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Sam Altman de OpenAI vows ‘Better Models’ como el Deepseek de China interrumpe la raza global

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El presidente ejecutivo de Operai, Sam Altman, dijo que aceleraría los lanzamientos de productos y “entregaría modelos mucho mejores” después de que los avances de la nueva empresa china Deepseek socavaron el liderazgo de Silicon Valley en una carrera armamentista global de inteligencia artificial.

El chatbot generativo de AI de Deepseek, un rival directo de ChatGPT, puede realizar algunas tareas al mismo nivel que los modelos lanzados recientemente de OpenAi, Anthrope y Meta, a pesar de las afirmaciones de que cuesta una fracción del dinero y el tiempo para desarrollarse.

El lanzamiento del modelo R1 de Deepseek la semana pasada y su ascenso a la cima de la App Store de Apple ha desencadenado una venta de acciones tecnológicas. Las acciones de Asian Tech cayeron el martes a raíz de una derrota de Wall Street durante la noche.

El Nasdaq cayó un 3 por ciento y el fabricante de chips de EE. UU. Nvidia, que produce los chips utilizados para entrenar grandes modelos de IA, cayeron un 17 por ciento, perdiendo $ 600 mil millones en capitalización de mercado.

El lunes por la noche, Altman escribió en X que el modelo de Deepseek era “impresionante, particularmente en torno a lo que pueden entregar por el precio”. Añadió: “Obviamente, entregaremos modelos mucho mejores y también es legítimo tener un nuevo competidor!”

Altman, quien la semana pasada anunció que los inversores, incluido Softbank, gastarían hasta $ 500 mil millones para construir una red de centros de datos para alimentar sus modelos de IA, agregó que los recursos informáticos eran “más importantes ahora que nunca”.

Microsoft, Meta, Alphabet, Amazon y Oracle han destinado $ 310 mil millones en 2025 para gastos de capital, que incluye infraestructura de IA, según los datos compilados por Visible Alpha. Dichas estimaciones se han basado en la premisa de que se necesitarán grandes cantidades de potencia informática para avanzar en las capacidades de IA.

Pero la capacidad de Deepseek para competir en una fracción del presupuesto de OpenAi, que recientemente se valoró en $ 157 mil millones, y sus rivales antrópicos, Google y Meta, han planteado preguntas sobre las vastas sumas que se vierten en los sistemas de entrenamiento.

“Los ganadores no serán los que quemen más efectivo”, dijo Aidan Gómez, fundador de Cohere, con sede en Toronto, que construye modelos de idiomas grandes para empresas. En cambio, dijo, serían aquellos “encontrar soluciones eficientes”.

El lunes, el presidente de los Estados Unidos, Donald Trump, llamó al último lanzamiento de Deepseek “una llamada de atención para nuestras industrias que necesitamos para estar centrados en el láser en competir para ganar”.

Trump agregó que quería “desatar” a las empresas tecnológicas estadounidenses y “dominar el futuro como nunca antes”.

Pero los avances de Deepseek han expuesto riesgos para los capitalistas de riesgo que pusieron casi $ 100 mil millones en las nuevas empresas de IA de EE. UU. El año pasado. “Ahora hay un modelo de peso abierto que flota en Internet que puede usar para arrancar cualquier otro modelo base suficientemente potente para ser un razonador de IA”, dijo Jack Clark, cofundador de Anthrope, en un blog el lunes.

“Las capacidades de IA en todo el mundo acaban de avanzar un trinquete de ida”, agregó. “¡Felicitaciones a Deepseek por ser tan audaz como para traer tal cambio al mundo!”

El éxito de Deepseek ha complicado el argumento de que las pilas de efectivo masivas crean una ventaja inexpugnable, lo que ha ayudado a llevar a Silicon Valley Labs a recaudar decenas de miles de millones de dólares durante el año pasado.

“Si eres antrópico o OpenAi, intenta estar a la vanguardia, y alguien puede servir lo que puedes en una décima parte del costo, eso es problemático”, dijo Mike Volpi, quien dirigió la inversión de Index Ventures en Cohere.

El lanzamiento repentino del último modelo de Deepseek sorprendió a algunos en Meta. “La principal frustración es: ‘¿Por qué no nos ocurrieron esto primero?’ Cuando tenemos miles de las mentes más brillantes trabajando en esto ”, dijo un meta empleado.

