Los ingenieros de Microsoft actualmente están preparando la capacidad del servidor para los próximos modelos GPT-4.5 y GPT-5 de OpenAI, según una fuente familiarizada con los planes de la compañía. Mientras que Operai CEO Sam Altman Recientemente reconocido que GPT-4.5 se lanzará en cuestión de semanas, entiendo que Microsoft espera alojar el nuevo modelo de IA tan pronto como la próxima semana.
Noticias
Microsoft se prepara para el modelo GPT-5 de Openai
Published
1 mes agoon

Codenammened Orion, GPT-4.5 es el modelo de Next Frontier de OpenAI y el último modelo de pensamiento de pensamiento de la compañía. Operai ya se ha burlado de que GPT-4.5 podría ser mucho más poderoso que GPT-4, pero la compañía también está mirando hacia su modelo GPT-5 que incluirá cambios más significativos.
Me dicen que Microsoft espera GPT-5 a fines de mayo, lo que se alinea con la promesa de Altman de que el modelo de próxima generación llegue en cuestión de meses. Como siempre, esta fecha podría cambiar si los planes de liberación cambian. Informamos en octubre que Operai originalmente planeaba lanzar GPT-4.5 a fines de 2024, pero esto se retrasó posteriormente a principios de 2025.
GPT-5 probablemente será el lanzamiento más importante de la pareja, y Altman se ha referido a él como un “sistema que integra gran parte de nuestra tecnología”. También incluye el nuevo modelo de razonamiento O3 de OpenAI, que la compañía provocó durante sus 12 días de anuncios navideños en diciembre.
Mientras que Openai lanzó O3-Mini el mes pasado, OpenAI ya no planea enviar O3 como modelo independiente, y en su lugar se integrará en este sistema GPT-5. Esto se alinea con el objetivo de OpenAI de combinar sus grandes modelos de idiomas para eventualmente crear un modelo más capaz que podría etiquetarse como inteligencia general artificial o AGI.
Este sistema GPT-5 actualizado también incluirá mejoras significativas en la forma en que usa CHATGPT, unificando los modelos O-Series O OpenAI y la serie GPT para reducir la confusión de saber qué modelo elegir para qué tarea o consulta. “Odiamos al selector de modelo tanto como tú y queremos volver a la inteligencia unificada mágica”, dijo Altman en una publicación en X recientemente.
Si Operai logra enviar a GPT-5 a tiempo para finales de mayo, se alinearía bien con la Conferencia de Desarrolladores Build de Microsoft, que comienza el 19 de mayo y se enfrentará con Google E/S esa semana. Altman apareció en el escenario en Microsoft Build el año pasado, pocos días después de que Operai lanzó GPT-4O como un modelo más rápido que era gratuito para todos los usuarios de ChatGPT.
Informé el año pasado que el lanzamiento de GPT-4O de Openai sorprendió a algunos equipos en Microsoft porque socavó los propios servicios de IA pagados de Microsoft en Azure, que incluyen características de voz y traducción. Las versiones GPT-4.5 y GPT-5 deberían ser una sorpresa menos sorprendente, y espero que el fabricante de software esté listo con actualizaciones de copilot poco después del último lanzamiento de Openai. Microsoft le dio a Copilot un gran rediseño en octubre, pocos meses después de que Operai lanzó GPT-4O.
Al igual que Operai, Microsoft también ha estado trabajando para mejorar el selector del modelo de Copilot para que sea más fácil para los usuarios interactuar con el Asistente de IA sin tener que seleccionar el modelo AI que alimenta esas interacciones. Microsoft solía tener opciones “creativas”, “equilibradas” y “precisas” para ayudar a controlar la salida del modelo, pero los desechaba con la revisión de copilot grande el año pasado. En enero, Microsoft agregó un botón “Think más profundo” que utiliza el modelo de razonamiento O1 de OpenAI para responder consultas.
Microsoft también está trabajando en su propia versión del nuevo agente de IA de OpenAi que puede hacer cosas en la web por usted. El operador puede interactuar con las GUI en las páginas web, lo que le permite tomar medidas automáticamente por usted. Es un concepto similar a una macro que puede automatizar tareas o un sistema de piloto automático en aviones que no requiere atención constante de un humano.
Espero un anfitrión de anuncios de IA de Microsoft en los próximos meses, particularmente en Build en mayo, donde presenta su última tecnología a los desarrolladores que crean aplicaciones y productos de IA. Microsoft se ha centrado mucho recientemente en las capacidades de sus agentes de IA, y he oído que los equipos han estado tratando de reducir los costos involucrados para hacerlos aún más atractivos para las empresas.
Microsoft Build y Google I/O también se superponen este año, así que espere ver que ambas compañías intenten uno de las demás en anuncios de IA, particularmente con GPT-5 para debutar al mismo tiempo.
