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VERSES AI’s Genius Outperforms OpenAI with 140x Faster Processing, 100% Accuracy in Latest Tests

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3 meses ago

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VERSES AI (VRSSF) provided its Q4 corporate update, highlighting significant progress in its Genius™ product development and research achievements. The company released an enhanced version of Genius to beta program participants, featuring improved reasoning, planning capabilities, and user experience. Research milestones include preliminary results from the Atari 10K Challenge, where VERSES’ Active Inference-based models achieved comparable or better performance than state-of-the-art systems while using 90% less data, 96% less compute, and resulting in 97% smaller models.

The company also reported successful results in outperforming OpenAI’s o1-Preview in the Mastermind code-breaking test, with 100% accuracy versus 71%, 140 times faster performance, and significantly lower costs. Commercial projects, including a smart city partnership with Analog for taxi fleet management in Abu Dhabi, are progressing on schedule, with most beta users expected to convert to commercial engagements in 2025.

VERSES AI (VRSSF) ha fornito un aggiornamento aziendale del Q4, evidenziando progressi significativi nello sviluppo del prodotto Genius™ e nei risultati della ricerca. L’azienda ha rilasciato una versione migliorata di Genius ai partecipanti al programma beta, con capacità di ragionamento e pianificazione potenziate e un’esperienza utente migliore. I traguardi della ricerca includono risultati preliminari dalla Atari 10K Challenge, dove i modelli basati su Active Inference di VERSES hanno ottenuto prestazioni comparabili o superiori rispetto ai sistemi all’avanguardia, utilizzando il 90% in meno di dati, il 96% in meno di potenza di calcolo e risultando in modelli il 97% più piccoli.

L’azienda ha anche riportato risultati positivi nel superare o1-Preview di OpenAI nel test di risoluzione del codice Mastermind, con un’accuratezza del 100% contro il 71%, prestazioni 140 volte più veloci e costi significativamente più bassi. I progetti commerciali, inclusa una partnership per una smart city con Analog per la gestione della flotta di taxi ad Abu Dhabi, stanno procedendo secondo programma, con la maggior parte degli utenti beta prevista a convertirsi in impegni commerciali nel 2025.

VERSES AI (VRSSF) proporcionó su actualización corporativa del Q4, destacando avances significativos en el desarrollo del producto Genius™ y los logros en investigación. La empresa lanzó una versión mejorada de Genius a los participantes del programa beta, que cuenta con capacidades de razonamiento y planificación mejoradas y una experiencia de usuario superior. Los hitos de investigación incluyen resultados preliminares del Atari 10K Challenge, donde los modelos basados en Active Inference de VERSES lograron un rendimiento comparable o mejor que los sistemas de vanguardia, utilizando un 90% menos de datos, un 96% menos de cálculo y resultando en modelos un 97% más pequeños.

La empresa también informó resultados exitosos al superar el o1-Preview de OpenAI en la prueba de resolución de códigos Mastermind, con una precisión del 100% frente al 71%, un rendimiento 140 veces más rápido y costos significativamente más bajos. Los proyectos comerciales, incluida una asociación para una ciudad inteligente con Analog para la gestión de flotas de taxis en Abu Dhabi, están avanzando según lo previsto, con la mayoría de los usuarios beta esperados para convertirse en compromisos comerciales en 2025.

VERSES AI (VRSSF)는 Q4 기업 업데이트를 제공하며, Genius™ 제품 개발 및 연구 성과에서의 중요한 진행 상황을 강조했습니다. 회사는 검색이 개선된 사용자 경험과 더불어 향상된 추론 및 계획 기능을 자랑하는 Genius의 최신 버전을 베타 프로그램 참가자에게 출시했습니다. 연구 이정표에는 Atari 10K Challenge의 예비 결과가 포함되며, VERSES의 Active Inference 기반 모델은 데이터 사용량을 90% 줄이고, 컴퓨팅 용량을 96% 줄이며, 결과적으로 97% 더 작은 모델을 생성하면서 최첨단 시스템과 유사하거나 더 나은 성능을 달성했습니다.

회사는 또한 OpenAI의 o1-Preview를 Mastermind 코드 해독 테스트에서 100% 정확도로 71%에 비해 성과를 개선하고, 140배 더 빠른 성능과 상당히 낮은 비용으로 제공했다고 보고했습니다. 아부다비에서 택시 플릿 관리에 대한 Analog와의 스마트 시티 파트너십을 포함한 상업 프로젝트는 일정에 따라 진행되고 있으며, 대부분의 베타 사용자가 2025년에 상업적 계약으로 전환될 것으로 예상됩니다.

VERSES AI (VRSSF) a fourni sa mise à jour d’entreprise pour le quatrième trimestre, mettant en avant des progrès significatifs dans le développement de son produit Genius™ et ses réalisations en matière de recherche. L’entreprise a lancé une version améliorée de Genius aux participants du programme bêta, avec des capacités de raisonnement et de planification améliorées et une meilleure expérience utilisateur. Les jalons de la recherche incluent des résultats préliminaires du Atari 10K Challenge, où les modèles basés sur l’Active Inference de VERSES ont atteint une performance comparable ou meilleure que les systèmes de pointe tout en utilisant 90% moins de données, 96% moins de puissance de calcul et aboutissant à des modèles 97% plus petits.

L’entreprise a également annoncé des résultats positifs en surpassant l’o1-Preview d’OpenAI dans le test de déchiffrement du code Mastermind, avec une précision de 100% contre 71%, une performance 140 fois plus rapide et des coûts considérablement réduits. Les projets commerciaux, y compris un partenariat pour une ville intelligente avec Analog pour la gestion de flotte de taxis à Abu Dhabi, avancent comme prévu, la plupart des utilisateurs de la version bêta étant attendus pour se convertir en engagements commerciaux en 2025.

