After a week of testing, I can confidently say Leonardo AI is worth exploring. It’s fast, user-friendly, and packed with features that make creative work easier. The free daily tokens alone make it a standout choice for anyone hesitant to commit financially.
While it might not fully replace Midjourney for professionals demanding top-tier realism, it’s more than enough for casual creators, bloggers, marketers, and hobbyists. The flow state batch generation, Phoenix model, and transparent PNG generator add practical value without complicating the process.
If you’re curious about AI art but want a platform with a generous free trial and a more intuitive dashboard, Leonardo AI is worth trying. Both Leonardo and Midjourney now offer web-based platforms, but Leonardo’s affordability and customization options make it a strong contender.
Play around with the free trial, explore its tools, and see how it fits into your creative projects. And if you do give it a shot, I’d love to hear how it worked for you!
Las tarifas altas de Trump, impuestas el miércoles por la noche, de alguna manera lograron sorprender a los inversores, ya que las acciones tecnológicas, y casi todas las acciones junto con nuestras 401 (k) s, se despeinaban el jueves, y muchos observadores piensan que incluso ahora el mercado no tiene precios en el impacto total. Es difícil ver cómo todo esto no nos lleva a una recesión, y aún más difícil ver por qué Trump lo está haciendo. No hay ajedrez 3D aquí, solo un tablero de ajedrez pateado en el piso por un narcisista mezquino y maligno. (Pregúntame qué pienso realmente).
Intel y TSMC han llegado a un acuerdo preliminar para que una empresa conjunta opere las fábricas de chips de Intel, con TSMC tomando una participación del 20%. Pero cuán útil será esto con Intel, y por extensión de la fabricación de chips estadounidenses, depende de los detalles, que son escasos en este momento.
En otra parte del frente de chips, Qualcomm se está volviendo más adquisitivo, buscando comprar Alphawave al fabricante de chips, además de comprar el grupo de investigación de inteligencia artificial vietnamita Movianai a principios de esta semana y Edge Impulse el mes pasado.
Openai recaudó una cantidad ridícula de dinero, un récord de $ 40 mil millones, tanto que completamente sesgó las últimas estadísticas de capital de riesgo. Tan capaz que sea la compañía, una valoración de $ 300 mil millones no deja absolutamente ningún espacio para el error, incluso si los errores no son propios. De hecho, los aranceles de Trump podrían ralentizar el crecimiento de la IA al hacer que los componentes del centro de datos sean más caros, y ya Alibaba y Microsoft están ralentizando sus gastos de centros de datos.
Sin embargo, el financiamiento de la IA sigue llegando: los laboratorios isomórficos de Alphabet Spinout también obtuvieron $ 600 millones y la pista de IA de la pista de $ 308 millones. Uno más bien preocupante de la AI generativo de un nuevo informe de Gartner: “Los consumidores no persiguen estas características. Como los fabricantes integran la IA como una característica estándar en los dispositivos de consumo, los consumidores se verán obligados a comprarlas”. Mmm.
Pero la IA está a punto de restablecer la industria de la seguridad cibernética, como Dave y Zeus describieron en el último análisis de ruptura. Y efectivamente, un nuevo estudio muestra que la IA ahora está superando a los equipos rojos humanos. Además, los inversores y las compañías cibernéticas apostan por el reinicio, ya que Reliaquest recaudó $ 500 millones y Cyberhaven obtuvo $ 100 millones por sus herramientas cibernéticas impulsadas por IA, y otros como Solarwinds y Exabeam subieron sus juegos de IA.
El drama de Tiktok parece estar llegando a su fin, tal vez, pero todavía es una suposición de quién será el dueño de todo o parte de él, dado que Trump y China tienen la última palabra, como Oracle, Applovin e incluso Amazon levantan las manos.
Crypto continúa ganando impulso en la era de Trump, ya que el proveedor de Stablecoin Circle finalmente se presentó para hacer pública. En cuanto a las OPI, aparte del mercado de mercado, ahora el aparente Dud de CoreWeave se ve un poco mejor ya que sus acciones subieron muy por encima de su precio inicial. Pero el colapso del mercado de valores ha retrasado las OPI por Klarna y StubHub.