- La era Xbox AI de Microsoft comienza con un modelo que puede generar juego. He estado esperando que Microsoft comience a hablar seriamente sobre sus planes de IA para los juegos, y esta semana, sorprendió a todos con un modelo que pueda generar imágenes y más. Microsoft Research ha creado Muse, un modelo de IA generativo que puede generar un entorno de juego basado en imágenes o acciones de controlador de los jugadores. CEO de Microsoft Gaming Phil Spencer incluso ha afirmado que podría usarse para recrear juegos antiguos “sin la necesidad de que el motor original se ejecute en el hardware original”. Este es un trabajo temprano en la fase de investigación y puede no conducir a nada significativo, pero algunos desarrolladores de juegos son infeliz que Microsoft incluso está explorando esta idea.
- Microsoft anuncia un avance de la computación cuántica con el nuevo chip Majorana 1. Microsoft afirma que ha hecho un avance clave en la computación cuántica esta semana con un proyecto de investigación y un procesador basado en un nuevo material y arquitectura para la computación cuántica. El procesador Majorana 1 puede caber en la palma de una mano, y Microsoft dice que algún día podría caber un millón de qubits, las unidades de información en la computación cuántica, en el chip. El procesador se basa en partículas de Majorana, y Microsoft afirma que ha creado el “primer topoconductor del mundo”, un nuevo tipo de material que no solo puede observar sino también controlar partículas de Majorana para crear qubits más confiables. Todavía estamos muy lejos de la computación cuántica, pero si el hito de Microsoft es tan grande como afirma, es un paso más para resolver problemas de escala industrial.
- Microsoft aún no lo mantiene iniciado sesión en su cuenta. El mes pasado, Microsoft comenzó a mostrar notificaciones en Outlook.com sobre mantenerlo automáticamente firmado en una cuenta. Los cambios se implementarían en febrero, lo que significa que permanecería iniciado sesión en una cuenta de Microsoft automáticamente a menos que se registre. Microsoft ahora dice que estas notificaciones y un documento de soporte fueron un error, y no está claro cuándo aparecerán los cambios.
- Microsoft Boss habla AGI, el avance cuántico y más. CEO de Microsoft Satya Nadella Discutió el avance cuántico de la compañía, por qué no cree en AGI y el nuevo modelo de IA de Muse Gaming en una entrevista de una hora de duración esta semana con Podcaster Dwarkesh Patel. Nadella también reflexionó sobre sus 34 años en Microsoft y cómo es importante que Microsoft se mantenga relevante, ya que se acerca a su 50 aniversario.
- Xbox ahora admite discos duros externos más grandes. La última actualización del tablero de Xbox de febrero ha comenzado a implementarse, y la adición principal es la capacidad de conectar discos duros de cualquier tamaño a su consola Xbox. Anteriormente, esto se limitaba a 16TB, pero ahora las consolas Xbox pueden crear particiones con un máximo de 16 tb cada uno, desbloqueando el soporte para unidades masivas. Es un gran cambio si tiene una gran cantidad de almacenamiento a mano, y debería permitirle mantener más de unos pocos gigantes Obligaciones Juegos. Pero aún necesitará copiar títulos modernos de la serie Xbox S / X para el almacenamiento interno más rápido o el almacenamiento extraíble para jugarlos.
- El copiloto en Excel ahora puede hacer referencia a archivos de oficina. Copilot no ha sido tan rico en Excel como lo ha sido en otras aplicaciones de oficina, pero Microsoft ahora está probando una nueva característica que le permite hacer referencia a los archivos de Word, Excel, PowerPoint y PDF dentro de la versión de Excel de su herramienta AI. Esto debería facilitar la obtención de contenido de la web para tablas o incluso extraer datos clave de un documento de Word e importarlo a su hoja de cálculo.
- Microsoft no está eliminando el soporte para un montón de CPU de Intel. Microsoft actualizó su lista de soporte de CPU para la actualización 24H2 a Windows 11 recientemente, y está causando mucha confusión. La lista ya no incluye soporte para las CPU Intel de octava, novena y décima generación, pero entiendo que esta lista no es precisa y se solucionará pronto.
- Podrá recordar correos electrónicos en Outlook para Android e iOS pronto. Si alguna vez envió un correo electrónico accidentalmente desde su teléfono y luego tuvo que revisarlo para recordarlo de Outlook para Windows, Microsoft tiene una nueva característica solo para usted. Los correos electrónicos de recuperación en Outlook Mobile le permitirán retractar un correo electrónico de la bandeja de entrada de un destinatario después de que haya enviado. Estará disponible en versiones de prueba de Outlook para Android e iOS a fines de febrero, y debería aparecer para todos los usuarios móviles de Outlook en los próximos meses. Microsoft también está agregando soporte de tablas personalizadas a Word para Android e iOS pronto.
- Microsoft Powertoys está recibiendo soporte para instalar paquetes de alas. Microsoft tiene comenzó a burlarse La capacidad de su función de ejecución de PowerToys para instalar aplicaciones de Windows. Hace uso de Winget, el Administrador de paquetes de Windows de Microsoft, para obtener las últimas versiones de las aplicaciones populares de Windows y hacerlas fáciles de instalar desde la función PowerToys Run.