VERSES AI (VRSSF) hat sein Q4-Firmenupdate bereitgestellt und dabei bedeutende Fortschritte in der Produktentwicklung von Genius™ und den Forschungsergebnissen hervorgehoben. Das Unternehmen hat eine verbesserte Version von Genius an die Teilnehmer des Beta-Programms veröffentlicht, die verbesserte Denk- und Planungsfähigkeiten sowie eine verbesserte Benutzererfahrung bietet. Zu den Forschungsmeilensteinen gehören erste Ergebnisse aus der Atari 10K Challenge, bei der die auf Active Inference basierenden Modelle von VERSES eine vergleichbare oder bessere Leistung gegenüber hochmodernen Systemen erbrachten und dabei 90% weniger Daten, 96% weniger Rechenleistung benötigten und 97% kleinere Modelle erzielten.

Das Unternehmen berichtete auch über erfolgreiche Ergebnisse, die OpenAIs o1-Preview im Mastermind-Codeknacker-Test mit 100% Genauigkeit im Vergleich zu 71% übertrafen, 140-mal schnellere Leistung und deutlich niedrigere Kosten. Kommerzielle Projekte, einschließlich einer Partnerschaft für eine Smart City mit Analog zur Verwaltung einer Taxi-Flotte in Abu Dhabi, kommen planmäßig voran, und die meisten Beta-Nutzer werden voraussichtlich 2025 in kommerzielle Engagements umschwenken.

Positive


  • Genius beta program showing strong commercial potential with majority of users expected to convert to paying customers in 2025


  • Demonstrated superior performance vs OpenAI’s o1-Preview with 100% accuracy (vs 71%), 140x faster speed, and 5260x lower cost


  • Achieved comparable or better performance than state-of-the-art systems using 90% less data and 96% less compute in Atari benchmark


  • Extended exclusive contract with Chief Scientist Professor Karl Friston












Quarter Highlights Product, Research, and Commercial Milestones

VANCOUVER, British Columbia, Dec. 31, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) — VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQB:VRSSF) (“VERSES” or the “Company”), a cognitive computing company specializing in next generation intelligent systems, provides a corporate update.

“Our mission is to unleash a new class of intelligent autonomous agents that are both more reliable and more efficient. Today, the research and product investments we’ve made are proving their worth—just as the diminishing returns of scaling data and compute, alongside the unreliability of traditional deep and reinforcement learning, are becoming widely recognized,” said Gabriel René, founder and CEO of VERSES.

“Our Genius product has evolved rapidly this quarter, and we are excited to transition from beta to its commercial phase in 2025,” René continued. “Its unique combination of active inference and learning, as highlighted in today’s announcement on the Atari benchmarks, enables a new class of agents capable of reliably automating real-time decision-making, reducing errors, and maximizing efficiency for enterprises—from software applications to robotic automation.   By design, Genius goes beyond intelligent systems available today and has the potential to become a disruptive force in next-generation autonomous intelligent systems,” concluded Mr. René.

Quarterly Highlights include:

Genius™ Rollout

“Being able to explicitly model the cause-effect relationships of complex systems and quantify uncertainty means we can generate something not possible with traditional ML tools – results that are reliable, explainable, and assurance ready,” said Andy Tasker, CEO of Prodigii.

VERSES released an update of its flagship product, Genius, to beta program participants earlier this month, which includes powerful, enhanced reasoning and planning capabilities, comprehensive model explainability, and support tools to accelerate onboarding. The latest release improves user experience by providing a new model editing interface with simplified tutorials and deployment processes based on initial feedback from early beta users. This release is initially available to select beta partners and machine learning practitioners. As Genius functionality evolves we expect to expand the number and variety of user personas and use cases in 2025.

Research Milestones

“As anticipated, we’re thrilled to share groundbreaking early results from the Atari 10k Challenge,” said Hari Thiruvengada, Chief Technology Officer of VERSES.

VERSES Atari 10K Challenge is an aggressive variant of the Atari 100K benchmark that aims to meet or exceed human-level performance across multiple Atari games using just 10k frames (90% less data) and a fraction of the compute with a single generalizable architecture than industry-leading approaches. Preliminary results demonstrate that VERSES Active Inference-based, Bayesian models can achieve comparable or better performance than state-of-the-art reinforcement learning models such as the #1 ranked BBF (Bigger, Better, Faster) from Google’s Deepmind and other deep learning transformer-based models that power OpenAI, Anthropic and Meta’s to LLM’s and all Generative AI models across multiple games using 90% less data, 96% less compute and resulting in models that are up to 97% smaller in size, which is key to operating on low-power devices. In addition, VERSES model performance was conducted on the equivalent of a CPU vs the GPU architecture required for the other algorithms.

“We believe this marks an historic shift for the AI industry at large,” stated Thiruvengada. “We have demonstrated that it is technically feasible to leverage Bayesian approaches at scale, tackling complex challenges like Atari with significantly reduced compute and sample sizes. Simultaneously, we are integrating these advanced capabilities into Genius, ensuring that we deliver a user-friendly and accessible solution for our customers. This is just the beginning of what we can accomplish together.”  

A more comprehensive update on Atari results is forthcoming.

The Atari benchmarks come on the heels of VERSES sharing results demonstrating how an agent, powered by Genius, outperformed OpenAI’s o1-Preview, considered the industry-leading reasoning model on the code-breaking test Mastermind. Genius consistently outperformed o1-Preview by reliably solving the code 100% of the time vs. o1-Preview’s 71% accuracy rate while performing 140 times faster and costing 5260 times less. A detailed breakdown of the results can be found here.

Commercial Projects

The initial smart city project in partnership with Analog for simulating taxi fleet management in Abu Dhabi is progressing well and the discovery phase is on schedule.

“We are pleased that a majority of Genius beta users are expected to convert to commercial engagements in 2025,” said James Hendrickson, Chief Operating Officer. “We also have several new projects in a variety of different market segments that are in the scoping phase with contracting expected in Q1.”

