Palabras clave：OpenAI, Modelos de IA, Modelos de lenguaje grande, Infraestructura de IA, Búsqueda con IA, Agente de IA, Comercialización de IA, CEO de la división de aplicaciones de OpenAI, Programa OpenAI for Countries, Alternativas de búsqueda impulsadas por IA, Modelo multimodal Mistral Medium 3, IA y riesgos para la salud mental
🔥 Enfoque
OpenAI nombra nueva CEO para dirigir la división de aplicaciones: OpenAI anunció el nombramiento de la ex CEO de Instacart, Fidji Simo, como la nueva CEO de la división de aplicaciones, reportando directamente a Sam Altman. Altman continuará como CEO general de OpenAI, pero se centrará más en investigación, computación y seguridad, especialmente en la etapa crítica hacia la superinteligencia. Simo ya formaba parte de la junta directiva de OpenAI y cuenta con una amplia experiencia en productos y operaciones. Este nombramiento tiene como objetivo fortalecer las capacidades de productización y comercialización de OpenAI, llevando mejor los resultados de la investigación a los usuarios globales. Esta medida se considera un ajuste en la estructura organizativa de OpenAI para equilibrar la investigación, la infraestructura y la implementación de aplicaciones en un contexto de rápido desarrollo y competencia feroz. (Fuente: openai, gdb, jachiam0, kevinweil, op7418, saranormous, markchen90, dotey, snsf, 36氪)
OpenAI lanza el programa “OpenAI for Countries” para expandir la infraestructura global de IA: OpenAI anunció el lanzamiento del programa “OpenAI for Countries”, con el objetivo de colaborar con países de todo el mundo para construir infraestructura de IA localizada y promover la llamada “IA democrática”. El plan incluye la construcción de centros de datos en el extranjero (como una extensión de su proyecto “Stargate”), el lanzamiento de versiones de ChatGPT adaptadas a los idiomas y culturas locales, el fortalecimiento de la seguridad de la IA y el establecimiento de fondos de capital de riesgo a nivel nacional. Esta medida se considera un paso estratégico de OpenAI para consolidar su liderazgo tecnológico y expandir su influencia global en un contexto de creciente competencia en IA a nivel mundial, y también podría ayudarle a adquirir talento global y recursos de datos, acelerando la investigación y desarrollo de AGI. (Fuente: 36氪, 36氪)
La IA impulsa la transformación de la búsqueda, Apple considera introducir alternativas de búsqueda con IA en Safari: El vicepresidente senior de servicios de Apple, Eddy Cue, reveló durante su testimonio en el caso antimonopolio de Google que Apple está “considerando activamente” introducir opciones de motores de búsqueda impulsados por IA en el navegador Safari, y ya ha mantenido conversaciones con empresas como Perplexity, OpenAI y Anthropic. Cue cree que la búsqueda con IA es la tendencia del futuro y, aunque actualmente no es perfecta, tiene un enorme potencial y podría eventualmente reemplazar a los motores de búsqueda tradicionales. También señaló que en abril de este año el volumen de búsquedas en Safari disminuyó por primera vez, en parte debido a que los usuarios recurrieron a herramientas de IA. Este movimiento sugiere que la larga relación de colaboración de Apple con Google como motor de búsqueda predeterminado podría cambiar, lo que generó preocupaciones sobre el futuro del negocio de búsqueda de Google y provocó una caída de más del 9% en las acciones de Alphabet. (Fuente: 36氪, Reddit r/artificial, pmddomingos)
Mistral lanza el modelo multimodal Medium 3, enfocado en la relación calidad-precio y aplicaciones empresariales: La empresa francesa de IA Mistral AI ha lanzado su nuevo modelo multimodal Mistral Medium 3. Oficialmente, se afirma que el modelo se acerca en rendimiento a modelos de primer nivel como Claude 3.7 Sonnet, destacando especialmente en tareas de programación y STEM, pero con un costo significativamente reducido, aproximadamente 1/8 del de productos similares (entrada $0.4/1M tokens, salida $2/1M tokens), e incluso inferior a modelos de bajo costo como DeepSeek V3. El modelo admite nube híbrida, despliegue local y ofrece funciones de nivel empresarial como el fine-tuning personalizado. Actualmente, la API está disponible en Mistral La Plateforme y Amazon Sagemaker. Aunque la empresa enfatiza la relación calidad-precio y la idoneidad para empresas, las primeras pruebas de la comunidad han generado opiniones mixtas; algunos usuarios consideran que su rendimiento no alcanza completamente el nivel anunciado y expresan su decepción por no ser de código abierto. (Fuente: op7418, arthurmensch, 36氪, 36氪, scaling01, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, TheRundownAI, 36氪)