- El retiro de Windows se está acercando al lanzamiento. Microsoft parece estar acercándose a lanzar el retiro al Copilot Plus PC. La función con AI ha estado en vista previa durante unos meses, y Microsoft ahora está preparando una actualización para los expertos de Windows que eliminarán las instantáneas existentes. Eso sugiere que hay algunos grandes cambios subyacentes en el camino y que Microsoft se está acercando a lanzar esto públicamente.
¿Qué opinas sobre los anuncios de Xbox AI esta semana? Deje un comentario aquí, o siempre puede comunicarse conmigo en notteepad@theverege.com si desea discutir los cambios de Xbox AI con más detalle. Si ha oído hablar de cualquiera de los proyectos secretos de Microsoft, también puede comunicarse conmigo por correo electrónico a notepad@theverege.com o hablarme de manera confidencial en la aplicación de mensajería de señales, donde soy tomwarren.01. También soy Tomwarren en Telegram, si prefieres charlar allí.
Gracias por suscribirse a Bloc.
You may like
Noticias
Google lanza Gemini 2.5 Pro, empujando los límites del razonamiento de IA
Published
5 horas agoon
27 marzo, 2025
Géminis 2.5
Gemini 2.5 Pro es el último modelo de IA multimodal a gran escala de Google Deepmind, diseñado con capacidades incorporadas de “pensamiento” para manejar tareas complejas. Como el primer lanzamiento de la serie Gemini 2.5, el modelo Pro lidera muchos puntos de referencia de la industria mediante márgenes significativos y demuestra fuertes capacidades de razonamiento y codificación.
A diferencia de las generaciones anteriores de IA que simplemente predijeron texto basado en patrones, Gemini 2.5 Pro está diseñado para analizar la información profundamente, sacar conclusiones lógicas, incorporar un contexto matizado y tomar decisiones informadas antes de responder. Esta evolución en las posiciones de diseño Gemini 2.5 Pro como un modelo de propósito general altamente avanzado que es adecuado para aplicaciones empresariales que exigen precisión y adaptabilidad.
En el núcleo de las características avanzadas de Gemini 2.5 Pro hay un cambio fundamental en su diseño arquitectónico, avanzando hacia lo que Google se refiere como un “modelo de pensamiento”. Esto indica una ruptura de los modelos de IA tradicionales centrados principalmente en la predicción y la clasificación hacia un sistema que se involucra en la deliberación y el razonamiento internos antes de generar una respuesta. Este enfoque intencional conduce a un rendimiento y una precisión significativamente mejorados, especialmente cuando se abordan tareas complejas que requieren más que un mero reconocimiento de patrones.
El rendimiento mejorado de Gemini Pro 2.5 no se debe únicamente al aumento de la potencia computacional o el tamaño del modelo. Más bien, surge de una combinación sofisticada de un modelo base subyacente muy mejorado, aprovechando los avances en la arquitectura de la red neuronal, los conjuntos de datos de entrenamiento extensos y las metodologías refinadas posteriores a la capacitación. Estas técnicas posteriores a la capacitación, que con frecuencia implican el aprendizaje de refuerzo, son cruciales para ajustar el comportamiento del modelo, asegurando una mayor calidad y resultados más relevantes. Esta evolución arquitectónica permite que el modelo realice análisis de información más exhaustivos, lleguen a conclusiones más precisas y lógicas, comprenda mejor e incorpore matices contextuales y, en última instancia, tome decisiones más informadas y confiables, capacidad que son esenciales para aplicaciones comerciales estratégicas.
Más allá del razonamiento abstracto, Gemini 2.5 Pro ofrece un conjunto de capacidades avanzadas que son directamente relevantes para las necesidades empresariales. Lo más destacado es su mejora significativa en el dominio de la codificación. Los ingenieros de Google informan que el rendimiento de la codificación experimentó un salto considerable de Gemini 2.0 a 2.5, con más mejoras en el horizonte. El modelo 2.5 Pro se destaca en la generación y el código de refinación, capaz de crear un software complejo, como una aplicación web interactiva funcional, desde un aviso de alto nivel. En una demostración, el modelo desarrolló un juego completo de “corredor interminable” en HTML/JS a partir de un mensaje de una sola línea, ilustrando su capacidad para administrar las tareas de codificación a nivel de proyecto de forma autónoma. Gemini 2.5 Pro también se destaca en una sólida transformación y edición de código, por lo que es valioso para tareas como refactorizar el código heredado o la traducción del código entre idiomas. En un punto de referencia de ingeniería de software estandarizado (verificado por el banco SWE), el modelo logró una puntuación alta (63.8%) utilizando una configuración de agente autónomo, lo que indica su fuerza para abordar los desafíos de codificación complejos de varios pasos. Para las empresas, esto significa que la IA puede funcionar no solo como un asistente de conversación sino también como una ayuda de codificación capaz o incluso un agente de software semiautónomo.