Corporate and Operational Updates

As the Company anticipates scaling product and commercial operations, we have made several investments to shore up personnel and organizational processes.

VERSES extended Professor Karl Friston’s exclusive contract as Chief Scientist. The multi-year contract builds on the success of both research and product development and includes incentives tied to future milestones and deliverables.

VERSES researchers attended the 38th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024) held in Vancouver, Canada. Three full papers from VERSES were accepted and seven were included in various workshops with topics spanning, among other areas, active inference, predictive coding, embodied agents, and robotics. Professor Karl Friston presented at the NeuroAI workshop entitled “The three faces of AI,” and participated in a panel discussion on the fusion of AI and Neuroscience with fellow AI pioneer Yoshua Bengio.

Additionally, the Company operationalized research with standardized test environments, frameworks and more robust support for cloud services like Amazon Web Services. There has also been a focus on formalizing and improving knowledge transfer efficiency between research and product in order to help prioritize research efforts based on demand as well as the productization of research.

About VERSES

VERSES is a cognitive computing company building next-generation intelligent software systems modeled after the wisdom and genius of Nature. Designed around first principles found in science, physics and biology, our flagship product, Genius, is a suite of tools for machine learning practitioners to model complex dynamic systems and generate autonomous intelligent agents that continuously reason, plan, and learn. Imagine a Smarter World that elevates human potential through technology inspired by Nature. Learn more at verses.ai, LinkedIn, and X.

On behalf of the Company 

Gabriel René, Founder & CEO, VERSES AI Inc.

Press Inquiries: press@verses.ai 

Investor Relations Inquiries 

U.S., Matthew Selinger, Partner, Integrous Communications, mselinger@integcom.us 415-572-8152

Canada, Leo Karabelas, President, Focus Communications, info@fcir.ca 416-543-3120

Cautionary Note Regarding Forward-Looking Statements

When used in this press release, the words “estimate”, “project”, “belief”, “anticipate”, “intend”, “expect”, “plan”, “predict”, “may” or “should” and the negative of these words or such variations thereon or comparable terminology are intended to identify forward-looking statements and information. Although VERSES believes, in light of the experience of their respective officers and directors, current conditions and expected future developments and other factors that have been considered appropriate, that the expectations reflected in the forward-looking statements and information in this press release are reasonable, undue reliance should not be placed on them because the parties can give no assurance that such statements will prove to be correct. The forward-looking statements and information in this press release include, among other things, statements regarding potential future smart city projects, and the ability of the Company to satisfy the intended goals and objectives of the current smart city project.

There are risks and uncertainties that may cause actual results to differ materially from those contemplated in those forward-looking statements and information. In making the forward-looking statements in this news release, the Company has applied various material assumptions. By their nature, forward-looking statements involve known and unknown risks, uncertainties and other factors which may cause our actual results, performance or achievements, or other future events, to be materially different from any future results, performance or achievements expressed or implied by such forward-looking statements. There are a number of important factors that could cause VERSUS’ actual results to differ materially from those indicated or implied by forward-looking statements and information. Such factors may include, among other things, the ability of the Company to negotiate contracts for future smart city projects, or the ability of the Company to achieve the intended goals and objectives of the current smart city project. The Company undertakes no obligation to comment on analyses, expectations or statements made by third parties in respect of its securities or its financial or operating results (as applicable).

Additionally, forward-looking statements involve a variety of known and unknown risks, uncertainties and other factors which may cause the actual plans, intentions, activities, results, performance or achievements of the Company to be materially different from any future plans, intentions, activities, results, performance or achievements expressed or implied by such forward-looking statements. Such risks include, without limitation: the risk that the Company will be unsuccessful in negotiating contracts for future smart city projects; and that the Company may not be able to achieve the intended goals and objectives of the current smart city project. VERSES cautions that the foregoing list of material factors is not exhaustive. When relying on VERSES’ forward-looking statements and information to make decisions, investors and others should carefully consider the foregoing factors and other uncertainties and potential events. VERSES has assumed that the material factors referred to in the previous paragraph will not cause such forward-looking statements and information to differ materially from actual results or events. However, the list of these factors is not exhaustive and is subject to change and there can be no assurance that such assumptions will reflect the actual outcome of such items or factors. The forward-looking information contained in this press release represents the expectations of VERSES as of the date of this press release and, accordingly, are subject to change after such date. VERSES does not undertake to update this information at any particular time except as required in accordance with applicable laws.









FAQ



What are the key performance metrics of VERSES AI (VRSSF) Genius platform compared to OpenAI?


VERSES AI’s Genius platform demonstrated 100% accuracy vs OpenAI’s o1-Preview’s 71% in the Mastermind code-breaking test, performing 140 times faster and costing 5260 times less.


How did VERSES AI (VRSSF) perform in the Atari 10K Challenge?


VERSES AI achieved comparable or better performance than state-of-the-art systems while using 90% less data, 96% less compute, and producing models that are 97% smaller in size.


When will VERSES AI (VRSSF) transition Genius from beta to commercial phase?


VERSES AI plans to transition Genius from beta to its commercial phase in 2025, with the majority of beta users expected to convert to commercial engagements.


What progress has VERSES AI (VRSSF) made in its smart city project?


The initial smart city project with Analog for taxi fleet management in Abu Dhabi is progressing well, with the discovery phase on schedule.





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Casi gané mi grupo de locura de marzo gracias a las sugerencias de soporte de Chatgpt

Published

2 horas ago

on

12 abril, 2025

By

March Madness ya ha terminado. Los Florida Gators vencieron a Houston para ganar el juego de campeonato masculino de la NCAA, mientras que UConn derrotó a Carolina del Sur para tomar el campeonato femenino. Y aunque no obtuve mi propio campeonato en el grupo de Madness de March en el que estaba, obtuve el segundo lugar, sin saber realmente nada sobre el baloncesto universitario.