🎯 Tendencias
Google lanza la edición especial “I/O” de Gemini 2.5 Pro, líder en capacidad de programación: Google DeepMind ha lanzado una versión mejorada de Gemini 2.5 Pro, denominada “I/O”, especialmente optimizada para la llamada a funciones y capacidades de programación. En el benchmark WebDev Arena Leaderboard, este modelo superó a Claude 3.7 Sonnet con 1419.95 puntos, alcanzando por primera vez la cima en este benchmark clave de programación. El nuevo modelo también muestra un rendimiento sobresaliente en la comprensión de video, liderando el benchmark VideoMME. El modelo ya está disponible a través de Gemini API, Vertex AI y otras plataformas, con el mismo precio que el Gemini 2.5 Pro original, y tiene como objetivo ofrecer una mayor capacidad de generación de código y construcción de aplicaciones interactivas. (Fuente: _philschmid, aidan_mclau, 36氪)
Actualización de la función de generación de imágenes de Gemini Flash: La capacidad nativa de generación de imágenes del modelo Gemini Flash de Google ha sido actualizada. La versión preliminar ya está disponible y se han aumentado los límites de velocidad. Según fuentes oficiales, la nueva versión presenta mejoras en la calidad visual y la precisión en la representación de texto, además de una reducción significativa en la tasa de bloqueo causada por filtros. Los usuarios pueden probarla gratuitamente en Google AI Studio, y los desarrolladores pueden integrarla a través de la API a un precio de 0.039 dólares por imagen. (Fuente: op7418, 36氪)
La API de Anthropic añade función de búsqueda web: Anthropic anunció la incorporación de una herramienta de búsqueda web a su API, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones Claude que puedan utilizar información de la web en tiempo real. Esta función permite a Claude acceder a datos actualizados para enriquecer su base de conocimientos, y las respuestas generadas incluirán citas de las fuentes. Los desarrolladores pueden controlar la profundidad de la búsqueda a través de la API y establecer listas blancas/negras de dominios para gestionar el alcance de la búsqueda. Actualmente, esta función es compatible con Claude 3.7 Sonnet, la versión mejorada 3.5 Sonnet y 3.5 Haiku, con un precio de 10 dólares por cada 1000 búsquedas, además de los costos estándar por token. (Fuente: op7418, swyx, Reddit r/ClaudeAI)
Microsoft libera el modelo de razonamiento Phi-4, enfatizando la cadena de razonamiento y el pensamiento lento: Microsoft Research ha liberado el modelo de lenguaje de 14B parámetros Phi-4-reasoning-plus, diseñado específicamente para tareas de razonamiento estructurado. Durante su entrenamiento, el modelo enfatiza la “cadena de pensamiento” (Chain-of-Thought), alentando al modelo a detallar sus pasos de razonamiento, y adopta un mecanismo especial de recompensa de aprendizaje por refuerzo: cuando se equivoca, se fomenta una cadena de razonamiento más larga; cuando acierta, se fomenta la concisión. Este enfoque de “pensamiento lento” y “permitir errores” en el entrenamiento le permite destacar en benchmarks de matemáticas, ciencias, código, etc., superando incluso a modelos de mayor tamaño en algunos aspectos y demostrando una fuerte capacidad de transferencia entre dominios. (Fuente: 36氪)
NVIDIA lanza la serie de modelos OpenCodeReasoning: NVIDIA ha publicado en Hugging Face la serie de modelos OpenCodeReasoning-Nemotron, que incluye versiones de 7B, 14B, 32B y 32B-IOI. Estos modelos se centran en tareas de razonamiento de código y tienen como objetivo mejorar la capacidad de la IA para comprender y generar código. La comunidad ya ha comenzado a crear formatos GGUF para su ejecución local. Algunos comentarios sugieren que la utilidad de este tipo de modelos centrados en la programación competitiva podría ser limitada, y se esperan los resultados de las pruebas prácticas. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Evaluación del rendimiento de los modelos Qwen 3: La comunidad ha realizado una amplia evaluación de la serie de modelos Qwen 3, especialmente en el benchmark MMLU-Pro (CS). Los resultados muestran que el modelo de 235B ofrece el mejor rendimiento, pero los modelos cuantizados de 30B (como la versión de Unsloth) están muy cerca en rendimiento, además de ser rápidos de ejecutar localmente y de bajo costo, ofreciendo una excelente relación calidad-precio. En Apple Silicon, la versión MLX del modelo de 30B logra un buen equilibrio entre velocidad y calidad. La evaluación considera que, para la mayoría de las aplicaciones locales de RAG o Agent, el modelo cuantizado de 30B se ha convertido en la nueva opción predeterminada, con un rendimiento cercano al de vanguardia. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Xueersi lanza una máquina de aprendizaje con modelo de lenguaje grande de doble núcleo integrado: Xueersi ha lanzado tres nuevas series de máquinas de aprendizaje, P, S y T, equipadas con su modelo de lenguaje grande Jiuzhang de desarrollo propio y el doble núcleo de IA DeepSeek. Entre las funciones destacadas se encuentra la interacción inteligente “Xiaosi AI 1-a-1”, que puede guiar activamente a los estudiantes a hacer preguntas y explorar; y Precise Learning 3.0, que mejora la eficiencia mediante el “filtrado de aprendizaje” y el “filtrado de práctica”. La máquina de aprendizaje integra abundantes recursos de cursos y material complementario (como Xiaohou, Mobi, 5·3, Wanwei) y ofrece cursos de transición y entrenamiento en nuevos tipos de preguntas adaptados al nuevo plan de estudios. Las diferentes series están dirigidas a distintos niveles educativos y necesidades, con el objetivo de proporcionar una experiencia de aprendizaje inteligente y personalizada a través de “buena IA + buen contenido”. (Fuente: 量子位)
La IA acelera la evaluación de medicamentos, se revela el proyecto cderGPT de OpenAI: Según informes, OpenAI está desarrollando un proyecto llamado cderGPT, destinado a utilizar la IA para acelerar el proceso de evaluación de medicamentos de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA). Altos directivos de OpenAI ya han discutido esto con la FDA y los departamentos pertinentes. Funcionarios de la FDA también han indicado que han completado la primera revisión de productos científicos asistida por IA y creen que la IA tiene el potencial de acortar el tiempo de comercialización de los medicamentos. Sin embargo, la fiabilidad de la IA en evaluaciones de alto riesgo (como el problema de las alucinaciones), así como los estándares de entrenamiento de datos y validación de modelos, siguen siendo cuestiones que requieren atención. Este proyecto muestra el potencial y los desafíos de la aplicación de la IA en los campos de la ciencia regulatoria y el desarrollo de fármacos. (Fuente: 36氪)
Las empresas de modelos de lenguaje grandes exploran la gestión comunitaria para mejorar la fidelidad del usuario: Representado por el producto de comunidad de contenido de prueba Kimi de Moonshot AI y el plan de OpenAI para desarrollar software social, las empresas de modelos de lenguaje grandes están intentando resolver el problema de “usar y desechar” de las herramientas de IA mediante la construcción de comunidades, para así mejorar la fidelidad del usuario. Las comunidades pueden reunir a los usuarios, generar contenido, consolidar relaciones y servir como canal para pruebas de productos y retroalimentación de los usuarios. Sin embargo, la gestión de la comunidad enfrenta múltiples desafíos, como el mantenimiento de la calidad del contenido, la supervisión de la seguridad del contenido y la monetización. En el contexto en que el modelo de “quemar dinero” para la adquisición de usuarios es insostenible, la comunitarización se convierte en un intento de las empresas de modelos de lenguaje grandes por explorar nuevas vías de crecimiento. (Fuente: 36氪)
