Palabras clave：Transformer, Noam Shazeer, ChatGPT, Gemini, DeepSeek R1, Tecnología de IA, Modelo de lenguaje grande (LLM), Modelo Mixto de Expertos (MoE), Atención de múltiples consultas (MQA), Capa lineal con compuerta (GLU), Paradigma de aprendizaje por refuerzo Absolute Zero, Modelo de código Seed-Coder-8B
🔥 Enfoque
Noam Shazeer: El genio detrás de Transformer y la evolución de la tecnología de IA: Noam Shazeer, uno de los ocho autores de la arquitectura Transformer, es ampliamente reconocido como el que más contribuyó. Su investigación no solo sentó las bases de los modelos de lenguaje grandes modernos (como en «Attention Is All You Need»), sino que también impulsó de manera premonitoria el desarrollo de tecnologías clave como los modelos de mezcla de expertos (MoE), el optimizador Adafactor, la atención multiconsulta (MQA) y las capas lineales con compuerta (GLU). Recientemente, los resultados de sus primeras investigaciones han vuelto a atraer la atención, destacando su perspicacia tecnológica vanguardista. Shazeer cofundó Character.AI y luego regresó a Google para liderar el proyecto Gemini, continuando su influencia en el campo de la IA. (Fuente: 36氪)
El tráfico de ChatGPT se dispara, desafiando el dominio de Google Search: Datos de Similarweb muestran que en abril de 2025, el volumen de visitas mensuales de ChatGPT creció un 13.04% contra la tendencia, superando los 5 mil millones, sobrepasando a X (antes Twitter) para convertirse en el quinto sitio web más grande del mundo, y es la única plataforma entre los diez principales sitios web que logró un crecimiento mensual positivo. Esta tendencia indica que las aplicaciones de IA representadas por ChatGPT están cambiando significativamente la forma en que los usuarios obtienen información, lo que representa una amenaza sustancial para los motores de búsqueda tradicionales, especialmente en escenarios de trabajo y estudio, donde la dependencia de los usuarios de las herramientas de IA está aumentando. (Fuente: 36氪, Similarweb on X)
El boom de DeepSeek R1 cien días después: Remodelando el panorama de la inversión de capital de riesgo en IA y el ecosistema emprendedor: Desde su lanzamiento en enero de 2025, DeepSeek R1 ha atraído una amplia atención en el campo de la IA con su estrategia de código abierto de bajo costo, influyendo profundamente en el mercado de capital de riesgo y el ecosistema emprendedor. Este modelo no solo ha brindado nuevas oportunidades de desarrollo para empresas emergentes en hardware de IA, desarrollo de Agents, etc., sino que también ha impulsado a jugadores líderes como Kimi de Moonshot AI y Zhipu AI a ajustar sus estrategias de mercado, intensificando la competencia en la aplicación y comercialización de la IA. El interés de los inversores en aplicaciones de IA e inteligencia corpórea ha aumentado, pero la inversión en modelos fundacionales grandes es más cautelosa, lo que indica que el enfoque del mercado se está desplazando hacia aplicaciones downstream. (Fuente: 36氪)
Gemini 2.5 Pro logra avances significativos en la comprensión de video: Gemini 2.5 Pro de Google demuestra una capacidad sobresaliente en la comprensión de video, no solo liderando en tareas tradicionales de análisis de video, sino también desbloqueando nuevos escenarios de aplicación. Su capacidad de comprensión de video supera a los modelos SOTA existentes e incluso el nivel humano en múltiples conjuntos de pruebas. Jeff Dean señaló que el nuevo modo de 66 tokens por fotograma (en lugar de 258 tokens) permite procesar más de 6 horas de video (1fps) en un contexto de 2M tokens, expandiendo enormemente el potencial del análisis de video de larga duración. (Fuente: matvelloso, op7418, JeffDean)
Artículo Absolute Zero: Mejora de la capacidad de razonamiento de los LLM mediante autoaprendizaje reforzado, sin datos externos: Un artículo titulado «Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data» introduce un nuevo paradigma de aprendizaje por refuerzo llamado «Absolute Zero», diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) sin depender de ningún dato externo, haciendo que un solo modelo se proponga tareas a sí mismo y las resuelva. El sistema AZR verifica tareas y respuestas mediante un ejecutor de código, logrando un aprendizaje en bucle abierto y alcanzando un rendimiento SOTA en tareas de codificación y razonamiento matemático, mostrando el potencial de la evolución autónoma de la IA. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA, teortaxesTex)