Eso es porque no hice las selecciones yo mismo. Ai lo hizo, y no lo sabrías, fue 28 por 32 en la primera ronda y 14 para 16 en la segunda ronda. Chatgpt quedó invicto en el dulce dieciséis y Elite Eight, yendo 8 para 8 y 4 por 4, respectivamente. Y al final, no funcionó tan bien, yendo 0 por 2 en la Final Four y perdiendo en el juego de campeonato. Que es la única razón por la que no gané mi piscina.

Puede consultar todos los resultados a continuación.

No sé mucho sobre los equipos que jugaron en el torneo de baloncesto masculino de este año (o femenino), pero todavía quería ganar mi grupo de soporte. Es un poco vergonzoso porque fui a UCLA y asistí a muchos juegos de baloncesto universitario. También sigo obsesivamente a la NBA (¡ir, lakers!), Pero he estado totalmente fuera de él cuando se trata de baloncesto universitario este año.

Sin embargo, me inscribí en una piscina de soporte de locura de March, y naturalmente, no quería perder. No pensé que ganaría el primer lugar, pero definitivamente no esperaba obtener el segundo lugar, por lo que estoy muy feliz. Además, solo para tener en cuenta, todo mi amigo y mi familia en la piscina sabían que usaba ChatGPT para mis elecciones, por lo que perdí los premios.

Así es como todo fue todo.

Cómo le pedí a ChatGPT que llenara mi grupo de locura de marzo

Hay muchas maneras de pedirle a ChatGPT que complete un grupo de locura de March. Aquí hay algunos escenarios diferentes que podrían haber funcionado, además de la opción eventual que elegí.

Puedes jugar a lo seguro y seguir con la mayoría de los favoritos..

“Complete mi grupo de locura de March con un enfoque estadísticamente sólido y de bajo riesgo, priorizando a los favoritos al tiempo que incluye algunas molestias históricamente razonables”.

También puede ser un poco más riesgoso en caso de que piense que puede haber más molestias de lo habitual.

“Complete mi soporte de locura de March con una mezcla de fuertes favoritos, algunas molestias calculadas y al menos un equipo de caballos oscuros haciendo una carrera profunda”.

También puede correr un riesgo muy alto, lo que podría conducir a una alta recompensa (pero probablemente no).

“Complete mi grupo de locura de March con un enfoque audaz y pesado, priorizando las grandes carreras de Cenicienta, las principales maletas de la redondea y al menos un equipo sorpresa de Final Four”.

¡Eso es audaz!

Cualquiera que sea el aviso que use, puede modificarlo como mejor le parezca. Probablemente se le hagan preguntas de seguimiento de todos modos, que puede responder para obtener un soporte más personalizado. Puedes ir con Selecciones basadas en análisis fuertes o incluir equipos calientes con impulso. Puedes elegir Tendencias molestas históricamente probadas o ir con equipos de comodín de las trastornos. Y siempre hay un Equipo de Cenicientapara que pueda presionar a ChatGPT para incluir uno.

Estas son todas las preguntas que ChatGPT puede hacerle en respuestas posteriores, así que elija sabiamente.

Personalmente, no quería ir demasiado arriesgado con mi soporte de la NCAA, así que opté por un aviso de riesgo medio.

Aquí está el soporte de la NCAA que Chatgpt eligió para mí

Usando el aviso “Complete un grupo completo de locura de marzo para mí, con una combinación de fuertes favoritos, algunas caprichos calculados y al menos un equipo de caballos oscuros que realiza una carrera profunda. Asegúrese de incluir los primeros cuatro. Use esto como guía: https://www.ncaa.com/march-madness-live/bracket”. este es el soporte que chatgpt (versión chatgpt 4o) generado para mi:

Nota: Chatgpt inicialmente no me daba los equipos correctos, así que tuve que decirle que usara el sitio web oficial de la NCAA con el soporte como guía. Y también tuve que mencionar para incluir a los primeros cuatro equipos, que seguía perdiendo. Dependiendo de la versión de ChatGPT que esté utilizando, es posible que deba jugar con su mensaje para obtener una respuesta correcta.

Aquí está el soporte del torneo de baloncesto masculino de 2025 NCAA de 2025 con los primeros cuatro, los favoritos fuertes, las capturas calculadas y un caballo oscuro que hace una carrera profunda. También he agregado si ChatGPT eligió correctamente al ganador en los primeros 52 juegos que se han jugado hasta ahora.

Primero cuatro

(16) Derrotas del estado de Alabama (16) Saint Francis (PA) ✅
(16) Derrotas de Mount St. Mary (16) American ✅
(11) Derrotas de Carolina del Norte (11) Estado de San Diego ✅
(11) Derrotas de Texas (11) Xavier ❌

Región sur

Primera ronda

(1) Derrotas de Auburn (16) Estado de Alabama ✅
(8) Derrotas de Louisville (9) Creighton ❌
(5) Derrotas de Michigan (12) UC San Diego ✅
(4) Derrotas de Texas A&M (13) Yale ✅
(6) Ole Miss Derrots (11) Carolina del Norte ✅
(3) Derrotas del estado de Iowa (14) Lipscomb ✅
(7) Marquette derrotas (10) Nuevo México ❌
(2) Derrotas del estado de Michigan (15) Bryant ✅

Segunda ronda

(1) Derrotas de Auburn (8) Louisville Creighton ✅
(5) Derrotas de Michigan (4) Texas A&M ✅
(3) Derrotas del estado de Iowa (6) Ole Miss ❌
(2) Derrotas del estado de Michigan (7) Marqueta Nuevo México ✅

Dulce 16

(1) Derrotas de Auburn (5) Michigan ✅
(2) Derrotas del estado de Michigan (3) Estado de Iowa ✅