Aquí están las noticias de esta semana de Siliconangle y más allá:
AI y datos: Abra la caja registradora para OpenAI
El dinero importa
OpenAi bolsas $ 40B en fondos, aumentando su valoración posterior al dinero a $ 300B
Siemens to Buy Life Sciences I + D Company Dotmatics por $ 5.1B
Alphabet Spinout Isomorphic Labs recauda $ 600 millones para su motor de diseño de medicamentos AI
La pista de inicio de la generación de video de IA recauda una ronda de $ 308 millones respaldada por NVIDIA
Gartner pronósticos Gastos de IA generativos en todo el mundo para alcanzar $ 644B en 2025 Interesante cita del analista vicepresidente distinguido John-David Lovelock, basándose en el pronóstico de que el 80% de ese gasto estará en hardware como servidores, teléfonos inteligentes y PC: “los consumidores no persiguen estas características. Como los fabricantes integran la IA como una característica estándar en los dispositivos de los consumidores, los consumidores estarán obligados a comprarlas”.
Microsoft Scale Back Global AI Data Center Planes de expansión en medio de tendencias emergentes del modelo de bajo costo
La financiación global de VC alcanza $ 113 mil millones en el primer trimestre, conducido por ofertas de IA descomunal
Startup de gestión de datos Hydrolix carretes en $ 80 millones
Qualcomm adquiere Movianai para reforzar sus capacidades de IA
Unframe se lanza con $ 50 millones en fondos para ofrecer soluciones de IA basadas en resultados para empresas
DevOps Startup Opsera recauda $ 20 millones para acelerar la entrega de software con agentes de IA
SourceTable obtiene $ 4.3 millones en fondos para ayudar a todos a convertirse en un usuario de hoja de cálculo
Autonomyai se lanza con $ 4 millones para construir agentes de IA de desarrollo front-end
Tarrai recibe $ 4 millones en fondos para promover la automatización de la IA en el sector de seguros
Vallor recauda $ 4 millones para avanzar en la automatización de IA para la adquisición empresarial
Política
Para su crédito, Google mantiene el enfoque en la seguridad de la inteligencia artificial a medida que avanza la inteligencia general artificial, con un nuevo papel describiendo más claramente cuáles son los riesgos reales: cuatro de ellos, de hecho: Google Deepmind describe el marco de seguridad para el desarrollo de AGI futuro
Nuevos modelos y servicios
OpenAI para lanzar su primer modelo de ‘peso abierto’ desde 2019
EXCLUSIVO: Panzura desbloquea metadatos de los archivos de archivo de IBM para el entrenamiento de IA
Amazon presenta la Ley Nova, un agente de IA que puede usar un navegador web
AWS trae su asistente generativo de IA al servicio de Amazon OpenSearch
La puerta de enlace AI actualizada de Kong ayuda a asegurar las implementaciones de producción del modelo de IA
La AI de emergencia está usando agentes de IA para construir nuevos agentes de IA en tiempo real
Cognition AI lanza el asistente de codificación renovado Devin 2.0 con un precio inicial mucho más bajo
Runway lanza un nuevo generador de video Gen-4 AI
La startup francesa Gladia lanza el modelo de IA de voz a texto multilingüe de próxima generación solaria
OUMI libera el modelo de detección de alucinación de parámetros pequeños al código abierto
Hay aún másAI ybig data Noticias sobre Siliconangle
Alrededor de la empresa: llega la depresión de Trump
Noticias principales
Trump Tanks Tech Titans (y, en última instancia, casi todos los demás):Las existencias tecnológicas se desploman después de que Trump anuncia aranceles ‘Día de Liberación’
Informe: TSMC acuerda tentativamente establecer una empresa conjunta de fabricación de chips con Intel
Cobertura seleccionada de Kubecon + CloudNativecon
Agentes, Deepseek y MCP: Kubernetes se adapta al valiente nuevo mundo de la IA
Kubecon Day 1 Análisis principal: domesticar la complejidad multicloud con observabilidad y automatización nativa de nube
¿Algo más que no se patrocine directamente? De cheques…
Nuevos productos y servicios
Conectividad GPU de turbocompresores de LightMatter con sus primeras interconexiones de redes basadas en fotónicas
Splunk aumenta el soporte de Operentelemetry en su marco de observabilidad
Parasail promete alimentar cualquier carga de trabajo de IA con acceso a pedido a GPU basados en la nube
LoftLabs lanza VNODE para mejorar el aislamiento seguro de la carga de trabajo en Kubernetes
El dinero importa
Qualcomm que pesa la adquisición del diseñador de chips de cotización pública Alphawave
CoreWeave Acciones rotura Casi 42% más del martes, aumentando por encima del precio de la OPI
Las acciones de United Microelectronics se acercan un 9% en el informe de acuerdo potencial de GlobalFoundries
Amd completo Adquisición de sistemas ZT
La startup de tecnología financiera cierra la inversión de $ 575 millones a una valoración de $ 6B
Temporal recauda $ 146 millones para su plataforma de confiabilidad de la aplicación
La compañía de infraestructura del centro de datos de IA se lanza junto con un aumento de $ 75 millones
Cerebras gana el contrato de DARPA para construir el sistema de IA con óptica copresionada
Controltheory se lanza con $ 5 millones en fondos para abordar el costo de observabilidad y la complejidad
Penguin Solutions supera las estimaciones y plantea orientación sobre la creciente demanda de infraestructura de IA
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Cyberhaven obtiene $ 100 millones por su plataforma de protección de datos con IA
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Oracle niega la violación de la nube, mientras que los investigadores señalan indicadores creíblesPero entonces:Según los informes, Oracle informa a los clientes sobre la violación del sistema después de la negación anterior
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JFROG Report encuentra amenazas de la cadena de suministro de software que impulsa el crecimiento de IA.
