Estilo: Metal progresivo, djent (voces mixtas)
Recomendado para fans de: Jinjer, Tesseract, nuevo Haken, Seven Spires
País: Chile
Fecha de lanzamiento: 27 de septiembre de 2024
Mi viejo teléfono tenía un montón de problemas: hubo que cambiar la batería, se me cayó y se rompió tanto la pantalla que hubo que cambiarle el frente, el puerto del cargador tuvo un cortocircuito y hubo que cambiarlo en su totalidad, y por otro lado En esa ocasión se me cayó y se rompió la cámara, que también tuvo que ser reemplazada. Comencé a llamar a mi teléfono ‘El barco de Teseo’ en referencia al viejo enigma filosófico: si Teseo seguía llevando su barco a aventuras y seguía haciendo reparaciones y reemplazos en el muelle y llegaba un momento en que no quedaba ninguna de las piezas originales, ¿Podría seguir llamándose el mismo barco?
Delta Aún no hemos completado Ship of Theseus’d, pero el teclista Nicolás Quinteros es el único miembro que ha estado con el grupo desde su fundación en Chile en 2003. Géminis es el séptimo lanzamiento del grupo y el segundo álbum que presenta a la última vocalista Paula Loza. Con un nuevo guitarrista, Víctor Quezada, a cuestas, y los pilares de toda la vida, Marcos Sánchez (bajo) y Andrés Rojas (batería) formando la sección rítmica, Delta Somos una banda que ha existido en muchas formas, con una amplia experiencia. ¿Un historial de reparaciones y reemplazos se suma a una unidad apretada o a un accidente ruidoso?
delta El estilo fundamental es la grandilocuencia del progresivo tradicional moderno con ese brillo himno y djenty (riffs densos y solos de sintetizador clamorosos) junto con algo más melódico y reinado, que impregna influencias de ondas sintéticas, piano melódico e interpretaciones vocales más vulnerables. La poderosa entrega de Loza es clave para delta éxito, “The Tower” brindó una gran muestra de sus habilidades, desde siniestras voces medio susurradas, ganchos y gruñidos agresivos. Loza se unió en 2021 Miedosun disco fuerte y mi introducción a la banda, pero que optó más por la velocidad y la agresividad. La voz de Loza se ha vuelto aún más fuerte de alguna manera, y el enfoque de composición de toda la banda ha madurado hasta convertirse en algo más progresivo y considerado; grandioso en sus atmósferas pero dispuesto a mostrar moderación para aprovechar al máximo los clímax y crescendos.
Si bien es fundamentalmente una banda firmemente arraigada en la esfera del metal progresivo y djent, basándose en la tradición de grupos tan dispares como haken, Jinjer y Teseracto, Delta evite verse atrapado por tropos estilísticos. El fuerte énfasis en las interacciones entre el sintetizador y la guitarra solista me recuerda Helada*los florecimientos sinfónicos aquí y allá hacen un guiño a la influencia de grupos como Siete agujas y Libera a los arquerosmientras que la combinación de un solo de tono mayor, un vocalista a todo pulmón y una escritura con gancho frecuentemente me lleva de regreso a mi alterar el puente días. Incluso hay algunas interpretaciones vocales propias del ámbito del nu metal, como en “At Last” y “The Great Dilemma”. Delta logran destilar con éxito muchas influencias de subgéneros diferentes, combinándolas en un todo contiguo que logra ser un sonido distinto y descaradamente progresivo por derecho propio.
Tomemos como ejemplo “At Last”, una pista construida sobre un gancho de sintetizador simple pero masivo de los anales del power metal, pero que también presenta una sección de nu metal, staccato djent con bajos vibrantes y riffs progresivos intrincados en el final culminante. En manos menores, ese salto de género se sentiría como un latigazo, pero por mucho que “At Last” sorprenda con frecuencia, nunca se siente como una sucesión de fragmentos; Toda la pista fluye y cada sección se ubica lógicamente dentro de la composición. Géminis logra constantemente este truco: “The Tower” tiene incursiones en el metalcore, “Gemini” y “Cosmic Reverie” contienen sintetizadores que son positivamente de los 80 en su ondulación, y “The Humanest” se inclina magníficamente hacia la ópera en toda regla. El dúo de cierre “Cosmic Reverie” y “Cosmic Voyager” forman parte Géminis Final de dos partes, un espectáculo instrumental impregnado de grandiosidad de ópera rock e intriga espacial que permite a los miembros estirarse, no es que no lo estuvieran haciendo ya. Es una apuesta excluir a Loza de los últimos diez minutos del álbum, pero ella ya se ha ganado con creces su sustento, y el instrumental otorga una calidad concluyente de obertura/créditos finales que resulta agradable.
Podría enumerar muchos más momentos destacados (la sección solista de “So Wrong!” con ese trabajo de bajo funky debajo merece mención, al igual que el carácter más suave de “To Find the End” en el que Loza y Quinteros interactúan maravillosamente), pero ¿qué hace que Géminis el trabajo es una mezcla fantástica: el bajo truena metálicamente sin apenas distorsión, vibrando como un perfecto contrapunto tonal al trabajo distorsionado de la guitarra; el sintetizador brilla y Loza, por supuesto, suena fantástico: cada elemento está fantásticamente cuidado, cada preparación se siente merecida. De hecho, todo sobre Géminis suena genial, lo que hace aún más sorprendente tener que decir que algunos de esos estribillos himnos y riffs introductorios comienzan a mezclarse en uno en los últimos tramos del álbum; puedes cantar en el momento, pero cuando tienes tantos gusanos cortados de la misma manera, es difícil que uno solo se te quede en la cabeza. Es un problema extraño porque el noventa por ciento de las veces Delta son dínamos creativos, que tejen hábilmente influencias de subgéneros y se cohesionan como una unidad admirablemente firme y, sin embargo, los ganchos que mantienen todo esto unido se convierten en la parte menos atractiva de su sonido.
Sin embargo, Géminis muestra a un grupo que ha encontrado exactamente a los intérpretes adecuados para sacar lo mejor de su sonido, una sola unidad enfocada en composiciones ajustadas a láser, atmósferas masivas y actuaciones virtuosas; Esta encarnación de la banda puede ser dramáticamente diferente de su forma original, pero son mucho más para todos esos cambios. Delta Habiendo encontrado el viento en sus velas, un capitán audaz, una mesana ondeante, un… [drops phone on the floor].
Pistas recomendadas: ¡Por fin, tan equivocado!, The Humanest
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Veredicto final: 8/10
Enlaces relacionados: Spotify | Sitio web oficial | Facebook | Instagram | Youtube | Página de archivos de metal
Sello: Iged Records – Facebook | Sitio web oficial
Delta es:
– Nicolás Quinteros (teclados)
–Paula Loza (voz)
– Víctor Quezada (guitarras)
– Marcos Sánchez (bajo)
– Andrés Rojas (batería)
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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