🎯 Tendencias
El servidor Llama.cpp ahora es compatible con modelos de visión, ampliando las aplicaciones multimodales locales: El servidor llama-server integrado en Llama.cpp ahora es compatible con modelos de visión, lo que permite a los usuarios comenzar a utilizar modelos multimodales cuantizados con gguf. Esta importante actualización, contribuida por Xuan-Son Nguyen (ngxson) y otros, facilita la ejecución e interacción con aplicaciones de IA multimodales en dispositivos locales, lo cual es significativo para escenarios de edge computing y protección de la privacidad. (Fuente: karminski3, reach_vb, ggerganov, Reddit r/LocalLLaMA)
Google podría lanzar los nuevos modelos de imagen y video Veo 3.0 e Imagen 4.0 en la conferencia I/O: Se rumorea que Google planea lanzar nuevos modelos de generación de imágenes y video en su conferencia I/O de mayo, incluyendo veo-3.0-generate-preview, imagen-4.0-generate-preview-05-20, e imagen-4.0-ultra-generate-exp-05-20. Esto sugiere que Google tendrá actualizaciones importantes en el campo de la generación multimodal, y el rendimiento de Veo 3.0 es particularmente esperado. (Fuente: op7418)
Flow-GRPO: Mejora de la generación de imágenes en modelos de coincidencia de flujo mediante aprendizaje por refuerzo en línea: Flow-GRPO es un método recientemente propuesto que integra por primera vez el aprendizaje por refuerzo (RL) en línea en los modelos de coincidencia de flujo. Los experimentos demuestran que SD3.5, ajustado mediante RL, logra una precisión casi perfecta en el número de objetos, las relaciones espaciales y los atributos detallados al generar imágenes, mejorando significativamente la adherencia a las instrucciones y la calidad de generación en tareas de texto a imagen. (Fuente: teortaxesTex)
ByteDance lanza Seed-Coder-8B de código abierto: Modelo de código con autogestión de datos logra SOTA: El equipo Seed de ByteDance ha lanzado la serie de modelos de lenguaje grandes para código Seed-Coder-8B, que incluye las versiones Base, Instruct y Reasoner. Este modelo, entrenado con 6T tokens de datos, presenta como innovación central “dejar que el modelo de código organice sus propios datos”, logrando un método de procesamiento de datos SOTA y superando el rendimiento de Qwen3-8B. Esto demuestra el enorme potencial de la gestión automatizada de datos para mejorar la capacidad de los LLM de código. (Fuente: Dorialexander, scaling01)
Google AI presenta Mobility AI, con el objetivo de avanzar en la inteligencia del transporte urbano: Google AI ha lanzado el proyecto Mobility AI, dedicado a utilizar la tecnología de inteligencia artificial para mejorar los sistemas de transporte urbano. Este proyecto podría abarcar múltiples aspectos como la optimización del flujo de tráfico, la programación del transporte público y la coordinación de la conducción autónoma, con el objetivo de mejorar la eficiencia, seguridad y sostenibilidad del transporte. (Fuente: Ronald_vanLoon)
Avances en la investigación de neuronas analógicas de un solo transistor: Un artículo publicado en Nature señala que un solo transistor puede simular la función de una neurona. Aunque esto no significa que las PC puedan ejecutar inteligencia sobrehumana a corto plazo (porque las sinapsis también necesitan transistores), esta investigación abre nuevas vías para el diseño futuro de procesadores y la computación neuromórfica, pudiendo tener un profundo impacto en el hardware de IA en los próximos años. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Investigación del MIT utiliza IA para mejorar la planificación del tráfico aéreo: Investigadores del MIT están utilizando tecnología de inteligencia artificial para mejorar la planificación y gestión del tráfico aéreo. Esto podría incluir la optimización de rutas, el aumento de la eficiencia del uso del espacioéreo, la predicción y respuesta a posibles conflictos, con el objetivo de hacer el tráfico aéreo más eficiente y seguro. (Fuente: Ronald_vanLoon)
Perspectivas de tendencias de la IA en el desarrollo de software (2025): Un informe predice las 15 principales tendencias en el desarrollo de software para 2025, donde la inteligencia artificial, el deep learning y el machine learning seguirán desempeñando un papel central, impulsando el desarrollo en áreas como la automatización, la codificación inteligente, las pruebas y las operaciones. (Fuente: Ronald_vanLoon)