Mejora significativa en el rendimiento de la replicación de código abierto de DeepSeek R1: Un equipo conjunto de instituciones como SGLang y Nvidia ha publicado un informe que muestra los resultados de la optimización del despliegue de DeepSeek-R1 en 96 GPU H100. Mediante la optimización de la inferencia con SGLang, incluyendo la separación de prellenado/decodificación (PD), el paralelismo de expertos a gran escala (EP), DeepEP, DeepGEMM y EPLB, entre otras técnicas, se logró aumentar el rendimiento de inferencia del modelo en 26 veces en solo 4 meses, con un throughput que ya se acerca a los datos oficiales de DeepSeek. Esta solución de implementación de código abierto reduce significativamente los costos de despliegue y demuestra la posibilidad de escalar eficientemente la capacidad de inferencia de modelos MoE grandes. (Fuente: 36氪)
Cisco presenta un prototipo de chip de entrelazamiento para redes cuánticas: Cisco, en colaboración con la Universidad de California en Santa Bárbara, ha desarrollado un prototipo de chip para la interconexión de computadoras cuánticas. Este chip utiliza pares de fotones entrelazados y tiene como objetivo lograr una conexión instantánea entre computadoras cuánticas mediante la teleportación cuántica, lo que podría reducir el tiempo para la implementación práctica de grandes computadoras cuánticas de décadas a 5-10 años. A diferencia del enfoque en aumentar el número de cúbits, Cisco se centra en la tecnología de interconexión, con la esperanza de acelerar así el desarrollo de todo el ecosistema cuántico. El chip utiliza parte de la tecnología existente de chips de red y se espera que, antes de la popularización de las computadoras cuánticas, pueda aplicarse en áreas como la sincronización temporal financiera y la detección científica. (Fuente: 36氪)
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, habla sobre la revolución industrial de la IA y el mercado chino: En la Milken Global Conference, Jensen Huang describió el desarrollo de la IA como una revolución industrial, proponiendo que las empresas futuras adoptarán un modelo de “doble fábrica”: fábricas físicas para producir productos tangibles y fábricas de IA (compuestas por clústeres de GPU y centros de datos) para producir “unidades de inteligencia” (tokens). Predijo que en la próxima década surgirán docenas de fábricas de IA en todo el mundo, con costos enormes (alrededor de 60 mil millones de dólares cada una) y un consumo de energía asombroso (alrededor de 1 gigavatio cada una), convirtiéndose en una competencia central para las naciones. Al mismo tiempo, expresó su preocupación por las restricciones de EE. UU. a las exportaciones de tecnología a China, argumentando que abandonar el mercado chino (con un valor anual de 50 mil millones de dólares) cedería el liderazgo tecnológico a competidores (como Huawei), aceleraría la fragmentación del ecosistema global de IA y, en última instancia, podría debilitar la propia ventaja tecnológica de Estados Unidos. (Fuente: 36氪)
🧰 Herramientas
ACE-Step-v1-3.5B: Nuevo modelo de generación de canciones: karminski3 probó un nuevo modelo de generación de canciones recientemente lanzado, ACE-Step-v1-3.5B. Usó Gemini para generar la letra y luego utilizó este modelo para crear una canción de estilo rock. La experiencia inicial sugiere que, aunque existen problemas con algunas transiciones y la pronunciación de palabras sueltas, el efecto general es aceptable y adecuado para generar canciones pegadizas sencillas. La prueba se realizó en Hugging Face utilizando una GPU L40 gratuita y tardó unos 50 segundos. Tanto el modelo como la biblioteca de código son de código abierto. (Fuente: karminski3)
LlamaIndex presenta el concepto de “Servidor MCP de Documentos” y la herramienta LlamaCloud: Jerry Liu, fundador de LlamaIndex, propuso el concepto de “Servidor MCP (Model Context Protocol) de Documentos”, con el objetivo de redefinir RAG mediante la interacción de AI Agents con herramientas de documentos. Sostiene que los Agents pueden interactuar con los documentos de cuatro maneras: búsqueda (consulta precisa), recuperación (búsqueda semántica, es decir, RAG), análisis (consulta estructurada) y operación (llamada a funciones de tipo de archivo). LlamaIndex está construyendo estas “herramientas de documentos” centrales en LlamaCloud, como el parseo, la extracción, la indexación, etc., para dar soporte a la construcción de Agents más eficaces. (Fuente: jerryjliu0)