El presidente ejecutivo Mark Zuckerberg, quien la semana pasada dijo que esperaba asignar hasta $ 65 mil millones en gastos de capital para expandir los equipos de IA y construir un nuevo centro de datos, ha abogado por el código abierto, posicionando meta a su vanguardia en los Estados Unidos.

“Queremos que Estados Unidos establezca el estándar de IA global, no China”, dijo la compañía en respuesta a Deepseek.

El científico jefe de IA de Meta, Yann Lecun, dijo que “ejecutar servicios de asistente de IA para miles de millones” aún requeriría grandes niveles de potencia informática.

Los expertos e inversores de la compañía rival han expresado escepticismo sobre los bajos costos citados por Deepseek en el desarrollo de sus modelos. En diciembre, la compañía dijo que su modelo V3, en el que se ejecuta el chatbot de su aplicación, cuesta solo $ 5.6mn para entrenar.

Sin embargo, agregó que esta cifra era solo para la ejecución de capacitación final, no para el ciclo completo, y excluyó “los costos asociados con la investigación previa y. . . Experimentos sobre arquitecturas, algoritmos o datos ”.

Deepseek ha atribuido su éxito, a pesar de usar chips inferiores a sus competidores estadounidenses, a los métodos que permiten al modelo AI centrarse selectivamente en partes específicas de los datos de entrada como una forma de reducir los costos de ejecutar el modelo.

Para su último modelo R1, utilizó una técnica de aprendizaje de refuerzo, un enfoque relativamente nuevo para la IA en el que los modelos se enseñan cómo mejorar sin supervisión humana. La compañía también utilizó modelos de código abierto, incluidos Qwen y Meta’s Llama de Alibaba, para ajustar su modelo de razonamiento R1.

Los avances técnicos y el interés de los inversores en el progreso de Deepseek podrían iluminar un incendio bajo las compañías de IA. “En general, esperamos que el sesgo esté en una capacidad mejorada, corriendo más rápido hacia la inteligencia general artificial, más que un gasto reducido”, dijo la compañía de investigación Rosenblatt el lunes.

Investigadores e inversores, incluido Marc Andreessen, han dibujado paralelos entre la carrera entre Estados Unidos y China en AGI y su competencia con la Unión Soviética durante la Guerra Fría, tanto en la exploración espacial como en el desarrollo de armas nucleares.

Stuart Russell, profesor de informática en la Universidad de California, Berkeley, dijo que la carrera a AGI fue “peor”.

“Incluso los CEO que participan en la raza han declarado que quien gane tiene una probabilidad significativa de causar extinción humana en el proceso, porque no tenemos idea de cómo controlar los sistemas más inteligentes que nosotros”, dijo. “En otras palabras, la carrera AGI es una carrera hacia el borde de un acantilado”.

Informes adicionales de Michael Acton y Rafe Uddin en San Francisco y Melissa Heikkilä en Londres

Video: AI y el potencial de una revolución en la atención médica
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La mejor característica de Gemini va gratuita para todos, y todas las características van gratis para algunas en las noticias de esta semana

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La semana en Mobile tuvo algunas sorpresas, pero ninguna más grande que Google prácticamente regaló a Gemini avanzado en múltiples frentes. Los estudiantes universitarios pueden obtener todo el shebang sin renunciar a un centavo, y todos los demás ahora tienen acceso a su mejor característica, una que en realidad es un poco alucinante.

En otra parte, Samsung hizo los dos pasos con un UI 7, deteniendo su despliegue después de una larga espera y luego reanudando después de un breve retraso. Mientras tanto, el Asistente de Google murió otra muerte, y hay un problema peculiar con la aplicación de papel tapiz de Pixel. Te atraparemos en los mejores titulares de Android de la semana a continuación.

Roundup de la semana pasada

Google actualizó un número de registro de dispositivos Pixel la semana pasada

La semana en el móvil fue pesada en actualizaciones y nuevos dispositivos.

La mejor característica de Gemini va gratis para todos (y todas las características van gratis para algunos)

El miércoles, las personas en el nivel gratuito de Google Gemini comenzaron a notar que la nueva cámara de Gemini Live y las características de intercambio de pantalla estaban disponibles, a pesar de haber llegado a la mayoría de los usuarios avanzados de Gemini solo dos semanas antes. Si aún no lo ha visto, la característica es alucinante límite, incluso si no es perfectamente fluida. En resumen, puedes hablar con la IA sobre lo que te rodea en tiempo real, básicamente proyectar Astra Encarnate.