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Comings and Goings
Diecinueve años Google veterano Sissie Hsiaoquien lideró sus aplicaciones de IA de consumidores, como su chatbot gemini, ha renunciado y se tomará un descanso antes de recoger algo más en Google. Josh Woodwardque lidera Google Labs y supervisó el lanzamiento de Notebooklm, la reemplazó (por semáfor).
Joelle Pineau, Meta plataforma‘Jefe de investigación de inteligencia artificial, dijo en LinkedIn que se irá el 30 de mayo, “tomando un tiempo para observar y reflexionar, antes de saltar a una nueva aventura”.
Alterandocontratado Microsoft ejecutivo de mucho tiempo Ben Canning Como director de productos.
Proveedor de plataforma de datos Nasunífijado Veterano de Veracode Rey de Sam CEO.
NinjafijadoJohn Sapone oficial de ingresos
Lunes.com también fijado un nuevo Cro, Casey GeorgeEl antiguo EVP de ventas globales de Qlik.
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¿Qué sigue?
9-11 de abril: Google Cloud NextLas Vegas: Siliconangle ythecube Ambos estarán en el sitio para todas las noticias, entrevistas y análisis.
Imagen: silicio/ideograma
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La mayoría de la gente sabe que la famosa prueba de Turing, un experimento de mentalidad concebido por el pionero informático Alan Turing, es una medida popular de progreso en la inteligencia artificial.
Muchos suponen erróneamente, sin embargo, que es una prueba de que las máquinas realmente están pensando.
La última investigación sobre la prueba de Turing de los académicos de la Universidad de California en San Diego muestra que el último modelo de lenguaje grande de OpenAi, GPT-4.5, puede engañar a los humanos para que piensen que el modelo de IA es una persona en chats de texto, incluso más que un humano puede convencer a otra persona de que es humano.
También: Cómo usar ChatGPT: una guía para principiantes para el chatbot de IA más popular
Ese es un avance en la capacidad de Gen AI para producir un resultado convincente en respuesta a un aviso.
Universidad de California en San Diego
Prueba de agi?
Pero incluso los investigadores reconocen que superar la prueba de Turing no significa necesariamente que se haya logrado la “inteligencia general artificial” o AGI, un nivel de procesamiento de computadora equivalente al pensamiento humano.
La académica de IA Melanie Mitchell, profesora del Instituto de Santa Fe en Santa Fe, Nuevo México, ha escrito en la revista académica Science que la prueba de Turing es menos una prueba de inteligencia per se y más una prueba de supuestos humanos. A pesar de los altos puntajes en la prueba, “la capacidad de sonar fluida en el lenguaje natural, como tocar el ajedrez, no es una prueba concluyente de inteligencia general”, escribió Mitchell.
Cameron Jones y Benjamin Bergen de UC San Diego describen el último rendimiento convincente en un artículo publicado en el servidor de pre-impresión ARXIV esta semana, titulado “Los modelos de idiomas grandes pasan la prueba de Turing”.
