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VERSES AI’s Genius System Crushes OpenAI in Code-Breaking Challenge, Shows 140x Faster Performance
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4 meses agoon

VERSES AI (OTCQB:VRSSF) has announced that its Genius™ AI system has outperformed OpenAI’s o1 Preview model in the code-breaking game Mastermind. In a 100-game test, Genius achieved a 100% success rate compared to o1’s 71%, completing tasks 140 times faster and 5,260 times more cost-effectively.
Key performance metrics show Genius completed all games in just over 5 minutes at an estimated cost of $0.05 USD, while OpenAI’s model took 12.5 hours and cost $263 USD. Genius operated on a standard laptop, while o1 required GPU-based cloud computing. The company positions these results as evidence of Genius’s superior logical reasoning capabilities and potential applications in cybersecurity, fraud detection, and financial forecasting.
VERSES AI (OTCQB:VRSSF) ha annunciato che il suo sistema AI Genius™ ha superato il modello o1 Preview di OpenAI nel gioco di codice Mastermind. In un test di 100 partite, Genius ha raggiunto un tasso di successo del 100% rispetto al 71% di o1, completando i compiti 140 volte più velocemente e 5.260 volte più economicamente.
I principali indicatori di prestazione mostrano che Genius ha completato tutte le partite in poco più di 5 minuti a un costo stimato di $0,05 USD, mentre il modello di OpenAI ha impiegato 12,5 ore e costato $263 USD. Genius ha funzionato su un laptop standard, mentre o1 richiedeva l’uso del cloud computing basato su GPU. L’azienda presenta questi risultati come prova delle superiori capacità di ragionamento logico di Genius e delle sue potenziali applicazioni nella cybersecurity, nella rilevazione delle frodi e nella previsione finanziaria.
VERSES AI (OTCQB:VRSSF) ha anunciado que su sistema de IA Genius™ ha superado al modelo o1 Preview de OpenAI en el juego de resolver códigos Mastermind. En una prueba de 100 juegos, Genius logró una tasa de éxito del 100% en comparación con el 71% de o1, completando tareas 140 veces más rápido y 5,260 veces más económico.
Los principales métricos de rendimiento muestran que Genius completó todos los juegos en poco más de 5 minutos a un costo estimado de $0.05 USD, mientras que el modelo de OpenAI tomó 12.5 horas y costó $263 USD. Genius funcionó en una laptop estándar, mientras que o1 requería computación en la nube basada en GPU. La compañía presenta estos resultados como evidencia de las superiores capacidades de razonamiento lógico de Genius y sus aplicaciones potenciales en ciberseguridad, detección de fraudes y previsión financiera.
VERSES AI (OTCQB:VRSSF)는 자사의 AI 시스템 Genius™가 코드 브레이킹 게임 마스터마인드에서 OpenAI의 o1 Preview 모델을 능가했다고 발표했습니다. 100게임 테스트에서 Genius는 100% 성공률을 기록했으며, o1의 71%에 비해 140배 더 빠르게 작업을 완료하고 5,260배 더 경제적이었습니다.
주요 성과 지표에 따르면 Genius는 모든 게임을 5분 이상 걸리지 않고 완료했으며, 예상 비용은 $0.05 USD였습니다. 반면 OpenAI의 모델은 12.5시간이 소요되었고 비용은 $263 USD였습니다. Genius는 표준 노트북에서 작동했지만, o1은 GPU 기반의 클라우드 컴퓨팅을 필요로 했습니다. 회사는 이러한 결과를 Genius의 우수한 논리적 추론 능력과 사이버 보안, 사기 탐지, 재무 예측 등에서의 잠재적 응용의 증거로 사용하고 있습니다.
VERSES AI (OTCQB:VRSSF) a annoncé que son système IA Genius™ a surpassé le modèle o1 Preview d’OpenAI dans le jeu de déchiffrage de codes Mastermind. Lors d’un test de 100 parties, Genius a atteint un taux de succès de 100%, contre 71% pour o1, en accomplissant les tâches 140 fois plus rapidement et 5.260 fois plus économiquement.
Les principaux indicateurs de performance montrent que Genius a complété tous les jeux en un peu plus de 5 minutes avec un coût estimé à 0,05 USD, tandis que le modèle d’OpenAI a nécessité 12,5 heures et a coûté 263 USD. Genius a fonctionné sur un ordinateur portable standard, tandis que o1 nécessitait un calcul cloud basé sur GPU. L’entreprise présente ces résultats comme une preuve des capacités supérieures de raisonnement logique de Genius et de ses applications potentielles en cybersécurité, détection de fraudes, et prévisions financières.
