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Openai promociona una nueva asociación gubernamental y apoyo para la infraestructura de IA
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2 meses agoon

Mary Louise Kelly, anfitriona:
Estos primeros días de la segunda administración Trump están trayendo grandes cambios a muchas cosas, incluido el negocio de la inteligencia artificial. El día 2 trajo el anuncio de Stargate, ese es un proyecto de infraestructura AI de $ 500 mil millones. Es una empresa privada, aunque el presidente Trump la presentó en la Casa Blanca y está lanzando su apoyo detrás de él. Luego está todo el casco sobre la startup china Deepseek, y hoy, OpenAi, la compañía detrás de ChatGPT, también una gran parte de Stargate, anunció que se está asociando con los Laboratorios Nacionales de los Estados Unidos para proporcionar al gobierno modelos avanzados para cosas como ciberseguridad, energía. Infraestructura y seguridad nuclear. Bueno, Chris Lehane es el director de Asuntos Globales de Openai. Está aquí en DC, donde OpenAi hizo este anuncio hoy. Chris Lehane, bienvenido.
Chris Lehane: Mary Louise, gracias por invitarme.
Kelly: Comience con esta nueva asociación con los National Labs. En unas pocas oraciones, ¿por qué es esto un gran problema y cuál es el marco de tiempo para que tenga fruto?
Lehane: Sí, creemos que este es un anuncio realmente significativo. En resumen, es OpenAi que lleva su innovación de vanguardia, la tecnología de IA de vanguardia, a los Laboratorios Nacionales de los Estados Unidos. Será crítico a medida que esos laboratorios avancen en el desarrollo de la investigación y el desarrollo. Apoyará a los imperativos de seguridad nacional. Pero al final del día, lo que realmente trae es nuestra tecnología de vanguardia, la innovación que estamos construyendo y asegurándose de que lo estamos haciendo en colaboración, en asociación con el gobierno de los Estados Unidos …
Kelly: Sí.
Lehane: … los laboratorios, así que …
Kelly: Déjame convertirte en Stargate, esta enorme y nueva empresa conjunta de $ 500 mil millones que acaba de anunciarse.
Lehane: Sí.
Kelly: OpenAi es un jugador clave en Stargate. Por simplemente que pueda explicar, ¿qué es Stargate y por qué lo necesitamos?
Lehane: Stargate es infraestructura, es el destino. Al final del día, los Estados Unidos y la República Popular de China están en una carrera, una competencia, para ver quién lidera en última instancia en la IA. En este momento, Estados Unidos tiene una ventaja. No es una gran ventaja, pero tenemos una ventaja. En última instancia, ¿qué determinará quién gana esta competencia, quién gana esta carrera? Y las apuestas no podrían ser más grandes, realmente es, ¿vamos a construir el mundo con IA democrática, libre o será una IA autoritaria y autocrática? Y lo que decidirá que es algo llamado Compute. Y el cálculo es, si suma las siguientes piezas (chips, datos, talento y energía) y si junta esa pila completa, eso representa la infraestructura. Es una infraestructura de IA del siglo XXI. Entonces, lo que anunciamos la semana pasada con el presidente Trump, con nuestros socios en Oracle y SoftBank, es una inversión de $ 500 mil millones en infraestructura de IA de EE. UU. Para generar ese calculador, lo que ayudará a garantizar que Estados Unidos mantenga su ventaja en la IA.
Kelly: Suena elevado. ¿Stargate hará algo, creará algo útil para el estadounidense promedio?
Lehane: Sí. Para un estadounidense típico, en primer lugar, habrá cientos de miles de empleos creados solo por la construcción de esto. Ya hemos comenzado un proyecto en Abilene, Texas. Habrá otros estados que serán atraídos. Pero lo que esto también significa, porque habrá acceso al cálculo, es que la tecnología generada por IA será accesible de una manera mucho más amplia para muchos estadounidenses. Piense en la educación: traiga IA a las escuelas para brindar a los maestros herramientas para ayudar a educar a los niños aún mejor. Piense en la atención médica, la capacidad de asegurarse de que las personas tengan acceso a la atención médica que potencialmente tendrá impactos significativos y la capacidad de diagnosticar dolencias, desafíos y enfermedades en una etapa mucho más temprana. Piensa en esto en la ciencia. La profunda capacidad de investigación permitirá avances increíbles.
Kelly: ¿Necesita ser tan caro? Quinientos mil millones de dólares es mucho dinero, y Deepseek, la startup de IA china, ha provocado una conversación sobre si los rivales extranjeros están haciendo las cosas mucho más baratas que las compañías estadounidenses.
Lehane: Así que antes que nada, creo que cuando piensas en Deepseek, creo que tienes que reconocer que es una herramienta bastante impresionante que se lanzó. Ahora, lanzamos una versión de este hace cuatro o cinco meses, y continuaremos lanzando versiones actualizadas en las que estamos demostrando que OpenAI está ayudando a Estados Unidos a mantener su liderazgo. Creo que también aprenderemos mucha más información durante las próximas dos semanas que puedan remodelar nuestro pensamiento sobre lo que sabemos exactamente sobre el modelo.