Géminis 2.5 Pro
Como parte del ecosistema de Géminis más amplio, Google también ha introducido TXGEMMA, un conjunto de modelos abiertos dirigidos a desafíos especializados de la industria. TXGEMMA es una colección de modelos derivados de la Serie Ligera de Gemma (versiones de código abierto de Gemini Technology) y adaptado específicamente para el desarrollo terapéutico de fármacos y biotecnología. Estos modelos están capacitados para comprender y predecir las propiedades de posibles medicamentos y terapias génicas, lo que ayuda a los investigadores a identificar candidatos prometedores e incluso pronosticar resultados de ensayos clínicos.
En esencia, TXGEMMA toma las técnicas de modelado y razonamiento del lenguaje central de Géminis y las aplica al dominio farmacéutico, donde puede examinar la literatura biomédica, los datos químicos y los resultados del ensayo para ayudar en las decisiones de I + D. El modelo de TXGEMMA más grande (con 27 mil millones de parámetros) ha demostrado el rendimiento a la par o excediendo modelos especializados en muchas tareas de descubrimiento de fármacos, todo mientras se conserva las habilidades generales de razonamiento. Para los líderes empresariales en atención médica y ciencias de la vida, TXGEMMA muestra la adaptabilidad de la arquitectura de Géminis a dominios misioneros críticos: ilustra cómo la IA de vanguardia puede acelerar flujos de trabajo altamente específicos como el descubrimiento de fármacos que tradicionalmente llevan años e incurrir en costos masivos.
Gemini 2.5 Pro representa un paso adelante significativo en el diseño del modelo de IA, combinando la potencia bruta con capacidades de razonamiento refinado que abordan directamente las tareas complejas del mundo real. Su arquitectura, con multimodalidad nativa y una longitud de contexto sin precedentes, permite a las empresas traer una variedad más rica de datos para tener problemas, extrayendo ideas que los modelos anteriores podrían haberse perdido. El fuerte desempeño del modelo en los puntos de referencia de codificación y razonamiento brinda la confianza de que puede manejar aplicaciones exigentes, desde la automatización de partes de la ingeniería de software hasta dar sentido a las amplias bases de conocimiento corporativo. Con el soporte de Google para la integración empresarial a través de plataformas en la nube y la aparición de ramas específicas de dominio como TXGEMMA, el ecosistema Gemini 2.5 Pro está listo para proporcionar la inteligencia general y las habilidades especializadas que buscan las empresas modernas. Para las CXO que planea la estrategia de IA de su empresa, Gemini 2.5 Pro ofrece una vista previa de cómo se pueden implementar sistemas de IA de próxima generación para impulsar la innovación y la ventaja competitiva, todos centrados en un razonamiento más profundo, un contexto más amplio y resultados tangibles.
Noticias
Gemini 2.5 Pro está aquí, y cambia el juego AI (nuevamente)
Published
11 horas agoon
26 marzo, 2025
Google ha presentado Gemini 2.5 Pro, llamándolo “Modelo de IA más inteligente” hasta la fecha. Este último modelo de lenguaje grande, desarrollado por el equipo de Google Deepmind, se describe como un “modelo de pensamiento” diseñado para abordar problemas complejos razonando a través de pasos internamente antes de responder. Los primeros puntos de referencia respaldan la confianza de Google: Gemini 2.5 Pro (un primer lanzamiento experimental de la serie 2.5) debutan en el número 1 en la tabla de clasificación Lmarena de asistentes de IA por un margen significativo, y lidera muchas pruebas estándar para la codificación, las matemáticas y las tareas científicas.
Las nuevas capacidades y características clave en Gemini 2.5 Pro incluyen:
- Razonamiento de la cadena de pensamiento: A diferencia de los chatbots más sencillos, Gemini 2.5 Pro explícitamente “piensa” a través de un problema internamente. Esto lleva a respuestas más lógicas y precisas sobre consultas difíciles, desde rompecabezas lógicos difíciles hasta tareas de planificación complejas.
- Rendimiento de última generación: Google informa que 2.5 Pro supera los últimos modelos de OpenAI y Anthrope en muchos puntos de referencia. Por ejemplo, estableció nuevos máximos en las pruebas de razonamiento difíciles como el último examen de la humanidad (puntuando 18.8% frente a 14% para el modelo de OpenAI y 8.9% para Anthrope’s), y lidera en varios desafíos de matemáticas y ciencias sin necesidad de trucos costosos como la votación en conjunto.
- Habilidades de codificación avanzada: El modelo muestra un gran salto en la capacidad de codificación sobre su predecesor. Se destaca en la generación y edición del código para aplicaciones web e incluso scripts autónomos de “agente”. En el punto de referencia de codificación SWE-Bench, Gemini 2.5 Pro alcanzó una tasa de éxito del 63.8%, muy por delante de los resultados de OpenAi, aunque todavía un poco detrás del modelo especializado de “soneto” “soneto” de Anthrope (70.3%).
- Comprensión multimodal: Al igual que los modelos Gemini anteriores, 2.5 Pro es multimodal nativo: puede aceptar y razonar sobre texto, imágenes, audio, incluso videos e entrada de código en una conversación. Esta versatilidad significa que podría describir una imagen, depurar un programa y analizar una hoja de cálculo, todo dentro de una sola sesión.