VERSES AI (OTCQB:VRSSF) hat bekannt gegeben, dass sein AI-System Genius™ das o1 Preview-Modell von OpenAI im Code-Breaking-Spiel Mastermind übertroffen hat. In einem Test von 100 Spielen erzielte Genius eine Erfolgsquote von 100%, im Vergleich zu 71% von o1, und erledigte Aufgaben 140-mal schneller und 5.260-mal kostengünstiger.
Die wichtigsten Leistungskennzahlen zeigen, dass Genius alle Spiele in etwas mehr als 5 Minuten abschloss, bei geschätzten Kosten von $0,05 USD, während das Modell von OpenAI 12,5 Stunden benötigte und $263 USD kostete. Genius lief auf einem Standard-Laptop, während o1 GPU-basierte Cloud-Computing erforderte. Das Unternehmen sieht in diesen Ergebnissen den Beweis für die überlegenen logischen Denkfähigkeiten von Genius und dessen potenzielle Anwendungen in der Cybersicherheit, der Betrugserkennung und der finanziellen Vorhersage.
Positive
- 100% success rate in code-breaking challenge vs. competitor’s 71%
- 140x faster performance than OpenAI’s o1 Preview model
- Significant cost efficiency: $0.05 vs. $263 for 100 games
- Operates on standard laptop hardware vs. GPU-cloud requirements
- Consistent performance with solve times between 1.1-4.5 seconds
High-Performance Agent Surpasses Leading AI Model in Accuracy, Speed, and Cost Efficiency
VANCOUVER, British Columbia, Dec. 17, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) — VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQB:VRSSF) (“VERSES” or the “Company”), a cognitive computing company, today revealed performance highlights of its flagship product Genius winning the code-breaking game Mastermind in a side by side comparison with a leading generative AI model, OpenAI’s o1 Preview, which is positioned as an industry-leading reasoning model. Over one hundred test runs, Genius consistently outperformed OpenAI’s o1-preview model one hundred and forty (140) times faster and more than five thousand times (5,000) cheaper.
“Today we’re showcasing Genius’ advanced reasoning performance against state-of-the-art deep learning-based methods that LLMs are based on,” said Hari Thiruvengada, VERSES Chief Technology Officer. “Mastermind was the perfect choice for this test because it requires reasoning through each step logically, predicting the cause-and-effect outcomes of its decisions, and dynamically adapting to crack the code. This exercise demonstrates how Genius outperforms tasks requiring logical and cause-effect reasoning, while exposing the inherent limitations of correlational language-based approaches in today’s leading reasoning models.
“This is just a preview of what’s to come. We’re excited to show how additional reasoning capabilities, available in Genius today and demonstrated with Mastermind, will be further showcased in our upcoming Atari 10k benchmark results,” Thiruvengada continued.
The comparison involved 100 games of Mastermind, a reasoning task requiring the models to deduce a hidden code through logical guesses informed by feedback hints. Key metrics included success rate, computation time, number of guesses, and total cost.
In the exercise, VERSES compared OpenAI advanced reasoning model o1-preview to Genius. Each model attempted to crack the Mastermind code on 100 games with up to ten guesses to crack the code. Each model is given a hint for each guess and must reason about the missing part of the correct answer, requiring all six code colors to be correct to crack the code. For perspective, you can play the game at mastermindgame.org.
A highlight of the results is below. You can find a more detailed description and results of the tests on our blog at verses.ai.
The exercise: VERSES’ team conducted 100 games for each AI model, using the same secret code parameters: 4 positions and 6 possible colors. Results were measured by success rate, computation time, number of guesses, and total cost. The comparison is summarized below:
Metric | Genius™ | o1-preview | |
Success Rate | |||
Total Compute Time | 5 minutes, 18 seconds (Avg 3.1s per game) |
12.5 hours (Avg 345s per game) |
|
Total Cost for 100 Games | |||
Hardware Requirements | Standard laptop (M1) | GPU-based Cloud |
Performance Highlights:
- Accuracy and Reliability. Genius solved the code every time in a consistent number of steps.
- Speed. Genius consistently solved games in 1.1–4.5 seconds, while ChatGPT’s solve times ranged from 7.9 to 889 seconds (approximately 15 mins)
- Efficiency. Genius’ total compute time for 100 games was just over 5 minutes, compared to ChatGPT’s 12.5 hours.
- Cost. Genius’ compute cost was estimated at
$0.05 USD for all 100 games, compared to ChatGPT’s o1 model at$263 USD.
In summary, Genius solved Mastermind
“These impressive results highlight a critical gap in today’s AI landscape: the limitations of language-based models like OpenAI’s o1 to handle logical reasoning tasks precisely and reliably,” said Gabriel René, founder and CEO of VERSES. “Mastermind code-breaking is an indicative test that showcases the class of logical reasoning and understanding of cause and effect needed for real-world applications like cybersecurity, fraud detection, and financial forecasting—domains where causality, accuracy, and efficiency are non-negotiable. Genius not only excels at these tasks but does so faster, cheaper, and with unparalleled consistency, making it ideal for addressing complex business challenges. Genius not only excels at these tasks but does so faster, cheaper, and with unparalleled consistency, making it ideal for addressing complex business challenges.”
