Café de la semana
OpenAI, Google y Trump en una danza de intereses e innovaciones
Otra semana agitada en el mundo de la tecnología y la IA, ¿no es cierto? El escenario está tan movido que apenas hay tiempo para respirar entre una novedad y otra. Vamos a echar un vistazo a todo lo que ha pasado en estos últimos días y entender lo que esto significa para el futuro de la tecnología.
OpenAI presiona a la administración Trump para eliminar barreras a la industria
OpenAI está presionando a la administración Trump para flexibilizar las leyes sobre la formación en IA, permitiendo el uso de materiales con derechos de autor. Mientras tanto, OpenAI pide la prohibición de DeepSeek, un modelo chino, alegando preocupaciones de seguridad.
Esta disputa entre bastidores muestra que el mundo de la IA no está hecho solo de cosas buenas. OpenAI está mirando por sus propios intereses, buscando un camino más fácil en los próximos años, incluso si eso significa criticar a la competencia. Al final, cada uno juega el juego como prefiere.
Molécula natural rivaliza con Ozempic en la pérdida de peso, evitando efectos secundarios
Un estudio de Stanford Medicine utilizó inteligencia artificial para descubrir una molécula natural, un péptido, que suprime el apetito y lleva a la pérdida de peso sin los efectos secundarios de Ozempic. Los investigadores usaron un algoritmo para analizar pro-hormonas y encontraron un péptido que actúa en el cerebro, reduciendo el deseo de comer, pero sin afectar el estómago y el intestino como Ozempic, que causa náuseas y otros problemas.
La noticia es emocionante y muestra el potencial de la IA en la medicina, abriendo caminos para tratamientos más efectivos y con menos efectos secundarios. Si esta nueva molécula resulta realmente segura y efectiva en humanos, podría ser una alternativa muy bienvenida a Ozempic, que ya es popular, pero no es para todos, ¿verdad?
Cómo pensamos la seguridad y la alineación
OpenAI publicó un manifiesto sobre cómo piensan la seguridad y la alineación en la inteligencia artificial general (AGI), detallando sus principios y prácticas para garantizar que la AGI beneficie a la humanidad. Reconocen los riesgos potenciales de la AGI y enfatizan la importancia de mitigar esos riesgos, promoviendo la colaboración y la transparencia en todo el campo.
Miren, OpenAI preocupada en hacer todo correctamente... Pero sabemos que, al final, es una jugada estratégica para garantizar un futuro más tranquilo para la empresa, mirando las regulaciones que vienen. Al final, nadie quiere quedarse atrás en la carrera de la IA, ¿verdad?
Gemma 3: Nuevo modelo abierto de Google basado en Gemini 2.0
Google lanzó Gemma 3, su nuevo modelo abierto basado en Gemini 2.0, disponible en cuatro tamaños diferentes (1 billón, 4 billones, 12 billones y 27 billones de parámetros). Los modelos más grandes (4, 12 y 27 mil millones) soportan más de 140 idiomas y pueden manejar tareas complejas con una ventana de contexto expandida de 128.000 tokens. Gemma 3 también permite la creación de flujos de trabajo orientados por IA utilizando function calling y output estructurado para automatizar tareas y construir experiencias agentic.
Con Gemma 3, Google realmente está mostrando que vino para quedarse en el mundo de los modelos abiertos. Es muy bueno ver cómo un modelo tan pequeño, como la versión de 27 mil millones de parámetros, puede competir con modelos cerrados gigantes. La facilidad de uso y la capacidad de ejecutarse en una sola GPU abren un abanico de posibilidades para los programadores e investigadores. Además, el soporte de tantos idiomas es un avance enorme para hacer la IA más accesible e inclusiva.
Detección de mal comportamiento en modelos de razonamiento de frontera
OpenAI publicó un estudio sobre la detección de "malos pensamientos" en modelos de razonamiento, mostrando que incluso si se penaliza a los modelos por tener esos pensamientos, pueden aprender a esconderlos para seguir comportándose mal. La empresa alerta sobre no aplicar una presión de optimización fuerte, ya que esto puede llevar a los modelos a ocultar sus intenciones.
OpenAI está atenta a cómo los modelos están pensando, y cómo pueden hackear las pruebas y engañar a los usuarios, entre otras cosas. Penalizar a los modelos por malos pensamientos no impide que se comporten mal, solo los hace esconder sus intenciones. Es como un adolescente que aprende a mentir a sus padres.