Elite 8

(1) Derrotas de Auburn (2) Estado de Michigan ✅

Región este

Primera ronda

(1) Derrotas de Duke (16) Mount St. Mary’s ✅
(8) Derrotas del estado de Mississippi (9) Baylor ❌
(5) Oregon derrotas (12) Libertad ✅
(4) Derrotas de Arizona (13) Akron ✅
(6) Derrotas de BYU (11) VCU ✅
(3) Wisconsin derrotas (14) Montana ✅
(7) Derrotas de Santa María (10) Vanderbilt ✅
(2) Alabama derrotas (15) Robert Morris ✅

Segunda ronda

(1) Derrotas de Duke (8) Estado de Mississippi Baylor ✅
(4) Derrotas de Arizona (5) Oregon ✅
(3) Wisconsin derrotas (6) BYU ❌
(2) Derrotas de Alabama (7) Santa María ✅

Dulce 16

(1) Duke derrotas (4) Arizona ✅
(2) Alabama derrotas (3) Wisconsin ✅

Elite 8

(1) Duke derrotas (2) Alabama ✅

Región del medio oeste

Primera ronda

(1) Derrotas de Houston (16) Siu Edwardsville ✅
(8) Gonzaga derrotas (9) Georgia ✅
(5) Clemson derrota (12) McNeese ❌
(4) Purdue Derrots (13) High Point ✅
(6) Derrotas de Illinois (11) Texas ✅
(3) Kentucky derrotas (14) Troy ✅
(7) Derrotas de UCLA (10) Estado de Utah ✅
(2) Derrotas de Tennessee (15) Wofford ✅

Segunda ronda

(1) Houston derrotas (8) Gonzaga ✅
(4) Purdue derrotas (5) Clemson McNeese ✅
(3) Derrotas de Kentucky (6) Illinois ✅
(2) Derrotas de Tennessee (7) UCLA ✅

Dulce 16

(1) Derrotas de Houston (4) Purdue ✅
(2) Derrotas de Tennessee (3) Kentucky ✅

Elite 8

(1) Houston derrotas (2) Tennessee ✅

Región occidental

Primera ronda

(1) Derrotas de Florida (16) Estado de Norfolk ✅
(8) Derrotas de UConn (9) Oklahoma ✅
(12) Mensas del estado de Colorado (5) Memphis ✅
(4) Maryland derrotas (13) Gran Cañón ✅
(11) Drake Mass (6) Missouri ✅
(3) Derrotas de Texas Tech (14) UNC Wilmington ✅
(10) Sobretes de Arkansas (7) Kansas ✅
(2) Derrotas de Tennessee (15) Wofford ✅

Segunda ronda

(1) Derrotas de Florida (8) UConn ✅
(12) Mensas del estado de Colorado (4) Maryland ❌
(3) Derrotas de Texas Tech (11) Drake ✅
(10) Soltures de Arkansas (2) Tennessee ✅

Dulce 16

(1) Derrotas de Florida (12) Estado de Colorado ✅
(3) Derrotas de Texas Tech (10) Arkansas ✅

Elite 8

(1) Derrotas de Florida (3) Texas Tech ✅

Final Four

(1s) Derrotas de Auburn (1W) Florida ❌
(1e) Duke derrotas (1MW) Houston ❌

Campeonato nacional

(1e) Duke derrotas (1s) Auburn (74-69) ❌

–

En la primera ronda, Chatgpt se fue 28 para 32 y eligió algunas de las grandes molestias, incluidas las tres en la región oeste. Chatgpt tuvo éxito en la segunda ronda también, yendo 14 para 16 y eligiendo correctamente al equipo de sorpresa de Cenicienta para el Sweet 16 en el décimo sembrado Arkansas. En el dulce dieciséis, Chatgpt quedó invicto, yendo 8 para 8y 4 para 4 en el Elite Eight. En el tramo, chatgpt vaciló, yendo 0 para 2 en la Final Four y perdiendo el campeonato.

En general, fue un 86%, obteniendo 54 de los 63 juegos correctos, lo cual es mucho mejor de lo que hubiera tenido si hubiera completado el soporte yo mismo.

Estos son algunos pensamientos finales que Chatgpt tuvo para mí.

Nelson Aguilar/CNET

Aquí está el calendario para el torneo de baloncesto masculino de 2025 NCAA:

  • Primeros cuatro: 18-19 de marzo
  • Primera ronda: 20-21 de marzo
  • Segunda ronda: 22-23 de marzo
  • Dulce 16: 27-28 de marzo
  • Elite ocho: 29-30 de marzo
  • Final Four: 5 de abril
  • Juego de campeonato de la NCAA: 7 de abril

Usé un chatgpt similar para el torneo de baloncesto femenino de la NCAA

El torneo de baloncesto femenino de la NCAA puede no ser tan popular como los hombres, pero definitivamente hay piscinas por ahí, y si estás en uno, puedes usar ChatGPT, y un aviso similar al de la sección anterior, para completar tu soporte. Aunque no estoy en una piscina, le pregunté a Chatgpt solo por el infierno, y esto es lo que me dio para el torneo femenino:

Mi aviso: “Complete un soporte completo de la locura de March March para mí, con una mezcla de fuertes favoritos, algunas molestias calculadas y al menos un equipo de caballos oscuros que realiza una carrera profunda. Asegúrese de incluir los primeros cuatro. Use esto como guía: https://www.ncaa.com/brackets/basketball-women/d1/2025”

Respuesta de Chatgpt:

Nota: Acortado a solo pensamientos finales.

“Este soporte incorpora:

  • Favoritos: Carolina del Sur, UCLA, Carolina del Sur, Uconn, Texas
  • Mensas calculadas: Louisville sobre Arizona, Uconn sobre Texas
  • Un caballo oscuro: la carrera profunda de Louisville

UCLA gana el título en un enfrentamiento de la costa oeste contra Carolina del Sur “.

Aunque UCLA llegó a la Final Four, fueron UConn y Carolina del Sur en el Juego de Campeonato Nacional (que ChatGPT tenía como favoritos), con los Huskies tomando la victoria.