Mastermind™ is a registered trademark of Pressman Inc.
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 the Company’s goals and plans for future testing of Genius, including the Atari 10K benchmark.
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 complete further testing of Genius as anticipated, or at all, and that such further testing will achieve the intended results. 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 unable to complete further testing of Genius as anticipated, or at all; and risks that the Company will not achieve the intended results in such further testing. 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
How much faster is VERSES AI’s Genius (VRSSF) compared to OpenAI’s o1 Preview?
VERSES AI’s Genius is 140 times faster than OpenAI’s o1 Preview, completing 100 Mastermind games in 5 minutes compared to OpenAI’s 12.5 hours.
What is the cost difference between VRSSF Genius and OpenAI for 100 Mastermind games?
VERSES AI’s Genius costs approximately $0.05 USD for 100 games, while OpenAI’s o1 Preview costs $263 USD, making Genius 5,260 times more cost-effective.
What was the success rate of VERSES AI’s Genius (VRSSF) in the Mastermind challenge?
VERSES AI’s Genius achieved a 100% success rate in the Mastermind challenge, compared to OpenAI’s o1 Preview’s 71% success rate.
What hardware requirements does VERSES AI’s Genius (VRSSF) need compared to OpenAI?
VERSES AI’s Genius can operate on a standard laptop (M1), while OpenAI’s o1 Preview requires GPU-based cloud computing.
What are the potential real-world applications for VERSES AI’s Genius (VRSSF)?
VERSES AI’s Genius is positioned for applications in cybersecurity, fraud detection, and financial forecasting, where causality, accuracy, and efficiency are crucial.
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Chatgpt Action Figurs Trend adquiere Messi, Ronaldo, más
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2 horas agoon
12 abril, 2025Has visto a tus jugadores de fútbol favoritos en el campo, pero ¿qué pasa en la forma de figura de acción? Es la última tendencia que se abre paso en las redes sociales: con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), las personas se están convirtiendo en figuras de acción en caja al incluir accesorios que muestran su personalidad.
Nos preguntamos cómo se verían algunos de los mejores jugadores de fútbol del mundo, así que decidimos preguntarle a ChatGPT y agregar accesorios conectados a su carrera en función de dónde jugaron y qué han ganado, entre otras cosas.
Desde Lionel Messi hasta Aitana Bonmatí, estos son algunos de los mejores del mundo como GI Joes o Molls Barbie.
Ampliamente considerado como uno de los mejores jugadores de todos los tiempos, Messi lo ha hecho todo, por lo que es imposible incluir todo lo que ha logrado en un solo paquete.
Dicho esto, hemos incluido el legendario No. 10 con su propia bandera Argentina, emblema del Inter Miami (aunque no mires demasiado de cerca las palabras o el símbolo) y el Trofeo de la Copa Mundial, que ganó en 2022, así como una taza de su bebida tradicional de América del Sur favorita: Mate.
Al acercarse a 1,000 objetivos profesionales, Cristiano Ronaldo ha tenido una carrera legendaria que abarca dos décadas. Para su figura de acción, la superestrella de Portugal obtiene su propio trofeo de la UEFA Champions League (como los cinco que ha ganado durante su carrera), una bandera de Portugal que lo ha convertido en el nombre más famoso en el país ibérico y, por supuesto, sus propias bolas de fútbol.
Aunque la IA podría haberse confundido un poco cuyo rostro de Ronaldo ingresamos … ya que definitivamente hay más del brasileño retirado que su mandíbula cincelada.
El extremo brasileño ha encantado multitudes con sus objetivos, trucos y momentos icónicos y es uno de los mejores jugadores de su generación.
Siempre fiel a sus raíces, Neymar recibe su propio emblema de Santos ahora que está de vuelta en su tierra natal, el trofeo de la Liga de Campeones que ganó con Barcelona y la medalla de oro olímpica que recogió en su tierra natal en 2016.
Uno de los mejores jugadores del mundo, Mbappé llegó por primera vez en AS Mónaco, se convirtió en una superestrella en Paris Saint-Germain, y ahora está ejerciendo su oficio en el Real Madrid. Como estrella para Francia, también obtiene el trofeo de la Copa Mundial que ganó en 2018.
El joven de 26 años también obtiene su propia máscara de “adolescente mutante ninja tortugas”, que rinde homenaje a un apodo que lo ha seguido durante su carrera. Sin embargo, no estamos seguros de por qué se ve tan gruñón.