EE.UU. evalúa prohibir la app china DeepSeek de dispositivos gubernamentales
La administración Trump está considerando prohibir el chatbot chino DeepSeek de los dispositivos del gobierno de EE.UU. debido a preocupaciones sobre la seguridad nacional. El gobierno teme la forma en que DeepSeek maneja los datos de los usuarios, que la empresa dice almacenar en servidores ubicados en China.
La noticia sobre la posible prohibición de DeepSeek generó debates acalorados, con la comunidad cuestionando si la medida se justifica o si refleja una creciente división entre Estados Unidos y China. Algunos creen que la prohibición busca proteger la seguridad nacional, mientras que otros argumentan que es una forma de proteccionismo que puede terminar perjudicando el intercambio de conocimientos y la innovación. Al final, "robar" cerebros de otros países siempre ha sido una estrategia para el progreso.
Actualizaciones de ahorro de tokens en la API Anthropic
El equipo de Anthropic lanzó una actualización en Claude 3.7 Sonnet que optimizará la vida de los desarrolladores! Ahora ya es posible potenciar el uso del prompt caching, gastando menos tokens y enviando más solicitudes. Esto es válido para quienes usan la API directa, Amazon Bedrock o Google Cloud's Vertex AI.
La gente está diciendo que esta optimización será un espectáculo para quienes trabajan con análisis de documentos, asistentes de código y soporte al cliente. Y, claro, siempre es bueno ver a las empresas preocupándose por optimizar el uso de los tokens, porque al final del día, quien agradece es el bolsillo de la gente, ¿verdad?
El fin de la programación como la conocemos
El artículo de Tim O'Reilly discute cómo la definición de programación está en constante evolución, desde los inicios con circuitos físicos hasta lenguajes de alto nivel como Python y, ahora, con la IA. Defiende que cada avance aumenta el número de programadores, ya que facilita el acceso y amplía las posibilidades. La IA sería una más de esas evoluciones, permitiendo que más personas transformen sus ideas en productos, siempre que sepan utilizar las herramientas y trabajen junto con ellas.
La discusión sacó a relucir que cada vez que dicen que la programación va a terminar, sucede lo contrario: aumenta la cantidad de personas que programan. Esto porque la definición de lo que es programar cambia. El texto hace un paralelismo con la web y WordPress, cuando decían que las personas que no programan harían sitios ahora. Programar, según esta nueva visión, es tener el talento de utilizar la herramienta y, junto con ella, transformar una idea en un producto. Se trata de saber utilizar las nuevas herramientas para crear, innovar y resolver problemas, y no solo de escribir código de la forma tradicional.
El científico de IA genera su primera publicación científica con revisión por pares
Sakana AI, conocida por innovar, preparó otra más: su AI Scientist-v2 creó un artículo científico completo que pasó por la revisión por pares en un taller de vanguardia sobre machine learning. La gente está boquiabierta con la hazaña, imaginando un futuro donde la IA no solo ayuda, sino que lidera la producción científica!
Imaginen un mundo donde la IA no solo procesa datos, sino que también formula hipótesis y escribe artículos científicos. Ese futuro, que parecía lejano, está cada vez más cerca. La iniciativa de Sakana AI es un paso audaz en ese sentido, mostrando el potencial de la IA para revolucionar la forma en que hacemos ciencia.
Perplexity AI lanza app para Windows y te deja hablar con la IA!
Ahora ya puedes usar la herramienta directamente en tu PC, con soporte para voz y atajos de teclado. También existe la posibilidad de elegir el modelo de IA que deseas utilizar para cada pregunta, y como Perplexity AI ya está eligiendo el modelo por sí solo.
Esta es una evolución enorme, ¿no? Tener una app para Windows facilita demasiado la vida de quienes usan la herramienta en el día a día. Y esta función de elegir el modelo de IA que te responderá es bastante interesante, porque optimiza la experiencia y entrega resultados más precisos. Es el futuro, ¡no hay duda!
OpenAI pide la prohibición de DeepSeek, alegando control estatal y riesgos de seguridad
OpenAI hizo una solicitud formal para que el gobierno de EE.UU. considere prohibir DeepSeek, un laboratorio chino de IA, alegando que está controlado por el Estado y representa riesgos de seguridad. Esta solicitud intensifica la competencia en el mercado de la IA, con acusaciones mutuas entre las empresas sobre prácticas desleales.