Perspectivas de las redes 6G impulsadas por IA: Se discute el papel crucial de la inteligencia artificial en las futuras redes 6G, incluyendo la asignación inteligente de recursos, la autooptimización de la red, los servicios personalizados y el soporte para la conexión de dispositivos IoT a gran escala. La IA será la tecnología central para realizar la visión 6G. (Fuente: Ronald_vanLoon)
Investigador de DeepMind considera que los LLM ya poseen capacidades parciales de modelo del mundo: Sam Wolfstone, investigador de DeepMind, opina que los modelos de lenguaje grandes (LLM) construyen muchos modelos del mundo limitados y locales durante su preentrenamiento y postentrenamiento. La capacidad de un modelo para resolver tareas está relacionada con el grado en que su modelo del mundo parcial modela la tarea, pero actualmente los LLM aún no pueden desarrollar dinámicamente nuevos modelos del mundo parciales. (Fuente: SamWolfstone)
OpenAI se dedica a expandir las aplicaciones del aprendizaje por refuerzo (RL): Dan Roberts de OpenAI, en su discurso en Sequoia AI Ascent, compartió cómo la empresa se esfuerza por cambiar la percepción tradicional del aprendizaje por refuerzo (RL) como meramente “la guinda del pastel”, y se dedica a expandirlo a escenarios de aplicación más amplios. (Fuente: jeffreygwang)
Deep Research Agent de ByteDance utiliza interfaces Typescript para definir esquemas de salida JSON: Un análisis del Deep Research Agent de código abierto de ByteDance revela que el proyecto utiliza interfaces Typescript para forzar la definición y estandarización de los esquemas de salida JSON. Este método ayuda a mejorar la estabilidad y fiabilidad del intercambio de datos en la colaboración entre múltiples Agents. (Fuente: _philschmid)
🧰 Herramientas
WebOllama: Una interfaz web elegante para Ollama: WebOllama es una interfaz web diseñada para Ollama, con el objetivo de simplificar la gestión y el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) locales. Proporciona una UI intuitiva para gestionar modelos de Ollama, chatear con IA y generar texto, facilitando la interacción de los usuarios con LLM en un entorno local. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA, GitHub)
ArchAI: Herramienta de análisis de repositorios de código y generación de documentación basada en CrewAI y Qdrant: ArchAI es una herramienta que utiliza Agents de IA para interpretar repositorios de código. Puede clonar, analizar código automáticamente y generar documentación y diagramas PlantUML. ArchAI construye Agents de IA basados en CrewAI, utiliza Qdrant para almacenar contexto e integra SonarQube para la revisión de calidad del código, soportando LLM locales o en la nube (como OpenAI, Gemini, Ollama). (Fuente: qdrant_engine, GitHub)
SkyRL: Lanzamiento de un flujo de trabajo de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo optimizado para tareas de larga duración: El equipo RISE de UC Berkeley ha lanzado SkyRL, un flujo de trabajo de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) construido sobre VeRL y OpenHands, especialmente optimizado para tareas de larga duración como SWE-Bench. SkyRL introduce una capa de Agent, que soporta inferencia multi-turno eficiente, uso de herramientas y ejecución de entornos escalables, e integra W&B para visualización. (Fuente: weights_biases)
Actualización de Gen-1 de RunwayML, ofrece un control más intuitivo para la generación de video: La herramienta de generación de video Gen-1 de RunwayML ha lanzado una actualización destinada a proporcionar un control más preciso, intuitivo y versátil. Los usuarios pueden probar estas nuevas funciones de forma gratuita, y habrá más actualizaciones en el futuro. (Fuente: c_valenzuelab)
Chatlog: Herramienta para exportar historiales de chat de WeChat: Chatlog es un proyecto que permite exportar historiales de chat de WeChat, incluyendo imágenes, videos y audio, y admite operaciones con múltiples cuentas. Esto facilita a los usuarios la copia de seguridad de sus datos personales o el uso de datos de chat para construir aplicaciones de IA como avatares digitales. (Fuente: karminski3)
Lanzamiento del proyecto de radio IA local ACE-Step-RADIO: PasiKoodaa ha lanzado el proyecto ACE-Step-RADIO en GitHub, una aplicación de radio IA local que utiliza el framework ACE (Agentic Communication Environment). Teóricamente, puede funcionar sin problemas con 24GB de VRAM y puede integrar fácilmente funciones de presentadores de IA como DIA, ofreciendo nuevas ideas para la generación de contenido personalizado. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA, GitHub)