También: Operai expande el despliegue GPT-4.5. Aquí le mostramos cómo acceder (y qué puede hacer por usted)
El documento es la última entrega en un experimento que Jones y Bergen han estado ejecutando durante años con la participación de los estudiantes universitarios de UC San Diego del departamento.
Como señalan los autores, ha habido décadas de trabajo sobre el problema. Hasta la fecha, ha habido “más de 800 reclamos y contraargumentos separados que se han hecho” sobre las computadoras que pasan la prueba.
Cómo funciona la prueba de Turing
La prueba de Turing fue concebida clásicamente por Turing como una ronda de mensajes de texto que pasan entre un “juez” humano y dos “testigos”, uno un humano y otro una computadora.
La computadora y los testigos humanos fueron acusados de convencer al juez humano de que eran humanos por los mensajes que cada uno envió. El juez sabe que solo uno de los dos es humano, pero no cuál es lo que y tiene que adivinar.
Esa forma de tres vías es esencial. Significa que si el juez considera erróneamente una computadora humana, entonces el juez también perdió las pistas que deberían haber obtenido de lo humano sobre la humanidad.
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En otras palabras, es una prueba tanto sobre cómo los humanos perciben y creen que el funcionamiento de la computadora.
El diseño actualizado de Jones y Bergen se publica en línea, y puedes jugar el juego tú mismo, como juez o testigo.
Como en versiones anteriores, se pidió a los estudiantes humanos de UC San Diego que participaran en una aplicación de chat de texto. Algunos de los estudiantes interpretaron al juez y otros al testigo humano en intercambios de chat de cinco minutos aleatorios, mientras que GPT-4.5 interpretó al testigo de la computadora. Cada juez tuvo conversaciones simultáneas con un testigo humano y informático para adaptarse a la forma de tres vías de la formulación de Turing.
Para interpretar a la computadora testigo, se utilizaron múltiples modelos de lenguaje grande, ingresados con los desafíos del juez en un aviso. GPT-4.5 se probó con dos indicaciones diferentes. Un mensaje recibió información mínima. Pero un segundo, llamado Persona, recibió muchos detalles adicionales en el mensaje, incluidas “instrucciones adicionales sobre qué tipo de persona adoptar para responder al interrogador: específicamente una persona joven introvertida, conocedora de la cultura de Internet y usa la jerga”, escriben los autores.
Universidad de California en San Diego
Los resultados
Se probaron otros tres programas de IA: el modelo anterior de OpenAI, GPT-4O; Meta Platforms’s Llama 3.1 405b; y un programa de bot de chat muy antiguo de la década de 1960, llamado Eliza. Eliza se incluyó porque, como un programa más primitivo, podría actuar como una verificación de si los modelos de idiomas grandes engañaban a un humano simplemente por azar a aleatorias o porque en realidad eran mejores programas.
GPT-4.5, informa Jones y Bergen, tenían una “tasa de victorias” del 73%, lo que significa que engañó al juez humano para que lo declarara humano el 73% del tiempo. Por el contrario, la versión de GPT-4.5 con el aviso minimalista y los otros tres programas de IA no se acercaron tan bien, con puntajes que van del 21% al 56%, incluso cuando los otros modelos de idiomas recibieron un aviso de persona igualmente rica.
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Además, GPT-4.5 estuvo muy por encima de una prueba de GPT-4 el año pasado por Jones y Bergen. Tenía una tasa de victorias de solo 54%, justo por encima de la oportunidad aleatoria.
Jones y Bergen concluyen que “los interrogadores no solo no pudieron identificar al verdadero testimonio humano, sino que, de hecho, tenían más probabilidades de creer que este modelo era humano que el que otros participantes humanos”.
¿La prueba es realmente una medida de inteligencia?
Por lo tanto, puede preguntar qué significa que los humanos hacen un mal trabajo al contarle a una computadora y a una persona en función de los mensajes de chat.
La “pregunta más controvertida” sobre el problema de Turing a lo largo de las décadas es si realmente está medir la inteligencia, Jones y Bergen reconocen.
Una forma de verlo es que las máquinas se han vuelto tan buenas que pueden “adaptar su comportamiento a diferentes escenarios que los hacen tan flexibles: y aparentemente tan capaces de pasar como humanos”, observan. El indicador de la persona, creado por los humanos, es algo a lo que GPT-4.5 “se adaptó” para ganar.
Nuevamente, es un avance técnico genuino en las capacidades del modelo AI.