Google siguió con otra caída de Géminis gratis el jueves. Desde ahora hasta el 30 de junio de 2025, cada estudiante universitario elegible en los EE. UU. Puede reclamar una suscripción avanzada gratuita de Gemini que dura hasta la primavera de 2026. Esto incluso viene con 2TB de almacenamiento de Google Drive, por lo que se parece mucho al acuerdo de Gemini de Pixel 9 Pro, y eso significa que también obtendrá acceso a la nueva función de generación de video Veo 2 Google el martes.

Historia principal

La mejor característica de Gemini Live ahora es gratis para todos

Las características de Astra se vuelven públicas

Android 16 llega a su último hito antes de un lanzamiento estable

Google publicó su línea de tiempo de desarrollo para Android 16 junto con la primera vista previa del desarrollador en noviembre, y hasta ahora, las cosas han ido perfectamente según el plan. En una entrevista con James Peckham de la policía de Android el mes pasado, el presidente del ecosistema de Android de Google nos hizo saber que las cosas aún están en camino de un lanzamiento estable del segundo trimestre de 2025, lo que significaría en cualquier momento entre ahora y junio.

El jueves, Google lanzó Android 16 Beta 4, que fue la última bala en esa línea de tiempo de desarrollo antes de la versión pública. Todavía podría haber otro lanzamiento 4.x o dos si surgen errores significativos, pero parece que el nuevo enfoque estable del tronco de la compañía para el desarrollo está funcionando. Al ritmo que van las cosas, no nos sorprendería ver a Android 16 hacer su debut estable en

Google I/O 2025
mes próximo.

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Google lanza Android 16 Beta 4, alcanzando el hito final antes del establo

Una construcción pública debe aterrizar dentro de los próximos dos meses

Un UI 7 está fuera de nuevo, On de nuevo

Siete se considera un número de suerte en muchas culturas, pero si le preguntas a los ingenieros de Android de Samsung en este momento, dirían que es un dígito maldito. Después de aparentes retrasos y un período beta prolongado, la compañía lanzó su actualización de UI 7 para 2024 buques insignia la semana pasada, y esos ingenieros sin duda sintieron que finalmente se les puso un mono de la espalda.

Excepto el lunes, Samsung tuvo que presionar el botón de parada de emergencia en el despliegue de un UI 7, aparentemente hubo un gran error, por lo que la actualización se detuvo en todo el mundo. Afortunadamente, este retraso no se arrastró tanto como los Beta Bugs, porque el jueves, Samsung comenzó a implementar una nueva construcción de una UI 7 en Corea.

Historia principal

Samsung reanuda un despliegue de UI 7 para Galaxy S24 con una construcción fresca

¿La segunda vez es el encanto?

El Asistente de Google muere otra muerte

Fue hace aproximadamente un mes cuando supimos que el Asistente de Google sería eliminado para fines de este año, con Gemini tomando su lugar en la mayoría de los dispositivos. Ahora, los usuarios de Fitbit reciben notificaciones que dicen que Google Assistant dejará de trabajar en las próximas semanas en esos dispositivos. No está claro si Gemini se ofrecerá como un reemplazo en Fitbit, y aunque todos vimos que esto se acerca, las cosas parecen estar sucediendo más rápido de lo que la mayoría esperaba.

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La versión de Fitbit de Google Assistant ‘dejará de trabajar en las próximas semanas’

El final de una época

La aplicación de papel tapiz de Google tiene un problema peculiar

Esta semana, notamos algo extraño en el píxel Papel tapiz y estilo Aplicación: cuando selecciona uno de los fondos de pantalla recientes en la pantalla de descripción general (antes de profundizar en todos los fondos disponibles), vuelve al fondo de pantalla que ya estaba usando. Notamos esto en Android 15 Stable Builds y Android 16 Betas por igual, aunque no todos nuestros dispositivos se vieron afectados por el error.

Curiosamente, es más una falla visual que funcional. Cuando seleccione un fondo de pantalla y obtenga “rechazado”, aún verá el nuevo fondo cuando se dirija a su pantalla de inicio. Pero esto todavía crea un problema: una vez que selecciona una imagen y se vuelve a arrancar al original, no puede volver a aplicar el primer fondo de pantalla ya que el sistema cree que todavía está seleccionado.