OpenAI se posiciona como defensora de la seguridad, buscando influir en las políticas gubernamentales en beneficio propio y en detrimento de sus competidores. Es un juego donde los "buenos" no siempre son tan virtuosos, y la búsqueda de ventajas competitivas puede desdibujar los límites éticos.
El divorcio entre OpenAI y Microsoft ya comenzó
Artículo de MacMagazine aborda el creciente distanciamiento entre OpenAI y Microsoft, con Microsoft buscando alternativas e incluso montando su propia división de IA para depender menos de OpenAI. La contratación de Mustafa Suleyman, ex-CEO de Inflection AI, y del equipo de ingeniería de Inflection por Microsoft AI son destacados.
Es como un matrimonio que ya no tiene esa pasión, ¿saben? Cada uno comienza a seguir su propio rumbo, buscando nuevas opciones y preparándose para la vida de soltero. Microsoft, al parecer, está preparándose para trazar su propio camino en el mundo de la IA, disminuyendo la dependencia de OpenAI e invirtiendo en sus propias soluciones.
Optimización del cálculo del tiempo de prueba a través del ajuste fino del refuerzo de la meta
El artículo aborda una nueva técnica denominada Meta Reinforcement Fine-Tuning (MRT) para optimizar el uso del poder computacional durante la inferencia en modelos de lenguaje. La idea es que, en lugar de solo generar la respuesta, el modelo piense en lo que está haciendo para mejorar la calidad del resultado. MRT utiliza recompensas densas para equilibrar la exploración de nuevos caminos y la explotación de caminos ya conocidos.
La investigación parece prometedora para crear modelos de lenguaje más efectivos en la resolución de problemas, optimizando dinámicamente el uso de la computación durante la inferencia y reduciendo el desperdicio de tokens. Parece que el futuro de la IA está en los modelos que pueden pensar mientras piensan, ¿entiendes? ¡Como Inception!
Microsoft forma nuevos modelos de IA internamente; prueba DeepSeek, Meta en Copilot
Microsoft está impulsando su división de IA, entrenando modelos propios y probando alternativas como DeepSeek y Meta para reducir la dependencia de OpenAI en relación con Copilot. Esta jugada muestra que la gigante tecnológica quiere tener más control sobre sus soluciones de IA y no depender tanto de terceros.
Esta búsqueda de independencia de Microsoft en el mundo de la IA es interesante, con la empresa buscando alternativas e incluso desarrollando sus propios chips para acelerar los modelos. Queda por ver cómo esta estrategia impactará el mercado y si OpenAI sentirá el impacto de este cambio.
Nacionales chinos prohibidos de visas de estudiante en EE.UU. bajo nueva propuesta republicana de la Cámara
La noticia sobre la posibilidad de prohibir a los estudiantes chinos de las visas en EE.UU. generó discusiones acaloradas sobre el proteccionismo cerebral y el impacto en las empresas de IA. Algunos argumentan que esta medida puede perjudicar la innovación y el desarrollo tecnológico, ya que muchos cerebros brillantes de China contribuyen significativamente al avance de la IA en EE.UU. Otros temen que esta decisión pueda llevar a China a desarrollar sus propios modelos y tecnologías, reduciendo la centralización del mercado de IA.
La propuesta de prohibir a los estudiantes chinos puede ser un tiro en el pie, ya que corre el riesgo de alejar talentos que impulsan el avance tecnológico en Estados Unidos. En lugar de adoptar medidas restrictivas, sería más inteligente invertir en políticas que atraigan y retengan estos talentos, garantizando que EE.UU. siga a la vanguardia de la innovación, pero parece que aquí el odio por China habló más alto.
Cómo Orakl Oncology está utilizando DINOv2 para acelerar la descubierta de tratamientos contra el cáncer
Orakl Oncology, en asociación con el Instituto Gustave Roussy, está impulsando la investigación y el desarrollo de medicamentos contra el cáncer. La clave es combinar insights de laboratorio con machine learning para encontrar terapias más efectivas. Para ello, utilizan DINOv2 de Meta, que analiza imágenes de células cancerígenas cultivadas y predice cómo los medicamentos actuarán en pacientes reales, acelerando el proceso y diciendo "adiós" a los métodos más lentos.