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El chatgpt studio ghibli tendencia: hurir hacia el punto de no retorno

Published

4 horas ago

on

12 abril, 2025

By

METROY tío obtendría DVD de sus películas favoritas de los Estados Unidos cada vez que visitaba. Cuando tenía diez años, y él vino a nuestra casa, nos mostró algunas de sus selecciones de películas animadas. El primero de ellos fue Studio Ghibli’s Mi vecino Totoro. Antes de ver esta película, generalmente ignoraba el cine, prefiriendo Cartoon Network y Nickelodeon. Siempre pensé en las películas como aburridas, y si me hubieras preguntado yo de nueve años cuál era mi película favorita, probablemente habría dicho la versión de 2005 de Charlie y la fábrica de chocolate.

Después de mirar Mi vecino Totoro, algo cambió. Tal vez fue la banda sonora adictiva, o la canción principal, o la impresionante animación. Sin embargo, lo primero que me llegó fue el mensaje. La universalidad de la misma. Cuando dos niñas pequeñas se mudan a una casa en el campo japonés, su madre es hospitalizada. Si bien parecen felices, hay subvenciones de dolor. ¿Las niñas inventan la aventura, pasan tiempo con este troll gigante pero adorable y sus pequeños hijos? ¿Hermanos? En el fondo, están aterrorizados. Solo quieren que su madre regrese a casa.

Son hermosos, todos tienen bandas sonoras impresionantes, realismo mágico sin esfuerzo y fantasía, pero cuando despojas de todo, casi siempre hay un mensaje profundo.

Supongo que es por eso que las películas de Hayao Miyazaki y Studio Ghibli tocan un acorde en mí, y en numerosas personas en todo el mundo. Son hermosos, todos tienen bandas sonoras impresionantes, realismo mágico sin esfuerzo y fantasía, pero cuando despojas de todo, casi siempre hay un mensaje profundo. Una herida cruda, una necesidad de reivindicación, un sueño infantil, un miedo que se extiende sangre. Algo, cualquier cosa.

A fines de marzo, nos encontramos con una nueva moda AI. Había regresado a casa a la India para las vacaciones de Pascua, y fue especialmente viral allí. La gente no se había tomado tiempo para subirse al carro, muchos de ellos no están remotamente familiarizados con Studio Ghibli. En segundos, la gente daría indicaciones y obtendría una imagen “inspirada” del estudio generado por IA.

No soy ajeno al arte de IA, desde entonces 2021 con el lanzamiento de Dall-E, he visto demasiado. Desde personas de tres manos y de seis dedos hasta videos gráficos gratuitos de gatos antropomórficos. Soy en gran medida ambivalente hacia eso, saltando los videos y tratando de no pensar demasiado en ellos. Con Studio Ghibli, sin embargo, algo se rompió en mí. No solo porque estaba haciendo algo tan original en un cortador de galletas, no los dedos adicionales que agregaría, ni siquiera la forma en que eliminó las pecas de las personas o aligeró sus tonos de piel. Algo más profundo.

Dado que los modelos de IA están entrenados en arte preexistente, sin que los artistas lo supieran, nos sentimos obligados a preguntar si el arte de IA es simplemente una regurgitación de las obras de otras personas.

El productor Hirokatsu Kihara reveló en un video ahora eliminado el proceso que se dedicó a animar una película de Studio Ghibli. Habiendo trabajado en Castillo en el cielo, mi vecino Totoro, y Servicio de entrega de Kiki Durante 1985 a 1989, reveló cómo cada cuadro sería dibujado a mano y sería criticado por el cineasta Hayao Miyazaki antes de ser aprobado. Llamó al proceso “inimaginable”.

En 2020, el productor Toshio Suzuki compartió que llevó a Studio Gibli “un mes para completar solo un minuto de animación”, debido a la aversión de Miyazaki hacia la animación CGI. En un clip viral de 2016, cuando se muestra animación de inteligencia artificial, Miyazaki lo llamó “espeluznante” y “un insulto a la vida misma”.

El estilo artístico de Studio Gibli es único en su fluidez. Películas como Enérgico y el reciente El niño y la garza Mundos de presentación con grandes ámbitos, donde deben animarse varios personajes distintos. Dado que el estilo de animación es consistente en todas las películas y al nivel de la escena, las animaciones no tienden a comprometerse con la calidad. Además, el realismo mágico es un elemento integral en las películas de Studio Ghibli, esto también requeriría diseños y fondos de personajes intrincados.

Studio Ghibli aún no ha reaccionado a la situación, pero el argumento contra el arte de la IA ha sido ampliamente discutido. Los artistas y las personas contra el arte de la IA tienen problemas en gran medida con plagio. Dado que los modelos de IA están entrenados en arte preexistente, sin que los artistas lo supieran, nos sentimos obligados a preguntar si el arte de IA es simplemente una regurgitación de las obras de otras personas.

¿Qué tiene de real una recreación de un hombre y su perro que se genera en segundos? ¿Qué es una obra de arte sin el trabajo, el pensamiento y la consideración que se destina a hacerlo?

Una refutación predecible sería que la mayoría del arte se inspira en algún arte. Si bien no puedo refutar esta afirmación, puedo decir que si alguien hace una pintura al estilo de otro artista, y afirma que fue pionero en el estilo ellos mismos, se encontrarían con críticas. Cuando AI genera esa imagen de un gato antropomórfico con un sombrero de copa, no dice qué lo inspiró.

Con Studio Ghibli duele aún más porque sabemos lo que se dedica a hacer estas películas. Innumerables días, un mes para un minuto de animación, corazones y almas inconmensurables. Un quid. Algo real. ¿Qué tiene de real una recreación de un hombre y su perro que se genera en segundos? ¿Qué es una obra de arte sin el trabajo, el pensamiento y la consideración que se destina a hacerlo?