Historia principal

La aplicación de papel tapiz de Google para píxeles tiene un problema peculiar

Cambiar los fondos de pantalla está algo roto

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Probé chatgpt vs midJourney v7 con 7 indicaciones de imagen de IA, ni siquiera estaba cerca

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Tanto MidJourney como ChatGPT han lanzado recientemente nuevas versiones de sus generadores de imágenes AI. Históricamente, estas han sido dos de las mejores opciones que existen, pioneras en el espacio para lo que ha llegado.

Pero, cuando se colocan uno contra el otro, ¿cuál es mejor? Midjourney v7 o chatgpt 4o generación de imágenes?

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La gente está en la ubicación inversa buscando fotos en chatgpt, y en realidad funciona

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Esta semana, Operai anunció sus últimos modelos: O3 y O4-Mini. Estos son modelos de razonamientoque descomponen un aviso en múltiples partes que luego se abordan una a la vez. El objetivo es que el bot “piense” a través de una solicitud más profundamente que otros modelos, y lleguen a un resultado más profundo y preciso.

Si bien hay muchas funciones posibles para el modelo de razonamiento “más poderoso” de OpenAI, un uso que ha explotado un poco en las redes sociales es para geoguessing, el acto de identificar una ubicación analizando solo lo que puede ver en una imagen. Como informó TechCrunchlos usuarios en X están publicando sobre sus experiencias pidiendo a O3 que identifique ubicaciones de fotos aleatorias y que muestren resultados brillantes. El bot adivinará en qué parte del mundo cree que se tomó la foto y desglose sus razones para pensar que sí. Por ejemplo, podría decir que se centró en una cierta matrícula de color que denota un país en particular, o que notó un idioma o estilo de escritura en un signo.

Según algunos de estos usuarios, ChatGPT no está utilizando ningún metadato oculto en las imágenes para ayudarlo a identificar las ubicaciones: algunos evaluadores están eliminando esos datos de las fotos antes de compartirlas con el modelo, por lo tanto, en teoría, está trabajando solo en razonamiento y búsqueda web.

Por un lado, esta es una tarea divertida para pasar ChatGPT. La geoguessing está de moda en línea, por lo que hacer que la práctica sea más accesible podría ser algo bueno. Por otro lado, hay claras implicaciones de privacidad y seguridad aquí: alguien con acceso al modelo O3 de ChatGPT podría usar el modelo de razonamiento para identificar dónde vive o se mantiene en función de una imagen anónima de ellos.

Decidí probar las capacidades de geoguessing de O3 con algunas imágenes de Google Street View, para ver si la exageración de Internet estaba a la altura. La buena noticia es que, desde mi propia experiencia, esto está lejos de ser una herramienta perfecta. De hecho, no parece que sea mucho mejor en la tarea que los modelos que no son de OpenAi, como 4O.

Prueba de las habilidades de geoguessing de O3

O3 puede manejar puntos de referencia claros con relativa facilidad: primero probé una vista desde una carretera en Minnesota, frente al horizonte de Minneapolis en primer plano. Solo tardó el bot con un minuto y seis segundos en identificar la ciudad, y consiguió que estábamos mirando por la I-35W. También identificó instantáneamente el Panthéon en París, señalando que la captura de pantalla estaba desde el momento en que estaba bajo renovación en 2015. (¡No lo sabía cuando la presenté!)


Crédito: Lifehacker

A continuación, quería probar puntos de referencia y ubicaciones no famosas. Encontré una esquina de la calle aleatoria en Springfield, Illinois, con la Iglesia Bautista Central de la Ciudad, un edificio de ladrillo rojo con un campanario. Esto es cuando las cosas comenzaron a ponerse interesantes: O3 recortó la imagen en varias partes, buscando características de identificación en cada una. Como este es un modelo de razonamiento, también puede ver lo que está buscando en ciertos cultivos. Al igual que otras veces que he probado modelos de razonamiento, es extraño ver al bot “pensar” con interjecciones similares a los humanos. (Por ejemplo, “hmm”, “pero espera” y “recuerdo”.) También es interesante ver cómo elige detalles específicos, como señalar el estilo arquitectónico de una sección de un edificio, o en donde en el mundo se ve más comúnmente un determinado banco del parque. Dependiendo de dónde esté el Bot en su proceso de pensamiento, puede comenzar a buscar más información en la Web, y puede hacer clic en esos enlaces para investigar a qué se está refiriendo usted mismo.