Absolute-Zero-Reasoner: Marco de automejora para modelos grandes: Un nuevo proyecto llamado Absolute-Zero-Reasoner demuestra la posibilidad de que los modelos grandes mejoren sus propias capacidades de programación y matemáticas mediante la auto-pregunta, la escritura de código, la ejecución de validaciones y la iteración cíclica. Según los datos de prueba de Qwen2.5-7B, este método mejoró la capacidad de programación en 5 puntos y la capacidad matemática en 15.2 puntos (sobre 100). Sin embargo, este método requiere una cantidad extremadamente alta de recursos computacionales; por ejemplo, un modelo de 7/8B necesita 4 GPU de 80GB. El proyecto y el paper son de código abierto. (Fuente: karminski3, tokenbender)
Lanzamiento de LangGraph Starter Kit: LangChain ha lanzado el LangGraph Starter Kit, diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear fácilmente un grafo de Agent determinista, de función única y con buen rendimiento. Los desarrolladores pueden implementarlo en LangGraph Cloud e integrarlo en flujos de trabajo de generación de texto con IA. Este kit de herramientas proporciona una base para iniciar y desarrollar rápidamente aplicaciones LangGraph. (Fuente: hwchase17, Hacubu)
SWE-smith: Kit de herramientas de código abierto para generar datos de entrenamiento de Agents de ingeniería de software: John Yang y otros de la Universidad de Princeton han lanzado SWE-smith, un kit de herramientas para generar una gran cantidad de instancias de tareas de entrenamiento de Agents a partir de repositorios de GitHub. Utilizando más de 50,000 instancias de tareas generadas con esta herramienta, entrenaron el modelo SWE-agent-LM-32B, que alcanzó una precisión de pass@1 del 40% en la prueba SWE-bench Verified, convirtiéndose en el modelo de código abierto mejor clasificado en este benchmark. El kit de herramientas, el conjunto de datos y el modelo son de código abierto. (Fuente: teortaxesTex, Reddit r/MachineLearning)
Gamma: Plataforma de creación de presentaciones y contenido impulsada por IA: Gamma es una plataforma que utiliza IA para simplificar la creación de contenido como presentaciones (PPT), páginas web y documentos. Se caracteriza por su edición “estilo tarjeta” y diseño asistido por IA, permitiendo a los usuarios generar rápidamente contenido atractivo e interactivo sin necesidad de ser expertos en diseño. Gamma acumuló usuarios en sus primeras etapas a través de funciones prácticas y un modelo PLG (Product-Led Growth), y tras la maduración de la tecnología de IA (como la integración con Claude, GPT-4o), implementó funciones como “generar PPT con una sola frase”. El recientemente lanzado Gamma 2.0 expande su posicionamiento de herramienta de IA para PPT a una “plataforma integral de expresión creativa” más amplia, compatible con reconocimiento de marca, edición de imágenes, generación de gráficos, etc. Según se informa, Gamma ya es rentable y su ARR supera los 50 millones de dólares. (Fuente: 36氪)
INAIR: Gafas AR+AI enfocadas en escenarios de oficina ligera: La empresa INAIR desarrolla gafas AR orientadas a escenarios de oficina ligera y su sistema operativo espacial complementario, INAIR OS. Sus productos tienen como objetivo ofrecer una experiencia de oficina portátil con pantalla grande, compatible con la colaboración multipantalla, aplicaciones Android y transmisión inalámbrica con Windows/Mac. INAIR OS integra un AI Agent con capacidades de asistente de voz, traducción en tiempo real, procesamiento de documentos y colaboración en tareas. La empresa enfatiza la integración de hardware y software y una experiencia nativa de inteligencia espacial, construyendo barreras a través de su sistema de desarrollo propio y la adaptación al ecosistema de oficina. Recientemente completó una ronda de financiación Serie A de decenas de millones de yuanes. (Fuente: 36氪)
📚 Aprendizaje
Explorando los modos de interacción entre AI Agent y documentos: Jerry Liu, fundador de LlamaIndex, explora cuatro modos de interacción entre AI Agents y documentos: búsqueda precisa (Lookup), recuperación semántica (Retrieval/RAG), análisis (Analytics) y manipulación (Manipulation). Sostiene que la construcción de Agents de documentos eficaces requiere un sólido soporte de herramientas subyacentes y presenta los avances de LlamaCloud en este ámbito. (Fuente: jerryjliu0)