- Ventana de contexto masivo: Quizás lo más impresionante, Gemini 2.5 Pro puede manejar hasta 1 millón de tokens de contexto (con una actualización de tokens de 2 millones en el horizonte). En términos prácticos, eso significa que puede ingerir cientos de páginas de textos o repositorios de código enteros a la vez sin perder el seguimiento de los detalles. Esta larga memoria supera enormemente lo que ofrecen la mayoría de los otros modelos de IA, permitiendo que Gemini mantenga una comprensión detallada de documentos o discusiones muy grandes.
Según Google, estos avances provienen de un modelo base significativamente mejorado combinado con técnicas mejoradas después de la capacitación. En particular, Google también retira la marca separada de “pensamiento flash” que utilizó para Gemini 2.0; Con 2.5, las capacidades de razonamiento ahora están incorporadas de forma predeterminada en todos los modelos futuros. Para los usuarios, eso significa que incluso las interacciones generales con Gemini se beneficiarán de este nivel más profundo de “pensar” debajo del capó.
Implicaciones para la automatización y diseño
Más allá del zumbido de los puntos de referencia y la competencia, la importancia real de Gemini 2.5 Pro puede estar en lo que permite para los usuarios finales e industrias. El fuerte desempeño del modelo en las tareas de codificación y razonamiento no se trata solo de resolver acertijos para alardear de los derechos: insinúa nuevas posibilidades para la automatización del lugar de trabajo, el desarrollo de software e incluso el diseño creativo.
Tome la codificación, por ejemplo. Con la capacidad de generar código de trabajo a partir de un mensaje simple, Gemini 2.5 Pro puede actuar como un multiplicador de proyecto para los desarrolladores. Un solo ingeniero podría potencialmente prototipos de una aplicación web o analizar una base de código completa con asistencia de IA que maneja gran parte del trabajo de gruñidos. En una demostración de Google, el modelo creó un videojuego básico desde cero dada solo una descripción de una oración. Esto sugiere un futuro en el que los no programadores describirán una idea y obtendrán una aplicación en ejecución en respuesta (“codificación de vibos”), bajando drásticamente la barrera para la creación de software.
Incluso para desarrolladores experimentados, tener una IA que pueda comprender y modificar repositorios de código grandes (gracias a ese contexto de 1 m) significa una depuración más rápida, revisiones de código y refactorización. Nos estamos moviendo hacia una era de programadores de pares de IA que pueden mantener el “Gran imagen” de un proyecto complejo en su cabeza, por lo que no tiene que recordarles el contexto con cada aviso.
Las habilidades de razonamiento avanzado de Gemini 2.5 también juegan en la automatización del trabajo de conocimiento. Los primeros usuarios han intentado alimentarse en largos contratos y pedirle al modelo que extraiga cláusulas clave o resume puntos, con resultados prometedores. Imagine automatizar partes de la revisión legal, la investigación de diligencia debida o el análisis financiero al dejar que la IA pase a través de cientos de páginas de documentos y retire lo que importa, tareas que actualmente comen innumerables horas humanas.
La habilidad multimodal de Gemini significa que incluso podría analizar una mezcla de textos, hojas de cálculo y diagramas juntos, dando un resumen coherente. Este tipo de IA podría convertirse en un asistente invaluable para profesionales en derecho, medicina, ingeniería o cualquier campo ahogamiento en datos y documentación.
Para los campos creativos y el diseño de productos, modelos como Gemini 2.5 Pro también abren posibilidades intrigantes. Pueden servir como socios de lluvia de ideas, por ejemplo, que generan conceptos de diseño o copia de marketing mientras razonan sobre los requisitos, o como prototipos rápidos que transforman una idea aproximada en un borrador tangible. El énfasis de Google en el comportamiento de la agente (la capacidad del modelo para usar herramientas y realizar planes de varios pasos de forma autónoma) sugerencias de que las versiones futuras podrían integrarse directamente con el software.
Uno podría imaginar una IA de diseño que no solo sugiere ideas, sino que también navega por el software de diseño o escribe código para implementar esas ideas, todas guiadas por instrucciones humanas de alto nivel. Tales capacidades difuminan la línea entre “Thinker” y “Doer” en el reino de AI, y Gemini 2.5 es un paso en esa dirección, una IA que puede conceptualizar soluciones y ejecutarlas en varios dominios.
Sin embargo, estos avances también plantean preguntas importantes. A medida que AI asume tareas más complejas, ¿cómo nos aseguramos de que comprenda los matices y los límites éticos (por ejemplo, al decidir qué cláusulas de contrato son sensibles o cómo equilibrar los aspectos creativos frente a los aspectos prácticos en el diseño)? Google y otros necesitarán construir barandillas robustas, y los usuarios necesitarán aprender nuevos conjuntos de habilidades, lo que solicita y supervisará la IA, a medida que estas herramientas se convierten en compañeros de trabajo.