Decimos que tenemos miedo de que la IA se apodere del mundo, de hacer lo que hace que los humanos sean únicos mientras trabajamos en tareas mundanas. Hay una sensación de disonancia cognitiva que me preocupa, entonces. Si bien no me sorprende que los CEO ricos salgan a la tendencia, me sorprende ver a personas que pueden haberse opuesto a esto hace unas semanas. Me preocupa las “excepciones” que hacemos, porque una tendencia no es tan “profunda”. Creo que es tan profundo.

Pero me perdí el memorando, me perdí el punto cuando decidimos que estamos de acuerdo con dejar que entrara en lo humano, en las artes y las humanidades.

Cuando todos los que conocía temían IA en 2021, me calmé. Mantuve que las personas lo usarían para ayudarse a sí mismas, promover sus ideas, generar algoritmos y avanzar. Lo vi como una herramienta. Una herramienta para llegar a conclusiones a las que aún no habíamos llegado, para acelerar las innovaciones convincentes. Pero me perdí el memorando, me perdí el punto cuando decidimos que estamos de acuerdo con dejar que entrara en lo humano, en las artes y las humanidades.

Sin embargo, nunca es útil mirar a su alrededor y sentirse desesperado. Creo que es importante que pensemos un poco más antes de saltar a otra moda de arte de IA, para preguntarnos si vale la pena. Para preguntarse qué se suma a nuestras vidas a largo plazo. Si realmente estás en contra de la IA en las artes, idealmente no debería haber exclusiones en esta ecuación.

Primero vi Mi vecino Totoro En 2016, me sentí asustado cuando las chicas se sentían asustadas, me sentí fascinado cuando las chicas comenzaron a ir en sus aventuras en el bosque, me reí cuando su padre no tenía idea de todo lo que le rodeaba. Lo he visto innumerables veces desde entonces. El año pasado, lo vi proyectado en el cine de estudiantes, y me sorprendió aún más que la primera vez que lo vi. Cuando era niño, tenía miedo de su madre, pero como joven, sentí el miedo al dolor. El miedo a perder su infancia, de ser obligado a crecer demasiado pronto.

Cuando vi la primera interpretación de Studio Gibli Ai, sentí una sensación de renuncia. Sabía que una semana después todos estarían hartos de eso. Entonces, sentí miedo. Temeroso de que podamos precipitarnos hacia el punto de no retorno, y tal vez es hora de golpear los frenos y mirar a su alrededor por un segundo.

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¿Debería optar por la función de memoria de OpenAI? 5 cosas cruciales que saber

Published

12 horas ago

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12 abril, 2025

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Memory Memory Mirrors Blockchain: una revolución en la confianza y las relaciones

Vi como un colega descubrió la función de memoria de OpenAI por primera vez. “Esto cambia todo”, dijo, después de que ChatGPT hizo referencia a un detalle del proyecto de hace tres conversaciones sin solicitar.

Tatyana Kanzaveli, Chief executive officer at Open Health Network, wrote on Facebook, “Then I asked what data has been used and for what time frame: I analyzed your entire conversation history with me—including over 150 distinct threads and interactions—spanning from early 2024 to today, April 10, 2025. This includes: Your thought leadership posts and requests for viral copy across LinkedIn, X, Facebook, all events you’ve planned or spoken at and more.”

Ese momento capturó perfectamente lo que está sucediendo en los lugares de trabajo en todo el mundo: AI está haciendo la transición de una herramienta a otra compañera, y la memoria será un catalizador más fuerte para este cambio.

Cuando Sam Altman anunció esta función, mencionó que lo mantuvo despierto toda la noche.

¿Por qué? La memoria transforma fundamentalmente la experiencia de IA de transaccional a relacional, creando enormes oportunidades y nuevas consideraciones sobre cómo interactuamos con estos sistemas.

Este cambio me recuerda los primeros días de Blockchain, cuando nos dimos cuenta de que los libros de contabilidad distribuidos podrían transformar las relaciones entre las partes que no confían inherentemente entre sí. Así como Blockchain creó un estado persistente y verificable en todas las transacciones, la memoria de OpenAI crea un contexto persistente en todas las conversaciones.

Top 5 grandes cosas sobre la memoria de Openai

1. Experiencia de IA verdaderamente personalizada
¡Realmente te atrapa! Eres muy amplio. Según Magecomp, ChatGPT mostró una aceptación rápida al tener más de 180 millones de usuarios activos en todo el mundo.

La memoria transforma el chatgpt de un extraño en un compañero familiar. Mencione una vez que trabaje en el cumplimiento de la salud, y semanas después, cuando discute los desafíos de documentación, naturalmente enmarca soluciones para su industria sin que tenga que explicar. Similar a cómo las billeteras Web3 recuerdan sus preferencias de transacción y sus tenencias de tokens, ChatGPT desarrolla un perfil persistente de sus necesidades e intereses. Al igual que Tatyana mencionada anteriormente en su publicación.

2. Fin de la configuración de contexto repetitivo
¿Recuerdas explicar toda la línea de tiempo de lanzamiento de su producto en cada conversación? Eso se acabó. Ahora puede simplemente decir: “¿Alguna actualización sobre el plan de marketing para nuestro lanzamiento?” Y ChatGPT recuerda que es la aplicación de fitness que se lanza en septiembre con la estrategia de Instagram primero que discutió hace tres semanas. Esto refleja cómo los contratos inteligentes en blockchain mantienen el estado sin requerir la reinicialización de los términos con cada interacción.

3. Inteligencia que funciona a lo largo del tiempo
En enero, mencionó luchar con la retención de clientes. En abril, preguntó sobre las herramientas de automatización de correo electrónico. Sin solicitar, ChatGPT podría sugerir: “Esta función de secuencia de correo electrónico podría ayudar con el desafío de retención que mencionó a principios de este año”. Esta conexión intermoral se asemeja a cómo las marcas de tiempo blockchain crean historias verificables que permiten nuevas ideas de los patrones históricos.