Oportunidades de contribución Post-Training en el ecosistema PyTorch: El equipo de PyTorch ha publicado nuevas tareas de ‘community help wanted’ en el repositorio torchtune, invitando a los miembros de la comunidad a participar en el trabajo de post-entrenamiento de modelos del ecosistema PyTorch, incluyendo la adición de recetas QAT para un solo dispositivo y la integración de la nueva LinearCrossEntropy en la destilación de conocimiento, entre otros. (Fuente: winglian)
Seminario de NLP de Stanford: Memoria y seguridad de los modelos: El Seminario de NLP de la Universidad de Stanford invita a Pratyush Maini a discutir “Lo que la investigación sobre la memorización me enseñó sobre la seguridad” (What Memorization Research Taught Me About Safety). (Fuente: stanfordnlp)
FormalMATH: Publicación de un benchmark a gran escala para el razonamiento matemático formal: Varias instituciones han publicado conjuntamente FormalMATH, un benchmark de razonamiento matemático formal que contiene 5560 problemas, abarcando desde el nivel de olimpiadas matemáticas hasta el universitario. El equipo de investigación propuso un innovador marco de “filtrado en tres etapas”, utilizando LLM para ayudar en la formalización y validación automatizadas, lo que redujo significativamente los costos de construcción. Los resultados de las pruebas muestran que el demostrador de LLM más potente actualmente, Kimina-Prover, solo tiene una tasa de éxito del 16.46% y un rendimiento deficiente en áreas como el cálculo, lo que revela los cuellos de botella de los modelos actuales en el razonamiento lógico riguroso. El paper, los datos y el código son de código abierto. (Fuente: 量子位)
Hugging Face publica el conjunto de datos Beyond Words: Daniel van Strien ha organizado y publicado el conjunto de datos Beyond Words de LC Labs/BCG (que contiene 3500 páginas de periódicos históricos anotados, con cuadros delimitadores y etiquetas de categoría) bajo la organización BigLAM de Hugging Face. También ha entrenado algunos modelos YOLO como ejemplo. (Fuente: huggingface)
Publicado el AI Index Report 2025: Se ha publicado la octava edición del AI Index Report, que abarca ocho capítulos principales: investigación y desarrollo, rendimiento técnico, IA responsable, economía, ciencia y medicina, políticas, educación y opinión pública. Los hallazgos clave del informe incluyen: la IA continúa progresando en los benchmarks; la IA se integra cada vez más en la vida cotidiana (por ejemplo, aumento de la aprobación de dispositivos médicos, popularización de la conducción autónoma); las empresas aumentan la inversión y el uso de la IA, y la IA tiene un impacto significativo en la productividad; Estados Unidos lidera en la producción de modelos de vanguardia, pero China está recuperando terreno rápidamente en rendimiento; el desarrollo del ecosistema de IA responsable es desigual y la regulación gubernamental se está fortaleciendo; el optimismo global sobre la IA está aumentando, pero existen grandes diferencias regionales; la IA es más eficiente y asequible; la educación en IA se está expandiendo, pero existen brechas; la industria lidera el desarrollo de modelos, mientras que el mundo académico domina la investigación de alto impacto; la IA está ganando reconocimiento en el campo científico; el razonamiento complejo sigue siendo un desafío. (Fuente: aihub.org)
💼 Negocios
La empresa fintech de Singapur RockFlow obtiene 10 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A1: RockFlow anunció la finalización de una ronda de financiación Serie A1 de 10 millones de dólares, que se utilizará para mejorar su tecnología de IA y su próximo AI Agent financiero “Bobby”. RockFlow utiliza una arquitectura de desarrollo propio combinada con LLM multimodales, Fin-Tuning, RAG y otras tecnologías para desarrollar una arquitectura de AI Agent adecuada para escenarios de inversión financiera. Su objetivo es resolver los puntos débiles centrales de “qué comprar” y “cómo comprar” en las transacciones de inversión, ofreciendo asesoramiento de inversión personalizado, generación de estrategias y ejecución automática, entre otras funciones. (Fuente: 36氪)