No obstante, la trayectoria es clara: modelos como Gemini 2.5 Pro están empujando la IA más profundamente en roles que anteriormente requerían inteligencia humana y creatividad. Las implicaciones para la productividad y la innovación son enormes, y es probable que veamos efectos dominantes en cómo se construyen los productos y cómo se realiza el trabajo en muchas industrias.
Géminis 2.5 y el nuevo campo AI
Con Gemini 2.5 Pro, Google está apostando un reclamo a la vanguardia de la carrera de IA, y enviando un mensaje a sus rivales. Hace solo un par de años, la narración era que la IA de Google (piense en las primeras iteraciones de Bard) estaba rezagada detrás de Chatgpt de OpenAi y los movimientos agresivos de Microsoft. Ahora, al organizar el talento combinado de Google Research y DeepMind, la compañía ha entregado un modelo que puede competir legítimamente por el título del mejor asistente de IA en el planeta.
Esto es un buen augurio para el posicionamiento a largo plazo de Google. Los modelos de IA se consideran cada vez más como plataformas centrales (al igual que los sistemas operativos o los servicios en la nube), y tener un modelo de nivel superior le da a Google una mano fuerte para jugar en todo, desde ofertas de la nube empresarial (Google Cloud/Vertex AI) hasta servicios de consumo como búsqueda, aplicaciones de productividad y Android. A la larga, podemos esperar que la familia Gemini se integre en muchos productos de Google, potencialmente sobrealimentando el Asistente de Google, mejorando las aplicaciones de Google Workspace con características más inteligentes y mejorando la búsqueda con habilidades más conversacionales y conscientes del contexto.
El lanzamiento de Gemini 2.5 Pro también destaca cuán competitivo se ha vuelto el panorama de IA. Operai, antrópico y otros jugadores como Meta y Startups emergentes están iterando rápidamente en sus modelos. Cada salto de una empresa, ya sea una ventana de contexto más amplia, una nueva forma de integrar herramientas o una nueva técnica de seguridad, es respondida rápidamente por otros. El movimiento de Google para incrustar el razonamiento en todos sus modelos es estratégico, asegurando que no se quede atrás en la “inteligencia” de su IA. Mientras tanto, la estrategia de Anthrope de dar a los usuarios más control (como se ve con la profundidad de razonamiento ajustable de Claude 3.7) y los refinamientos continuos de OpenAI a GPT-4.X mantienen la presión sobre.
Para los usuarios finales y los desarrolladores, esta competencia es en gran medida positiva: significa mejores sistemas de IA que llegan más rápido y más opciones en el mercado. Estamos viendo un ecosistema de IA en el que ninguna empresa tiene el monopolio de la innovación, y esa dinámica empuja a cada uno a sobresalir, al igual que los primeros días de la computadora personal o las guerras de teléfonos inteligentes.
En este contexto, la versión de Gemini 2.5 Pro es más que una actualización de productos de Google: es una declaración de intención. Se indica que Google pretende no ser solo un seguidor rápido sino un líder en la nueva era de la IA. La compañía está aprovechando su infraestructura informática masiva (necesaria para entrenar modelos con más de 1 millones de contextos tokens) y vastas recursos de datos para superar los límites que pocos otros pueden. Al mismo tiempo, el enfoque de Google (implementando modelos experimentales para usuarios de confianza, integrando AI en su ecosistema cuidadosamente) muestra un deseo de equilibrar la ambición con la responsabilidad y la practicidad.
Como Koray Kavukcuoglu, CTO de Google Deepmind, lo expresó en el anuncio, el objetivo es hacer que la IA sea más útil y capaz al mejorarlo a un ritmo rápido.
Para los observadores de la industria, Gemini 2.5 Pro es un hito que marca qué tan lejos ha llegado la IA a principios de 2025, y un indicio de hacia dónde va. El bar de “estado del arte” sigue aumentando: hoy es razonamiento y destreza multimodal, mañana podría ser algo así como la resolución de problemas o la autonomía aún más general. El último modelo de Google muestra que la compañía no solo está en la carrera, sino que tiene la intención de dar forma a su resultado. Si Gemini 2.5 tiene algo que ver, la próxima generación de modelos de IA estará aún más integrada en nuestro trabajo y vidas, lo que nos lleva a volver a imaginar cómo usamos la inteligencia de la máquina.
Noticias
Usé IA para planificar mis comidas durante una semana, esta es mi opinión honesta.
Published
12 horas agoon
26 marzo, 2025
Como escritor, siempre he sido reclino de AI. ¿Robará mi trabajo? ¿Terminará tomando el mundo como esos robots en esa película de Will Smith? Dejando de lado mis dramáticas preocupaciones, me encontré increíblemente intrigado cuando recientemente encontré varias publicaciones en X (anteriormente Twitter) por personas que usaban ChatGPT para crear listas de compras y planificar sus comidas durante una semana. Cualquier cosa que haga que esta tarea semanal sea más fácil es algo que pueda respaldar, o al menos probar.