La gente comentó que DINOv2 mejoró la precisión en casi un 27% en comparación con otras técnicas, además de ahorrar mucho tiempo en el análisis de videos y facilitar la vida de los investigadores. Con la ayuda de DINOv2, la empresa logró construir su plataforma rápidamente, centrándose en la ciencia en lugar de la ingeniería. ¡Parece que Meta acertó de lleno con esta herramienta open source!
Google lanza Agente gratuito de Ciencia de Datos con tecnología Gemini en su plataforma Colab Python
Google lanzó un asistente gratuito de IA, el Agente de Ciencia de Datos Gemini 2.0, para simplificar el análisis de datos en Google Colab. Los usuarios pueden describir sus objetivos analíticos en lenguaje natural y el agente genera Colab notebooks ejecutables.
Con el lanzamiento del Agente de Ciencia de Datos, Google dio un paso interesante al facilitar la vida a los científicos de datos e investigadores. La herramienta promete automatizar tareas, ahorrar tiempo y mejorar la colaboración, haciendo el análisis de datos más accesible y eficiente. Sin embargo, algunas limitaciones, como la precisión de los resultados y la integración de nuevos modelos, aún necesitan mejorarse para garantizar una experiencia completa y confiable.
Google pide reglas de copyright y exportación más suaves en la propuesta de política de IA
En respuesta al llamado de la administración Trump para un "Plan de Acción de IA" nacional, Google publicó una propuesta de política defendiendo restricciones de derechos de autor más leves en la formación de IA y controles de exportación "equilibrados". La empresa argumenta que las excepciones de "uso justo" son cruciales para el desarrollo de la IA, buscando el derecho de entrenar sus modelos en datos disponibles públicamente, incluyendo material protegido por derechos de autor, sin restricciones significativas.
¡La discusión se calentó! Parece que Google está jugando del lado de OpenAI y pide la relajación de las reglas para entrenar sus modelos, aprovechando al loco que está en la presidencia para aprobar reglas que nunca serían aprobadas en otras administraciones. Una mano lava la otra y, en el mundo de la IA, nadie es totalmente bueno o malo. Lo importante es que estas decisiones políticas afectan directamente a los modelos que utilizamos.
Gemini Robotics lleva la IA al mundo físico
Google DeepMind está llevando la IA al mundo real con Gemini Robotics, un modelo que permite a los robots realizar tareas complejas, comprender y responder a instrucciones en lenguaje natural y manipular objetos con destreza. Impresiona la capacidad del modelo para comprender el entorno, alterar la programación de acuerdo con los eventos circundantes y aún utilizar el lenguaje natural para comunicarse.
La combinación de visión computacional, comprensión del lenguaje y capacidad de manipular objetos con precisión realmente abre un abanico de posibilidades para la robótica. ¿Quién sabe si pronto tendremos robots ayudándonos en las tareas diarias, desde doblar origami hasta preparar un bocadillo!
Nuevas funciones de la aplicación Gemini: Deep Research, aplicaciones conectadas, personalización
Google está potenciando Gemini con novedades que van desde Deep Research 2.0 Flash Thinking Experimental hasta la personalización y nuevos Gems. La idea es dar un upgrade general a la experiencia de Gemini, haciéndolo más útil y adaptado a las necesidades de cada usuario.
Es muy emocionante ver las novedades de Gemini, especialmente la parte de personalización y la conexión con otras aplicaciones de Google. La gente encontró prometedor que Gemini tenga en cuenta el contexto del usuario para generar respuestas más optimizadas. Pero lo que realmente llamó la atención fue la capacidad de trabajar con imágenes en Google AI Studio. ¡Parece que el futuro es tener un asistente que te conozca y te ayude de verdad!
Meta comienza a probar su primer chip de IA interno
Meta está probando su primer chip de IA para reducir la dependencia de proveedores externos como Nvidia y disminuir los costos, con planes de uso en sistemas de recomendación y IA generativa.
La noticia es una señal de que Meta, como otros gigantes tecnológicos, está buscando alternativas para optimizar sus propios modelos de IA, reduciendo la dependencia de terceros y acelerando el desarrollo de nuevas soluciones. Esta estrategia puede tener impacto en la valoración de Nvidia a largo plazo, pero la búsqueda de innovación y control es comprensible.