Kelly: ¿Pero en este punto, lo ves como un competidor digno?
Lehane: Oh, sí. Quiero decir, creo, sí, pase lo que pase, creo que esto deja muy claro que hay una competencia real y una carrera real. Entonces, cuando hablas de los $ 500 mil millones, creo que es muy importante entender que esto no es el dinero de los contribuyentes de EE. UU. Esto no es dinero público. Este es el dinero del sector privado porque hay una comprensión de que a medida que AI continúa avanzando, habrá cada vez más una demanda para la IA, lo que requiere cada vez más y más cómputo.
Kelly: Solo para quedarse con las noticias de esta semana …
Lehane: Claro.
Kelly: … Porque hay muchas cosas con las que seguir al día.
Lehane: Sí.
Kelly: Deepseek, la startup china, que, notaré, Dethroned Chatgpt, su aplicación AI, esta semana como la aplicación gratuita más descargada en la tienda de Apple de EE. UU. Su empresa dice que está investigando si Deepseek utilizó inapropiadamente los datos de OpenAI. ¿Dónde está eso?
Lehane: Sí. Por lo tanto, estamos en el proceso de revisar para comprender totalmente lo que puede haber ocurrido o no. Hay algo que sucede en el mundo de la IA llamado destilación, y la destilación es una idea compleja. Pero, ya sabes, ¿pueden las personas enviar muchas cosas a tus modelos y poder sacar información y luego usar esa información para replicar algo más? También hay una versión de destilación …
Kelly: Quería preguntar …
Lehane: Sí.
Kelly: … ¿Cuál es la diferencia entre una empresa rival como Deepseek que posiblemente acceda a sus datos y capacite a sus propios productos como ChatGPT en el trabajo de otras personas sin su permiso?
LEHANE: Y así, por lo que es importante bifurcar, ya sabes, dónde está haciendo destilación y alguien está tomando información y replica exactamente lo que hace versus la destilación. Por ejemplo, proporcionamos cosas a través de nuestra API y otras fuentes para que los desarrolladores puedan destilar nuestra tecnología y construirlas. Esas son dos cosas muy diferentes. Quiero decir, tal vez una forma de pensarlo es que voy a la biblioteca, tomo prestado un libro. Puedo leer ese libro y devolver el libro. Tengo cierta información, genial. Algo más, si vas a la biblioteca, toma el libro, nunca devuelve el libro, ponga el libro bajo su nombre, ¿verdad? Esas son las dos formas diferentes de pensar potencialmente en esto. Pero sí, creo …
Kelly: Scarlett Johansson tendría pensamientos sobre esto.
Lehane: Sí. Pero creo que el gran punto, creo, en todo esto es que hay una competencia real entre los Estados Unidos y China.
Kelly: ¿Has probado Deepseek?
Lehane: Personalmente no tengo. Lo he visto, y creo que entre las cosas que hicieron y pensé que era inteligente si publicaran lo que se llama Chain of Thought, por lo que puedes ver cómo la tecnología está haciendo lo que llamamos razonamiento. Ya sabes, Openai lanzó algo llamado O1 en septiembre que tiene la misma tecnología. De hecho, creemos que el nuestro sigue siendo adelante, y vamos a lanzar algunos modelos adicionales, incluido el O3, que sale el viernes. Así que creo que es importante tener en cuenta, ya sabes, nosotros como Estados Unidos, debido a OpenAi, continuamos manteniendo una ventaja. Necesitamos la infraestructura porque la infraestructura es el destino aquí si Estados Unidos quiere ganar esta carrera.
KELLY: Chris Lehane, director de asuntos mundiales en Operai, muchas gracias.
Lehane: Mary Louise, muchas gracias por invitarme.
(SoundBite of Music) Transcripción proporcionada por NPR, Copyright NPR.
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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.
Noticias
AI para el diseño de interiores: cómo utilicé chatgpt para elegir el color de pintura perfecto
Published
11 horas agoon
5 abril, 2025
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.
(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.
(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 “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.
(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.
Recomendado por nuestros editores
La pared de acento parecía un poco de rojo oscuro para mí, así que cambié en un color más claro. Puede hacer estos ajustes fácilmente, pero las imágenes tardan unos minutos en cargarse, posiblemente debido a la abrumadora demanda que el CEO Sam Altman dice que está sobrecargando los servidores de OpenAi. También traté de no volver a entrenarme con las solicitudes de imagen, sabiendo cuánta energía computacional requiere.
(Crédito: CHATGPT)
Consideré eliminar el rojo más oscuro de mi carrito, pero pensé que la versión de Chatgpt se veía más oscura que el color en el sitio web de Sherwin-Williams, así que lo mantuve. Como con todas las cosas de IA, siempre verifica dos veces y nunca tome su salida al pie de la letra.
Cuando la muestra llegó a la vida real, el color parecía más o menos rojo dependiendo de la luz de la habitación. A veces parecía la imagen de Chatgpt y a veces se parecía al sitio web de Sherwin-Williams. Puede pedirle a ChatGPT que ajuste la iluminación en la habitación para simular mejor sus condiciones de la vida real, pero siempre es mejor verla en persona.
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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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?
La historia continúa debajo de este anuncio
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.
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