Entonces, como experimento, en lugar de llenar mi carrito de compras con los sospechosos habituales, utilicé ChatGPT para crear un plan de comidas de cinco días y mi lista de compras. Esto es lo que siguió:
El proceso
Para que Chatgpt se encargue de esta tarea para mí, escribí el siguiente comando: “Cree una lista de comestibles y recetas (desayuno, almuerzo, cena y bocadillos) para los lunes a viernes. El presupuesto es de $ 75. No incluya tomates, guisantes u avena. Las recetas deben ser bastante saludables y densas en nutrientes. ¡Gracias!”
Traté de ser lo más específico posible sin hacer demasiado. También quería desafiar a ChatGPT financieramente lanzando un presupuesto modesto. Y me aseguré de mantenerlo lindo y amable con un poco de gratitud al final (me niego a ser Yo, robot‘d). Al recibir mis resultados, había un ingrediente que sabía que quería salir. “Eso es genial, pero no tofu”, escribí al chatbot.
“¡Lo tengo! Ajustaré el plan y eliminaré el tofu, reemplazándolo con otras opciones de proteínas”, respondió ChatGPT, antes de compartir una lista de comestibles y un plan de comidas actualizados.
Y así, tenía una lista completa de comestibles y comidas de lunes a viernes. Aunque ChatGPT hizo todo el trabajo, me sentí productivo de alguna manera. Algo sobre las comidas planeadas para la semana realmente se quita una carga. Tenía esperanzas.
Las comidas
Aquí está el plan de comidas Chatgpt diseñado para mí, a continuación. Para ahorrarle mucha redundancia, he notado algunos, pero no todas, de las instrucciones que Chatgpt me dio en cuanto a la preparación. (La mayoría de estas comidas son bastante fáciles de hacer sin mucha dirección externa).
Lunes
Desayuno: Huevos revueltos con espinacas
Almuerzo: Ensalada de atún con aceite de oliva, pepinos y zanahorias
Cena: Pollo a la parrilla con batatas asadas y brócoli (Sazone el pollo con sal, pimienta y ajo en polvo, luego sea la parrilla o la sartén; las batatas de cubos y asanlos con aceite de oliva, sal y pimienta a 400 ° F durante 25 minutos; brócoli de vapor).
Bocadillo: Yogurt griego con bayas.
Martes
Desayuno: Yogurt griego con mantequilla de plátano y maní (Corte el plátano y agregue a un tazón de yogurt griego; rocíe con mantequilla de maní para proteínas agregadas).
Almuerzo: Vegetal salteado con pollo y arroz marrón (Corte el pollo y cocine en aceite de oliva hasta que se dore; Agregue verduras congeladas y saltee con salsa de soja; Servir con arroz integral).
Cena: Pechuga de pollo al horno con calabacín asado y batatas
Bocadillo: Zanahorias con mantequilla de maní
Miércoles
Desayuno: Huevos revueltos con pimiento rojo y espinacas
Almuerzo: Envoltura de pollo y verduras con pan de trigo integral (Corte el pollo a la parrilla y coloque en una envoltura con espinacas y pepino. Rocíe con aceite de oliva y enrolle.)
Cena: Salteado de pollo con brócoli y arroz marrón
Bocadillo: Yogurt griego con llovizna de miel
Jueves
Desayuno: Tostada de mantequilla de plátano y maní
Almuerzo: Ensalada de atún en tostada de trigo entero (Mezcle el atún enlatado con pepino picado y aceite de oliva; extienda la mezcla sobre pan de trigo integral tostado).
Cena: Pollo horneado con verduras asadas
Bocadillo: Zanahorias con salsa de yogurt griega
Viernes
Desayuno: Veggie Scramble con huevos
Almuerzo: Tazón de pollo y arroz (Cocine el pollo y córtelo; sirva con arroz integral y brócoli al vapor; rocíe con salsa de soja).
Cena: Pollo salteado con verduras mixtas y batata
Bocadillo: Yogurt griego con un puñado de bayas congeladas.
Al revisar las diversas comidas que se proporcionan Chatgpt, desearía que incluya “Hacerlo sabroso” en mi solicitud inicial. Tengo que admitir que mis papilas gustativas estaban bastante aburridas el miércoles. No tengo nada contra el pollo, pero ahora sufro un caso importante de fatiga avícola.
Las compras de comestibles
Chatgpt me dio esta lista para hacer mis comidas, junto con su precio para cada artículo:
Desglose del presupuesto:
- Huevos: $ 2.50
- Pechuga de pollo (1 lb): $ 6.00
- TUMA CONDIVADO: $ 1.00
- Frijoles negros (1 lata): $ 1.00
- Yogurt griego (32 oz): $ 4.00
- Espinacas (1 grupo): $ 1.50
- Brócoli (1 cabeza): $ 2.00
- Batatas (2): $ 3.00
- Calabacín (2): $ 1.50
- Pepino (1): $ 1.00
- Zanahorias (1 lb): $ 1.50
- Pimiento rojo (1): $ 1.00
- Verduras mixtas congeladas: $ 2.00
- Bananas (2): $ 1.00
- Manzanas (2): $ 1.50
- Bayas congeladas: $ 3.00
- Pan de trigo integral: $ 2.00
- Arroz marrón: $ 2.00
- Pasta de trigo integral: $ 1.50
- Queso cheddar: $ 2.50
- Leche: $ 1.50
- Mantequilla de maní: $ 2.00
- Aceite de oliva, salsa de soja, sal, pimienta, ajo en polvo, cebolla en polvo: ~ $ 6.00
Total: ~ $ 74.50
También incluyó este mensaje agradable en buena medida: “Esto debería estar dentro de su presupuesto mientras mantiene las comidas saludables y equilibradas. ¡Disfruta!”