Haaland ha estado aterrorizando las mejores defensas del mundo desde que se mudó a Man City y se ha convertido en uno de los mejores jugadores del mundo en poco tiempo.
Como jugador estrella de Noruega, obtiene una bandera, pero también su propio trofeo de la Premier League y Champions League, que ganó en Hanchester [sic] La legendaria temporada ganadora de agudos de la ciudad en 2023-24. El detalle en la insignia de la ciudad también es … erm … interesante dado que está destinado a ser un barco y una rosa roja.
Es difícil creer que Yamal se haya convertido en una superestrella de buena fe con solo 17 años, y ya es uno de los mejores jugadores del mundo.
Se hizo un nombre en el lado ganador de la Eurocopa de España 2024, pero también consolidó su lugar para Barcelona, lo cual es presumiblemente por qué tiene dos insignias. Su personaje juvenil y su presencia en las redes sociales también lo han hecho reconocible entre una nueva generación, que ve al adolescente obtener su propio teléfono celular y gafas de sol.
Recién firmando su nuevo contrato para los Rojos, el extremo de Egipto está aquí para quedarse en Liverpool y el club se deleitará en que su figura de acción actual no mencione a ningún club de Arabia Saudita todavía.
Ganar la Liga de Campeones y la Premier League lo ha convertido en una leyenda en Anfield Forever, pero los fanáticos de los Rojos podrían tener problemas sobre lo que la IA ha hecho a la famosa pájaro del hígado, mientras que los partidarios egipcios podrían querer mirar hacia otro lado de lo que se supone que es el águila de Saladin.
Saka, uno de los mejores extremos del mundo, está en camino de convertirse en un ícono del Arsenal, después de haber pasado por la academia del club, pero aún no tiene una gran cantidad de trofeos (más allá de una Copa FA) para completar su caja de figura de acción.
Seguramente no pasará mucho tiempo antes de que el internacional de Inglaterra agrega algo más grande y, a los 23 años, “Starboy” tenga tiempo de su lado, ¡aunque AI lo ha hecho mirar unos 10 años!
Una leyenda en Tottenham y ahora ejerciendo su oficio en el Bayern de Múnich en Alemania, a Kane le encanta marcar goles y ha demostrado por qué es uno de los mejores huelguistas del mundo en dos ligas diferentes.
Después de haber jugado para los Spurs durante tanto tiempo, no sorprende que no haya muchos trofeos para agregar a su caja, por lo que asumiremos que es un error tipográfico simple y nada más dirigido que la insignia del club lea a Tottenham “Notspur”.
Dado que su apodo es “Capitán América”, como capitán del lado de la USMNT, Pulisic es quizás la opción más obvia para que un jugador de fútbol ya tenga su propia figura de acción.
El jugador de 26 años ya ha tenido una carrera de club ocupada, con Borussia Dortmund, Chelsea y ahora AC Milan, y tiene una Supercopa de la Liga de Campeones y la UEFA para exhibir. Aunque, ¿no se vería bien un trofeo de la Copa Mundial en ese set?
También: ¿Alguien más impresionó que AI logró obtener el número correcto de estrellas y rayas en la bandera de los Estados Unidos?
La mejor jugadora femenina del mundo, Bonmatí logró una hazaña rara al ganar todos los principales clubes e premios individuales disponibles para un jugador europeo en 2023. Por lo tanto, la gran colección de premios se muestra en el set del centrocampista de España, incluido su Ballon d’Or, la Liga de Campeones y el trofeo de la Copa Mundial.
Lamentablemente, parece jugar para el BCE, en lugar de Barcelona, lo cual es extraño ya que AI lo hizo bien para Yamal arriba.
Uno de los mejores defensores del mundo y recién salido de su traslado de récord mundial a las campeones de la Super League femenina Chelsea [not Chelsea Foutball Clud]Girma se ha convertido en un nombre familiar con sus actuaciones para el USWNT y se le atribuye su propia medalla de oro olímpica de 2024.
Curiosamente, su bandera de EE. UU. Solo tiene 41 estrellas, por lo que no estamos seguros de lo que sucedió con los otros nueve estados.
Y finalmente, tenemos una de las mejores estrellas en ascenso en el deporte, que está comenzando a ser más popular con lo que está trayendo para Washington Spirit en NWSL e internacionalmente con el USWNT [not, you’ll be surprised to learn, the LSP.]
Rodman tiene solo 22 años, de ahí la inclusión de un iPhone, pero sus honores incluyen un campeonato de NWSL y una medalla de oro olímpica. Además, ¿quién no querría una figura de acción de fútbol de cabello rosado?
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Casi gané mi grupo de locura de marzo gracias a las sugerencias de soporte de Chatgpt
Published
4 horas agoon
12 abril, 2025
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
6 horas agoon
12 abril, 2025METROY 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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