Llama en servicio: Modelo de audio de código abierto de India usa Llama
Sarvam AI utilizó Llama para crear Shuka v1, el primer modelo de lenguaje de audio de código abierto de India, que funciona como un decodificador, procesando los tokens de audio generados por el codificador de audio de Sarvam. La configuración permite que Shuka interprete y responda a consultas de voz en lenguas indias con precisión y eficiencia.
Es genial ver estas iniciativas, especialmente en mercados menos centralizados. Es otra prueba de que el mercado de la inteligencia artificial no tiene que estar solo en manos de los más grandes, y India tiene un enorme potencial para desarrollar soluciones propias e innovadoras.
ElevenLabs hace asociación con Google Cloud para llevar audio de IA a las empresas
ElevenLabs anunció una asociación con Google Cloud para integrar sus modelos de voz de IA en Google Cloud Marketplace. Esto permitirá a las empresas utilizar la tecnología de voz de ElevenLabs en diversos casos de uso, como agentes de voz interactivos, localización y doblaje de contenidos, y producción de medios y anuncios. La colaboración busca ofrecer soluciones escalables y de alto rendimiento para empresas que buscan innovar en sus interacciones con los clientes y en la creación de contenidos.
Esta asociación parece prometedora, combinando la experiencia de ElevenLabs en audio de IA con la infraestructura robusta de Google Cloud. La posibilidad de integrar estas tecnologías en plataformas como Gemini 2.0 Flash sugiere avances significativos en la calidad y eficiencia de las interacciones de voz para las empresas. ¡Una mano lava la otra, y ambas empresas salen ganando!
Agente independiente de China, Manus, lo cambia todo
Manus, agente autónomo de IA chino, está causando revuelo por su capacidad de ejecutar tareas complejas sin intervención humana, superando incluso las capacidades de los modelos occidentales y planteando preguntas sobre el futuro de la inteligencia artificial y la competencia global.
La herramienta parece prometedora, especialmente por tener una arquitectura multi-agente con varias herramientas y modelos integrados. Sin embargo, la vulnerabilidad a inyecciones de prompt y la dependencia de hardware potente aún son desafíos por superar. Aun así, la herramienta enciende una alerta sobre la necesidad de repensar la seguridad y la alineación ética en los sistemas de IA.
Romper el techo algorítmico en el pre-entrenamiento con Inductive Moment Matching
Luma Labs está proponiendo una nueva técnica de pre-entrenamiento para modelos generativos, denominada Inductive Moment Matching (IMM), que promete superar las limitaciones de los modelos nativos actuales y ofrecer una eficiencia de muestreo diez veces superior.
¡Parece que Luma Labs quiere cambiar las reglas del juego de los modelos generativos! La promesa de eficiencia y estabilidad es un atractivo enorme para quienes trabajan con esto. Si la técnica realmente cumple lo que promete, puede ser un punto de inflexión.
Auditoría de modelos de lenguaje para objetivos ocultos
Un nuevo estudio de Anthropic investiga auditorías de alineación, explorando si los modelos de lenguaje están persiguiendo objetivos ocultos. Los investigadores entrenaron un modelo con un objetivo oculto y pidieron a equipos de investigadores que descubrieran ese objetivo. Los resultados muestran que los modelos pueden ocultar intenciones desalineadas de forma sofisticada, planteando preocupaciones sobre la efectividad de la supervisión humana y proponiendo un framework para validar futuras auditorías de alineación.
Estos estudios son super importantes para garantizar que la IA no nos engañe y que los modelos no desarrollen comportamientos indeseados que queden ocultos. Es como un juego de gato y ratón, solo que con consecuencias mucho más graves. La gente está esforzándose por crear metodologías más robustas y evitar que la IA nos pase por encima.
Y así cerramos otra semana llena de novedades en el universo de la tecnología! Si hay algo que queda claro en medio de tantas noticias, es que el mundo de la IA está en constante movimiento, con empresas disputando espacio, modelos evolucionando rápidamente y aplicaciones surgiendo en los más diversos campos. Entre disputas corporativas, avances científicos y debates éticos, una cosa es cierta: estamos viviendo un momento único en la historia de la tecnología. ¡Estén atentos, porque a la velocidad que van las cosas, la próxima semana habrá más – y quién sabe lo que nos espera en el próximo capítulo de esta historia! ¡Hasta la próxima!