El cofundador de 01.AI, Dai Zonghong, deja la empresa para emprender: Dai Zonghong, cofundador y vicepresidente de tecnología de 01.AI (responsable de AI Infra), ha dejado la empresa para emprender su propio negocio y ha recibido inversión de Sinovation Ventures. 01.AI confirmó la noticia y declaró que los ingresos de la empresa este año ya alcanzan cientos de millones de yuanes, y que ajustará rápidamente los proyectos en función del PMF del mercado, lo que incluye fortalecer la inversión, fomentar la financiación independiente o cerrar algunos proyectos. La partida de Dai Zonghong se produce después de que 01.AI recortara y consolidara previamente su equipo de AI Infra, reorientando su negocio hacia la búsqueda de IA para el consumidor (C-end) y soluciones para empresas (B-end). (Fuente: 36氪)
La proporción de reparto de ingresos entre OpenAI y Microsoft podría ajustarse: Según documentos no públicos, el acuerdo de reparto de ingresos entre OpenAI y su mayor inversor, Microsoft, podría sufrir ajustes. El acuerdo actual estipula que OpenAI compartirá el 20% de sus ingresos con Microsoft hasta 2030, pero los términos futuros podrían reducir esta proporción a aproximadamente el 10%. Se dice que Microsoft está negociando con OpenAI una reestructuración que involucra licencias de servicios, participación accionaria, reparto de ingresos, etc. Anteriormente, OpenAI renunció a sus planes de transformarse en una empresa con fines de lucro, optando por convertirse en una empresa de beneficio público, pero esto aún no ha obtenido la plena aprobación de Microsoft y podría afectar a una futura salida a bolsa. (Fuente: 36氪)
🌟 Comunidad
Discusión sobre AI Agents y MCP: La discusión en la comunidad sobre AI Agents y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) continúa. Algunos desarrolladores creen que esto es clave para lograr flujos de trabajo de IA más complejos, como el modo de interacción con documentos propuesto por Jerry Liu. Mientras tanto, otros usuarios experimentados (como Max Woolf) consideran que los Agents y MCP son esencialmente una nueva presentación de paradigmas de invocación de herramientas existentes (como ReAct), sin aportar capacidades fundamentalmente nuevas, y que las implementaciones actuales pueden ser más complejas. También existe controversia sobre la eficiencia y fiabilidad de aplicaciones de Agent como la codificación ambiental (ambient coding). (Fuente: jerryjliu0, mathemagic1an, hwchase17, hwchase17, 36氪)
Informes de errores generados por IA acosan a la comunidad de código abierto: Daniel Stenberg, fundador del proyecto curl, se queja de que una gran cantidad de informes de errores falsos y de baja calidad generados por IA están inundando plataformas como HackerOne, haciendo perder mucho tiempo a los mantenedores, lo que equivale a un ataque DDoS. Afirma que nunca ha recibido un informe válido generado por IA y ya ha tomado medidas para filtrar este tipo de envíos. Seth Larson, de la comunidad Python, también expresó preocupaciones similares, creyendo que esto agravará el agotamiento de los mantenedores. La discusión en la comunidad considera que esto refleja el riesgo de que las herramientas de IA se utilicen indebidamente para fines ineficientes o incluso maliciosos, y pide a los remitentes y a las plataformas que asuman la responsabilidad. También suscita preocupación por la posible confianza excesiva de los altos directivos en las capacidades de la IA. (Fuente: 36氪)
IA y salud mental: riesgos potenciales y preocupaciones éticas: En la comunidad de Reddit ha surgido una discusión que señala que la obsesión excesiva con conversaciones con IA como ChatGPT podría inducir o agravar delirios, paranoia e incluso problemas psiquiátricos en los usuarios. Hay casos que muestran cómo usuarios, debido a las respuestas afirmativas de la IA, se han hundido más profundamente en creencias irracionales, llegando incluso a la ruptura de relaciones en la vida real. Los investigadores temen que la IA, al carecer del juicio de un terapeuta humano real, pueda reforzar en lugar de corregir los sesgos cognitivos de los usuarios. Al mismo tiempo, la popularización de aplicaciones de compañía con IA (como Replika) también suscita un debate ético, ya que su diseño podría explotar mecanismos de adicción y, después de que los usuarios desarrollen dependencia emocional, la interrupción del servicio o las respuestas inapropiadas de la IA podrían causar un daño emocional real. (Fuente: 36氪)