Primero: el presupuesto. Ya tenía aceite de oliva, salsa de soja y los condimentos disponibles, por lo que no necesitaba comprarlos. Afortunadamente, tenía todos esos ingredientes porque no hay forma de que cuestan solo $ 6 juntos. ¡El aceite de oliva solo es más que eso! (Me pregunté si ChatGPT estaba calculando ese precio según la cantidad que usaría.
Compré más de una sola libra de pollo, no seguro si se trataba de un error de chatgpt, pero dada la cantidad de comidas que llamaban al pollo, me quedé con mi paquete habitual, que está más cerca de una libra y media. Para hacer mis compras, utilicé Instacart, que tiende a ser más caro que ir en persona, pero obtuve dentro de aproximadamente $ 10 de ese presupuesto de $ 75. ¡No está mal, chatgpt!
(Notaré que estaba cocinando para mí, pero con la cantidad de artículos comprados, habría habido mucha comida para uno, tal vez incluso otras dos personas).
Ahora, aquí es donde las cosas se ponen raras. Después de comprar los comestibles, comparé las comidas con la lista de comestibles, y algo importante se destacó. Varios de los artículos enumerados en la lista de compras no se usaron en las comidas. Sé que ChatGPT es plenamente consciente del costo de los comestibles, así que por qué me haría comprar cinco artículos (¡sí, cinco!) Que no necesitaba está más allá de mí. En caso de que se lo pregunte, esos cinco artículos eran una lata de frijoles negros, pasta de trigo integral, queso, manzanas y leche. Sinceramente, todavía estoy rascándome la cabeza sobre este.

Dejando a un lado la lista de compras, estaba emocionado de probar algunas recetas nuevas (y saludables). Y me complace decir que encontré algunos favoritos nuevos gracias a este pequeño experimento. Entre mis recetas favoritas estaban el yogur griego con plátanos y mantequilla de maní (también agregué una llovizna de miel) y salteado de verduras con pollo y arroz integral.
Pero, hubo casos en los que se sentía absolutamente como si las comidas fueran planificadas por un robot. Por ejemplo, una envoltura de sándwich hecha “usando pan de trigo integral” me pareció un poco extraño. ¿Cómo “enrollar” una rebanada de pan? Y las bayas frescas habrían sido una mejor compra que las bayas congeladas, dado que las estaba usando como una cobertura de yogurt.
El veredicto
El fiasco de la lista de comestibles me apagó, pero avanzé. Y tal vez debería haber presionado ese carrito de comestibles virtual muy, muy lejos porque, en última instancia, esta es una técnica sin la que puedo prescindir. Además de un puñado de favoritos, las comidas sugeridas eran decepcionantes. La conveniencia de todo simplemente no valió la pena para mí. Estoy seguro de que obtendría mejores resultados con un presupuesto más grande y solicitudes más específicas, pero prefiero trabajar con una persona humana real en un plan de comidas que se adapte a mí individualmente.
¡Ahora, por favor envíeme todas sus recetas favoritas de pollo y sin atún!
Danielle Harling es una escritora independiente con sede en Atlanta con un amor por los espacios diseñados con colores, cócteles artesanales y compras en línea (generalmente para tacones de diseñador que rompen el presupuesto). Su trabajo anterior ha aparecido en Fodor’s, Forbes, Mydomaine, Architectural Digest y más.
Related posts






































































































































































































































Trending
-
Startups10 meses ago
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Recursos11 meses ago
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Tutoriales11 meses ago
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Startups9 meses ago
Startups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Recursos11 meses ago
Suno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
-
Startups11 meses ago
Deepgram: Revolucionando el Reconocimiento de Voz con IA
-
Recursos10 meses ago
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Noticias8 meses ago
Dos periodistas octogenarios deman a ChatGPT por robar su trabajo