qxresearch-event-1: Colección de miniaplicaciones en Python: El proyecto de GitHub qxresearch-event-1 recopila más de 50 aplicaciones escritas en solo 10 líneas de código Python cada una, cubriendo notificaciones, grabación de audio, pizarra de dibujo, generador de contraseñas y otras funciones, ofreciendo ejemplos de código simples y prácticos para principiantes y entusiastas de Python. (Fuente: karminski3)
Lanzamiento del modelo de lenguaje polaco de 4B parámetros Polanka: Piotr-AI ha lanzado Polanka (polanka_4b_v0.1_qwen3_gguf), un modelo de lenguaje polaco de 4B parámetros basado en la arquitectura Qwen3. El modelo se creó mediante un preentrenamiento continuo del modelo base Qwen3 4B durante aproximadamente 10 días en una única RTX 4090, utilizando contenido polaco de alta calidad y un conjunto de datos mixto multilingüe, matemático, de código, etc., con un total de aproximadamente 1.4B tokens. El formato GGUF permite su rápida ejecución en portátiles. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Las cámaras de seguridad Arlo añaden función de resumen de video con IA: Arlo ha añadido una nueva función de inteligencia artificial a su sistema de cámaras de seguridad, capaz de resumir automáticamente el contenido de los videos grabados por las cámaras, ayudando a los usuarios a comprender rápidamente los eventos clave y mejorando la comodidad y eficiencia de la seguridad doméstica. (Fuente: Reddit r/artificial)
Gemini 2.0 Flash Preview añade funciones de generación y edición de imágenes: El modelo Gemini 2.0 Flash Preview recientemente lanzado por Google admite la generación y edición de imágenes. Los usuarios pueden editar imágenes en conversaciones de múltiples turnos, y la documentación se ha actualizado para mostrar estas nuevas funciones del modelo. (Fuente: _philschmid)
📚 Aprendizaje
Proyecto de recopilación de notas del curso de Deep Learning de Andrew Ng: Ha aparecido en GitHub un proyecto de recopilación de notas del curso de Deep Learning de Andrew Ng (Andrew-NG-Notes), adecuado para estudiantes que deseen iniciarse y aprender sistemáticamente deep learning junto con el curso de Coursera. Actualmente ha ganado mucha atención. (Fuente: karminski3)
Microsoft lanza tutorial de introducción a la IA generativa: Microsoft ha lanzado el tutorial “Introducción a la IA generativa (generative-ai-for-beginners)”, diseñado para ayudar a los principiantes a comprender los principios básicos de los modelos de lenguaje grandes y guiarlos en la construcción de plataformas Agent/RAG mediante programación. Este repositorio de GitHub ya ha superado las 82k estrellas, lo que demuestra su popularidad. (Fuente: karminski3)
Libro de texto gratuito de matemáticas «Álgebra, Topología, Cálculo y Teoría de la Optimización para Ciencias de la Computación y Machine Learning»: Un libro electrónico gratuito coescrito por Jean Gallier y Jocelyn Quaintance que cubre de manera exhaustiva los fundamentos matemáticos clave necesarios para las ciencias de la computación y el machine learning, incluyendo álgebra lineal, geometría afín y proyectiva, geometría de formas bilineales, topología y cálculo, optimización lineal y no lineal, e incluye ejemplos de aplicación en machine learning. (Fuente: TheTuringPost)
Sugerencias para la enseñanza de cursos de IA general en instituciones de formación profesional superior: En respuesta a la situación de que los cursos de IA general en instituciones de formación profesional superior se imparten completamente en aulas de informática, se sugiere que el enfoque del curso se centre en la aplicación de la IA generativa, especialmente en la generación de texto, imágenes y video. Mediante el establecimiento de tareas progresivas (preguntas y respuestas, resúmenes, traducción en nivel básico; redacción, extracción de datos, búsqueda con IA/RAG en nivel intermedio; y programación asistida por IA, análisis de datos en nivel avanzado), se permite a los estudiantes aprender mediante la práctica, cultivar el interés y complementar de forma autónoma los conocimientos teóricos. (Fuente: dotey)
💼 Negocios