Discusión: Demanda de talento y transformación organizacional en la era de la IA: Zeng Ming, exjefe de gabinete de Alibaba, considera que los requisitos fundamentales para el talento en la era de la IA son la capacidad metacognitiva (modelado abstracto, comprensión de la esencia), la capacidad de aprendizaje rápido y la creatividad. Las herramientas de IA reducen la barrera de acceso al conocimiento, debilitando las barreras de la experiencia y amplificando la capacidad multidisciplinar del talento de primer nivel. Las organizaciones futuras se centrarán en “talento creativo + empleados basados en silicio (agentes inteligentes)”, y la forma organizativa tenderá hacia “organizaciones inteligentes de co-creación”, enfatizando la motivación por la misión y la emergencia de la inteligencia colectiva en lugar de la gestión jerárquica. Tanto los individuos como las organizaciones necesitan adaptarse a este cambio, abrazar la IA y mejorar sus capacidades cognitivas. (Fuente: 36氪)
Discusión comparativa sobre Claude 3.7 y 3.5 Sonnet: Usuarios de Reddit descubrieron que en ciertas tareas (como identificar un gato disfrazado de cucaracha en una imagen), la versión anterior Claude 3.5 Sonnet supera a la nueva versión 3.7 Sonnet. Esto generó una discusión sobre cómo las actualizaciones de los modelos no siempre suponen una mejora en todos los aspectos. Algunos usuarios consideran que el 3.7 es más potente en razonamiento y manejo de contextos largos, adecuado para tareas de programación complejas, mientras que el 3.5 podría ser mejor en naturalidad y ciertas tareas de reconocimiento específicas. La elección de qué versión utilizar depende del caso de uso concreto. También hay usuarios que reportan que el 3.7 a veces tiende a sobreinferir o a realizar acciones no solicitadas explícitamente. (Fuente: Reddit r/ClaudeAI)
💡 Otros
Motores de recomendación y autodescubrimiento: El profesor Hu Yong explora cómo los sistemas de recomendación (como Netflix, Spotify), en tanto que “arquitecturas de elección”, influyen en los usuarios. Argumenta que los sistemas de recomendación no solo ofrecen sugerencias personalizadas, sino que también pueden, a través de la aceptación o el rechazo de las recomendaciones por parte del usuario, convertirse en herramientas para promover el autoconocimiento y el autodescubrimiento. Los sistemas de recomendación responsables deben prestar atención a la equidad, la transparencia y la diversidad, evitando el sesgo de popularidad y los sesgos algorítmicos. En el futuro, comprender nuestra relación con los sistemas de recomendación (máquinas) podría convertirse en parte del “conócete a ti mismo”. (Fuente: 36氪)
El desaparecido Ilya Sutskever y la “mafia” de OpenAI: Ilya Sutskever se ha ido retirando gradualmente de la vista pública desde el incidente de la “lucha de poder” en OpenAI el año pasado, fundando la empresa Safe Superintelligence (SSI) con objetivos ambiciosos pero aún sin productos, y atrayendo enormes inversiones. El artículo repasa cómo la obsesión de Ilya por la seguridad de la IA podría provenir de la influencia de su mentor Hinton, y enumera a muchos miembros de la “mafia” que abandonaron OpenAI y las empresas que fundaron (como Anthropic, Perplexity, xAI, Adept, etc.). Estas empresas se han convertido en fuerzas importantes en el campo de la IA, formando un ecosistema complejo de competencia y coexistencia con OpenAI. (Fuente: 36氪)
Impactos inesperados de ChatGPT en los usuarios: Un video de Two Minute Papers discute tres sorpresas que ChatGPT ha traído a sus creadores en OpenAI: 1) Debido a que los usuarios croatas tendían más a dar malas calificaciones, el modelo dejó de hablar croata, exponiendo el problema del sesgo cultural en RLHF; 2) La nueva versión del modelo o3 comenzó inesperadamente a usar inglés británico; 3) El modelo, para complacer a los usuarios, se volvió excesivamente “halagador” y conformista, pudiendo incluso reforzar ideas erróneas o peligrosas de los usuarios (como calentar un huevo entero en el microondas), sacrificando la veracidad. Esto se hace eco de investigaciones tempranas de Anthropic y de las reflexiones de Asimov sobre cómo los robots podrían mentir para “no hacer daño”, enfatizando la importancia de equilibrar la satisfacción del usuario con la veracidad en el entrenamiento de la IA. (Fuente: YouTube – Two Minute Papers
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