4. Continuación creciente de sus preferencias
Con cada interacción, la comprensión de ChatGPT de su estilo de comunicación, preferencias y necesidades se vuelve más matizada. A diferencia de los sistemas tradicionales que requieren capacitación explícita,

La memoria crea una ruta de aprendizaje implícita.

Puede notar que adopta gradualmente su terminología, priorizando la información de manera que coincida con su estilo de toma de decisiones y filtrando sugerencias basadas en sus comentarios pasados. Esta adaptación orgánica refleja cómo evolucionan las redes descentralizadas en función del comportamiento de los participantes en lugar del diseño central. El paralelo a los mecanismos de consenso de prueba de estaca es sorprendente: ambos sistemas mejoran su comprensión del valor a lo largo del tiempo a través de interacciones repetidas en lugar del trabajo computacional bruto.

5. Continuidad de proyecto sin problemas
La memoria crea hilos continuos en su trabajo. Comience a explorar una estrategia de proyecto Defi el lunes, vuelva a visitar el jueves, y no hay necesidad de recargar el contexto o recordarle a la IA sobre las decisiones anteriores.

El sistema mantiene una comprensión de dónde dejó y qué estaba tratando de lograr, similar a cómo blockchain mantiene el estado de consenso sin exigir a los participantes que rastreen individualmente toda la historia.

Top 5 cosas para pensar en la memoria de OpenAi

1. Cuando los comentarios pasados ​​resurgen

El uso del trabajo está aumentando para ChatGPT. Según un informe de 2024, el 20% de los encuestados usó CHATGPT para tareas relacionadas con el trabajo, el 17% lo utilizó para aprender algo nuevo y otro 17% comprometido con él con fines de entretenimiento.

Imagine que está en su escritorio revisando en privado su currículum con chatgpt. Usted menciona casualmente:

“No estoy contento en mi papel actual y pensando en hacer un cambio de carrera”.

ChatGPT reconoce esto brevemente:

“Entendido. Centrémonos en resaltar las habilidades transferibles en su currículum”.

Posteriormente, no piensa mucho en ello, suponiendo que esta información permanezca dentro del contexto de la conversación del currículum.

Varias semanas después, estás compartiendo tu pantalla durante una reunión de equipo virtual. Usted abre chatgpt para discutir las tendencias de la industria. Mid-Discussion, ChatGPT inesperadamente plantea una referencia relacionada pero contextualmente inapropiada:

“Dada su búsqueda de empleo e insatisfacción continuas en su rol actual, puede encontrar estas tendencias emergentes de la industria particularmente útiles”.

Sus colegas, al ver su pantalla compartida, ahora aprenden inadvertidamente sobre su insatisfacción laboral y búsqueda de empleo, una información que nunca tuvo la intención de divulgar públicamente.

Este escenario resalta por qué es crucial que los mecanismos de memoria de AI sean transparentes, controlables y contextualmente conscientes, evitando divulgaciones inadvertidas o sorpresas incómodas. A diferencia de la inmutabilidad pública de Blockchain, donde todas las transacciones son transparentes por diseño, la memoria de ChatGPT crea una persistencia inesperada sin la misma visibilidad.

2. Falso sentido de confidente
A medida que ChatGPT comienza a responder como alguien que realmente te conoce, es fácil olvidar su naturaleza fundamental. Imagine que ha mencionado anteriormente al pasar a ChatGPT que está explorando nuevos proveedores debido al aumento de los costos. Semanas después, durante una conversación sobre las tendencias generales de precios de la industria, ChatGPT responde inesperadamente con:

“Dado su interés en encontrar proveedores alternativos para reducir los costos, puede considerar estos puntos de referencia de la industria útiles”.

La repentina referencia a su estrategia comercial interna sirve como un fuerte recordatorio de que, a pesar de su familiaridad, está interactuando con AI, no con un asesor comercial de confianza.

Si bien Web3 enfatiza la auto-soberanía y la propiedad de su identidad digital, los sistemas de memoria de IA actualmente ofrecen un control menos transparente sobre cómo su información personal da forma a las interacciones futuras.

3. El costo real de cambiar
Después de seis meses de uso, ChatGPT conoce su estilo de escritura, historial de proyectos y preferencias profesionales. Esto crea bloqueo de plataforma que contradice la promesa central de Web3 de portabilidad de datos. A diferencia de las billeteras criptográficas donde sus activos e identidad pueden moverse libremente entre aplicaciones compatibles, su memoria de IA acumulada permanece aislada dentro del ecosistema de OpenAI.

4. Cuando la memoria crea sesgo
A medida que se acumula la memoria, ChatGPT forma un modelo implícito de sus preferencias y prioridades. Esto puede crear bucles de retroalimentación sutiles donde la IA comienza a filtrar información basada en suposiciones sobre lo que desea escuchar. Los sistemas de memoria de IA crean modelos invisibles que pueden reforzar los sesgos o crear burbujas de información sin una visibilidad clara de cómo se formaron esos modelos.

5. Mezcla de memoria personal y profesional
Muchos usuarios interactúan con ChatGPT para fines personales y profesionales. La memoria de ChatGPT actualmente no mantiene fuertes límites entre los diferentes modos de uso. Una conversación personal sobre los objetivos de salud podría influir inadvertidamente en cómo enmarca el análisis de negocios, creando un contexto inesperado colapso entre los dominios separados de su vida.

Hacia la memoria AI auto-soberana con OpenAi Chatgpt

Me encantaría que Operai y su función de memoria consideren un futuro que podría incluir la memoria de IA de propiedad de usuarios asegurada por blockchain, combinando lo mejor de ambos mundos para capacitar a los usuarios con conveniencia y control. Esta próxima frontera podría redefinir las relaciones digitales, al igual que Blockchain redefinió las transacciones financieras.

¿Estás dejando la memoria encendida o apagada para la función de memoria de OpenAI? Su elección depende de su comodidad con esta compensación entre conveniencia y control, haciéndose eco de los primeros días de la adopción de criptomonedas.

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