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Sin embargo, una gran queja ante la prueba es que los humanos podrían ser simplemente malos para reconocer la inteligencia. Los autores concluyen que su experimento es evidencia de eso, al menos parcialmente.
Señalan que el 23% del tiempo, el programa Eliza más antiguo engañó a los jueces humanos. Según se relacionan, eso no fue porque de alguna manera era obviamente más inteligente. “Muchos participantes seleccionaron a Eliza porque no cumplió con sus expectativas de un sistema de IA (por ejemplo, ‘fueron sarcásticos’ o ‘No creo que la IA sea tan grosera’)”, escriben.
Esas suposiciones, escriben, “sugieren que las decisiones de los interrogadores incorporan suposiciones complejas sobre cómo los humanos y los sistemas de IA podrían comportarse en estos contextos, más allá de simplemente seleccionar el agente más inteligente”.
De hecho, los jueces humanos no preguntaron mucho sobre el conocimiento en sus desafíos, a pesar de que Turing pensó que ese sería el criterio principal. “[O]NE de las razones más predictivas de veredictos precisos “por el juez humano, escriben,” era que un testigo era humano porque carecían de conocimiento “.
Sociabilidad, no inteligencia
Todo esto significa que los humanos estaban recogiendo cosas como la sociabilidad en lugar de la inteligencia, lo que llevó a Jones y Bergen a concluir que “fundamentalmente, la prueba de Turing no es una prueba directa de inteligencia, sino una prueba de luz humana”.
Para Turing, la inteligencia puede haber parecido ser la mayor barrera para aparecer como humano y, por lo tanto, para pasar la prueba de Turing. Pero a medida que las máquinas se vuelven más similares a nosotros, otros contrastes han caído en un alivio más agudo, hasta el punto de que la inteligencia por sí sola no es suficiente para parecer convincentemente humano.
Los autores no han dicho que los humanos se han acostumbrado a escribir en una computadora, para una persona o para una máquina, que la prueba ya no es una nueva prueba de interacción humano-computadora. Es una prueba de hábitos humanos en línea.
Una implicación es que la prueba debe ampliarse. Los autores escriben que “la inteligencia es compleja y multifacética”, y “ninguna prueba única de inteligencia podría ser decisiva”.
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De hecho, sugieren que la prueba podría salir muy diferente con diferentes diseños. Los expertos en IA, señalan, podrían ser probados como una cohorte de juez. Podrían juzgar de manera diferente a los laicos porque tienen diferentes expectativas de una máquina.
Si se agregara un incentivo financiero para elevar las apuestas, los jueces humanos podrían analizar de manera más estrecha y cuidadosa. Esos son indicios de que la actitud y las expectativas juegan un papel.
“En la medida en que la prueba de Turing hace inteligencia índice, debe considerarse entre otros tipos de evidencia”, concluyen.
Esa sugerencia parece cuadrar con una tendencia creciente en el campo de investigación de IA para involucrar a los humanos “en el bucle”, evaluando y evaluando lo que hacen las máquinas.
¿Es suficiente el juicio humano?
Se queda abierto la cuestión de si el juicio humano será en última instancia suficiente. En la película Blade Runner, los robots “replicantes” en medio de ellos se han vuelto tan buenos que los humanos confían en una máquina, “Voight-Kampff”, para detectar quién es humano y quién es robot.
A medida que la búsqueda continúa llegando a AGI, y los humanos se dan cuenta de lo difícil que es decir qué es AGI o cómo la reconocerían si se toparan con ella, tal vez los humanos tendrán que confiar en las máquinas para evaluar la inteligencia de la máquina.
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O, al menos, pueden tener que preguntar a las máquinas qué máquinas “piensan” sobre los humanos que escriben las indicaciones para tratar de hacer que una máquina engañe a otros humanos.
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He estado a bordo del tren de IA generativo desde los primeros días de Openai, antes del lanzamiento de Chatgpt y, finalmente, Microsoft invirtiendo miles de millones de dólares en OpenAi.
En el papel, Microsoft se supone que se encuentra entre las principales compañías tecnológicas en el espacio de IA, debido a su inversión multimillonaria y los estrechos lazos con OpenAI como su mayor inversor y proveedor exclusivo de la nube (bueno, al menos hasta que SoftBank bombardeó el mejor “Bromance” tecnológico en la historia con su ambiente proyecto de $ 500 mil millones).
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