A pesar de todo este razonamiento, esta ubicación tocó el bot, y no pudo completar el análisis. Después de tres minutos y 47 segundos, el bot pareció Al igual que se estaba acercando a resolverlo, diciendo: “La ubicación en 400 E Jackson Street en Springfield, IL podría estar cerca de la Iglesia de la Catedral de San Pablo. Mi cosecha no capturó toda la tabla, por lo que necesito ajustar las coordenadas y probar la caja delimitadora. Alternativamente, la arquitectura podría ayudar a identificarlo, una revivación de ladrillo rojo con un cerdas blancas, combinada con un alito que podría ser ‘Colaza. El término ‘redentor’ podría relacionarse con la ‘Iglesia Luterana Redentor’. Buscaré en mi memoria más detalles sobre puntos de referencia cerca de esta dirección “.

¿Qué piensas hasta ahora?

O3 Tener problemas para identificar una ubicación


Crédito: Lifehacker

El bot identificó correctamente la calle, pero de manera más impresionante, la ciudad misma. También me impresionó su análisis de la iglesia. Mientras luchaba por identificar la iglesia específica, pudo analizar su estilo, lo que podría haberlo puesto en el camino correcto. Sin embargo, el análisis se desmoronó rápidamente. El siguiente “pensamiento” era sobre cómo podría ser la ubicación en Springfield, Missouri o Kansas City. Esta es la primera vez que vi algo sobre Missouri, lo que me hizo preguntarme si el bot alucinó entre los dos campos de primavera. A partir de aquí, el bot perdió la trama, preguntándose si la iglesia estaba en Omaha, o tal vez que era la mansión del gobernador de Topeka (lo que realmente no se parece en nada a la iglesia).

Seguía pensando durante otros dos minutos, especulando sobre otros lugares en los que el bloque podría estar, antes de detener el análisis por completo. Esto rastreó con una experiencia posterior que tuve probando una ciudad aleatoria en Kansas: después de tres minutos de pensamiento, el bot pensó que mi imagen era de Fulton, Illinois, aunque, para su crédito, estaba bastante seguro de que la imagen era de algún lugar del Medio Oeste. Le pedí que lo intentara de nuevo, y pensó por un tiempo, nuevamente adivinando ciudades muy diferentes en varios estados, antes de detener el análisis para siempre.

Ahora no es el momento del miedo

La cuestión es que GPT-4O parece ser incluso con O3 cuando se trata de reconocimiento de ubicación. Fue capaz de identificar instantáneamente ese horizonte de Minneapolis e inmediatamente supuso que la foto de Kansas estaba realmente en Iowa. (Fue incorrecto, por supuesto, pero fue rápido al respecto). Eso parece alinearse con las experiencias de otros con los modelos: TechCrunch pudo obtener O3 para identificar una ubicación 4O no pudo, pero los modelos se combinaron de manera igual que eso.

Si bien ciertamente hay algunas preocupaciones de privacidad y seguridad con la IA en general, no creo que el O3 en particular deba ser señalado como una amenaza específica. Se puede usar para adivinar correctamente dónde se tomó una imagen, segura, pero también puede equivocarse fácilmente, o bloquear por completo. Al ver que 4O es capaz de un nivel similar de precisión, diría que hoy hay tanta preocupación como el año pasado más o menos. Que no es excelentepero tampoco es terrible. Guardaría el pánico para un modelo de IA que lo hace bien casi cada vez, especialmente cuando la imagen es oscura.

En lo que respecta a las preocupaciones de privacidad y seguridad, Openai compartió lo siguiente con TechCrunch: “Operai O3 y O4-Mini traen razonamiento visual a ChatGPT, lo que lo hace más útil en áreas como la accesibilidad, la investigación o la identificación de ubicaciones en la respuesta de emergencia. Hemos trabajado para capacitar a nuestros modelos para rechazar la información privada o sensible, agregar seguros seguidos previstas para prohibir el modelo de los modelos de identificación de los privados y los modelos y el monitor de los mismos para el control de la información y el control de los mismos para el control de los mis modelos, y para el control de los mis modelos, y para el control de los mismos para el control de los mis modelos, y los consejos de uso de los abusos, y los controles de los Motores, y el Monitoreo de los Motores, y los Motores sean. Políticas sobre privacidad “.

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