VCpedia: Plataforma de inteligencia sobre startups impulsada por IA: Yohei Nakajima ha lanzado VCpedia, una plataforma que utiliza IA para analizar discusiones sobre financiación de startups en la plataforma X, combinada con OpenAI y ExaAI para mejorar la información, y construida como un servicio de boletín diario mediante Replit Agent. La plataforma tiene como objetivo proporcionar a los capitalistas de riesgo descubrimiento de acuerdos y perspectivas impulsadas por IA. (Fuente: yoheinakajima)
Rumores sobre posible ajuste en la estrategia de precios de la API de ChatGPT por parte de OpenAI: Hay noticias de que ChatGPT podría ajustar los precios de su API, introduciendo un modelo de facturación por créditos (por ejemplo, 50 créditos/dólar, mínimo 20 dólares, máximo 1000 dólares). Este cambio potencial ha generado preocupación entre los usuarios, y algunos han expresado que si los usuarios Plus y Pro también deben pagar las tarifas de API según este precio, podrían considerar cambiarse a competidores como Grok o Gemini. (Fuente: scaling01)
Baidu de China solicita patente para IA que interpreta sonidos de animales: El gigante tecnológico chino Baidu está solicitando una patente para un sistema de inteligencia artificial que interpreta los sonidos de los animales. Si esta tecnología tiene éxito, podría abrir nuevas posibilidades en campos como la investigación del comportamiento animal, la conservación de especies y la comunicación entre humanos y animales. (Fuente: Reddit r/artificial)
🌟 Comunidad
Usuarios debaten el impacto de la IA en las relaciones interpersonales y la salud mental: Una publicación en Reddit titulada «Perdí a mi madre por ChatGPT» generó un acalorado debate. El autor afirma que su madre se obsesionó con comunicarse con ChatGPT, lo que provocó un distanciamiento familiar e incluso una dependencia emocional de la IA. En los comentarios se discutieron temas como la satisfacción de las necesidades emocionales por parte de la IA, la soledad en la vida real, la alienación tecnológica y cómo equilibrar el uso de la tecnología con las interacciones interpersonales. Muchos comentarios señalaron que la madre podría haberse sentido sola de antemano y que la IA simplemente llenó un vacío emocional, sugiriendo al autor que se comunicara y pasara más tiempo con su madre. (Fuente: Reddit r/ChatGPT)
La elección del nuevo Papa del nombre “León XIV” podría estar inspirada en el desarrollo de la IA: Informes y discusiones señalan que el Papa recién elegido escogió “León XIV” como su nombre pontificio, en parte debido a una profunda preocupación por los cambios culturales como la inteligencia artificial y la robótica. Se inspiró en la encíclica Rerum Novarum de León XIII, publicada durante la Revolución Industrial, considerando que la Iglesia, en la actual era de revolución tecnológica, debe ejercer autoridad moral y fuerza académica para guiar a la sociedad a enfrentar seriamente los cambios. Este tema ha provocado reflexiones sobre la ética de la IA, el impacto social y cómo las instituciones religiosas se adaptan al desarrollo tecnológico. (Fuente: jpt401, AndrewLampinen, jachiam0, itsclivetime)
La generación de imágenes de la “mujer ideal” por IA genera debate: Un usuario de Reddit compartió imágenes de la “mujer ideal” generadas por ChatGPT basándose en lo que sabía de él, resultando en su mayoría en figuras femeninas con armadura. Esto llevó a los miembros de la comunidad a hacer lo mismo y compartir sus propios resultados generados por IA, discutiendo la comprensión de la IA del concepto de “ideal”, cómo los datos del usuario influyen en el contenido generado y los sesgos o patrones comunes en las imágenes generadas por IA. (Fuente: Reddit r/ChatGPT)
Creatividad en la generación de imágenes por IA: “Figuras de acción y personas reales en el mismo encuadre”: Usuarios de redes sociales compartieron imágenes generadas por IA que muestran figuras de anime junto a sus correspondientes personajes reales en poses similares, y proporcionaron los prompts utilizados. Esta creatividad demuestra el aspecto lúdico y la personalización de la IA en la generación de imágenes, capaz de crear obras visuales con un toque realista y efectos de contraste basados en descripciones específicas del usuario. (Fuente: dotey)
Aumenta la demanda de contratación en el campo de IA/ML para el framework DSPy: El mercado laboral muestra una creciente demanda de talento con experiencia en DSPy (un framework para la optimización programática de prompts y pesos de modelos de lenguaje). Esto refleja la importancia que la industria otorga a la construcción de aplicaciones de modelos de lenguaje más controlables, eficientes y capaces de optimización algorítmica. (Fuente: lateinteraction)
Debate sobre el estado actual y la aceptación de la IA en el lugar de trabajo: Usuarios de Reddit discuten el uso de la IA en el trabajo y las opiniones de empleadores y colegas al respecto. La mayoría de los usuarios indican que la IA puede mejorar eficazmente la eficiencia laboral, como en la asistencia para programación, redacción de correos electrónicos e informes, actas de reuniones, investigación de mercado, etc. Algunas empresas fomentan el uso de la IA, mientras que otras mantienen una actitud cautelosa u opuesta, lo que lleva a los empleados a usarla discretamente. La discusión destaca el potencial de la IA para aumentar la productividad, al mismo tiempo que aborda la correcta comprensión de las capacidades de la IA y los problemas de seguridad de los datos. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)
¿Está la IA erosionando la principal ventaja competitiva de Reddit: la interacción humana?: Un artículo de Business Insider señala que el CEO de Reddit considera que su comunidad, dominada por humanos, es su mayor ventaja competitiva, pero las publicaciones y comentarios generados por bots de IA están amenazando esta ventaja. Reddit ha reconocido el problema y planea introducir nuevos mecanismos para verificar la identidad de los usuarios, lo que ha provocado un debate sobre la proliferación de contenido de IA, la autenticidad de la comunidad y cómo las futuras plataformas en línea abordarán el contenido generado por IA. (Fuente: Reddit r/artificial, Business Insider)
ManaBench: Nuevo benchmark para probar la capacidad de razonamiento de los LLM mediante la construcción de mazos de Magic: The Gathering: Jake Boggs ha lanzado ManaBench, un nuevo benchmark que prueba la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante tareas de construcción de mazos del juego Magic: The Gathering. Este benchmark no se centra en el conocimiento del juego, sino que evalúa el razonamiento estratégico y la comprensión de sistemas del modelo, con el objetivo de proporcionar una diferenciación de modelos relevante para la experiencia del usuario. (Fuente: Teknium1)
Usuario comparte experiencia de investigación profunda con IA y conversión a audio para escuchar: Un usuario compartió su experiencia utilizando ChatGPT para realizar investigaciones profundas sobre temas y luego usando herramientas como Speechify para convertir los resultados de la investigación en audio con la voz de Obama para escucharlos. Esta práctica refleja el potencial de la IA en la adquisición de información y el consumo de contenido personalizado, pero también plantea reflexiones sobre la posible disminución de la capacidad de lectura debido a una dependencia excesiva de la IA. (Fuente: Reddit r/artificial)
💡 Otros
Exmiembro del equipo de riesgos de IA del gobierno del Reino Unido revela problemas éticos y represalias posteriores: Un exempleado de la función central de riesgos de IA del gobierno del Reino Unido ha declarado públicamente que, tras plantear preocupaciones sobre sesgos, discriminación y otros problemas éticos de la IA dentro del equipo, sufrió bloqueo, vigilancia y represalias institucionales. El incidente ha provocado un debate sobre la protección de los “denunciantes” en entornos tecnológicos gubernamentales y la eficacia de los mecanismos públicos de rendición de cuentas sobre la ética de la IA. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)
Impacto indirecto de la IA en los empleos “a prueba de IA”: Se discute que, incluso si ciertas industrias basadas en habilidades (como los oficios) no son fácilmente reemplazables directamente por la IA, si la IA causa un desempleo masivo, la base de consumidores se reducirá, y estos empleos “a prueba de IA” también se verán afectados por la falta de demanda. Esto nos recuerda la necesidad de considerar el impacto de la IA en el empleo desde una perspectiva económica sistémica más amplia. (Fuente: Reddit r/artificial)
Opinión: Los LLM explotan los sesgos cognitivos humanos simulando inteligencia: Pedro Domingos opina que los modelos de lenguaje grandes (LLM) son expertos en generar texto que parece inteligente, lo que explota la debilidad cognitiva de algunas personas para distinguir la inteligencia genuina de las “patrañas” (BS). (Fuente: pmddomingos)