Como puede verse, da un poco poco igual el modelo LLM que se use, porque esta limitación afecta a todos: o ponen las manecillas fuera de la esfera, o no aciertan a colocar los números, o el «mecanismo» del reloj utiliza ejes imposibles. Es una forma de fallar tristemente que, en cierto modo es como un CAPTCHA, porque si no son capaces de algo tan simple, está claro que son «robots» y no humanos.
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etiquetas: ias , relojes 
No me sorprendería que algún diseñador se aproveche de esto.
Con el entrenamiento lo que hacen es que tomen el control del "sueño" y sean "lucidos" y logren que todo se vea real.
Aquí, este señor tan simpático, te lo explica de puta madre: www.youtube.com/watch?v=jrK3PsD3APk
- Empezando...
- Creando imágen. Puede tardar un momento.
- Aqui tiene lo que ha pedido.
Azar el que tengo aquí colgado.
También es famoso pedirle a chatgpt que te diga el emoji del caballito de mar. Risas y bucle loco asegurado.
todo el resto bien.
cc #25 #40
Las IAs han mamado de esos estudios y por eso creen estadísticamente que la respuesta más correcta es eso. Lo cachondo es que algunas IAs defienden que lo han dicho completamente al azar.
Aquí muy bien explicado
youtu.be/Qd2Iv84-0-Q
No es más que eso.
No hay nada consciente ahí detrás.
No digo que haya algo consciente o que no lo haya. Digo que esa afirmación en este contexto no tiene ningún significado definido.
#37
Cierto, DeepSeek entro en bucle.
Será que la ai calcula en digital y no ha caído en el tema de lo analógico?
Si algo tiene la IA es que las críticas que les hacen son meramente temporales, ya que están en continua evolución, ¿Cuántos creen que seguirán criticando lo de la incapacidad para generar relojes analógicos de aquí a un año?
El tema suele ser que cuando algo se viraliza los desarrolladores corren a parchearlo. Después se viraliza otro error y más de lo mismo. No sabemos si en algún momento llegaremos a la perfección o a los límites de las capacidades de los modelos generados con las tecnologías actuales.
Ahora como tú dices, solo fallan alguna que otra vez y cuando están en segundo plano. La evolución es notable respecto a las mofas sistemáticas que generaron al principio, y en un lapso de tiempo de tan solo 2 años. En otros 2 años los fallos generativos en manos serán aún menores.
Lo mismo para los relojes. Estas cosas vienen muy… » ver todo el comentario
Lo caparon a lo bruto. Si le pides una mano, te la hace con cinco dedos. Si le pides una mano con seis dedos, te la hace de cinco dedos. Si le pides una mano sin dedos, te la hace de cinco dedos.
¿Que puede mejorar y sigue teniendo fallos? Desde luego, pero eso es algo del momento concreto actual, no de la IA en sí.
Veremos los fallos detectados ahora como están de aquí a un año.
<style>
.clock {
position: relative;
width: 300px;
height: 300px;
margin: 50px auto;
border: 8px solid #333;
border-radius: 50%;
background: white;
box-shadow: 0 0 20px rgba(0,0,0,0.1);
}
.clock-face {
position: relative;
width: 100%;
height: 100%;
}
.hand {
position: absolute;
top: 50%;
left: 50%;
transform-origin: left center;
transform: translateY(-50%);…
Aunque,como dice #7, es una solución muy aproximada desarrollada en minutos.
Un buen ejemplo de como la IA acelera procesos pero aún no sustituye al humano. Ni creo que lo pueda hacer nunca.
Si se agarran a este problema y se dedican a entrenar las IA para que dibujen un reloj creible, habrán conseguido hacerles dibujar un reloj, nada más. Otros problemas similares seguirán existiendo.
Las redes neuronales funcionan como un almacen de respuestas aprendidas. Para que haya una respuesta aprendida es necesario que haya algo o alguien enseñándola.
Si multiplicas por mil millones la potencia de cálculo dedicada a ello quizá puedan dar algo más de sí, quizá lo puedan dar todo.
Para que haya una respuesta aprendida es necesario que haya algo o alguien enseñándola.
Ese algo puede ser otra IA. Existen IAs que están conectadas a máquinas con las que pueden hacer experimentos físicos y obtener el resultado del experimento.
Básicamente están empezando a hacer lo mismo que hemos hecho los humanos para adquirir conocimiento.
Y si tuviésemos una esfera de dyshon nos podríamos dedicar a computar todo lo que nos de la gana.
Date un millón de años más.
De momento, los LLM que hay con mayor potencia de cálculo y más datos de entrenamiento, se comportan con tantas alucionaciones como los modelos pequeños, o incluso más.
Claro que tiene capacidad de aprender, su funcionamiento precisamente se basa en el aprendizaje. Dado un set de datos aprende de ello y da resultados.
Dado un entrenamiento, eso es una función estática.
Estática parcialmente, se utiliza el contexto de la charla completa para que el resultado se adapte a la nueva información.
En ese sentido podría ser equivalente al ser humano, que tiene una memoria a… » ver todo el comentario
¿Y?
Lo que es uno de los motivos por los que un LLM no puede hacer el trabajo de un humano. Uno de ellos. Hay varios más.
Claro que puede, las charlas que tienen pueden formar parte de la siguiente fase de entrenamiento que puede ser a las pocas horas. No hay ningún impedimento técnico para ello.
Eso no es ningún impedimento técnico, esa es una precaución, una precaución que puede por ejemplo automatizarse con más IA.
Lo que le influye es en buena parte desconocido.
Eso tampoco es ningún impedimento técnico, eso es un reto.
Hay que reentrenar en función de lo que hace y hay que meter guardrails. Son meses de trabajo y hay no pocas sorpresas.
Eso son retos del día a día, la cuestión es que sí es posible hacerlo aunque eso implique aceptar ciertos riesgos a cambio de esas mejoras e ir puliendo procedimientos.
La pregunta es, ¿cuantos diseñadores css/html podrían resolver este problema sin buscar en Internet? ¿Y en cuanto tiempo?
La solución de #5 será incorrecta, pero te la genera en 10 segundos y a partir de ahí ya el humano que ajuste.
Y es incorrecta, pero cualquiera ve ese reloj y dice "las seis y media".
Si pides eso, cualquier humano lo clava (bueno, elpais.com/television/2025-09-19/arriba-esta-el-12-los-concursantes-de [[casi…
Pero vamos, que a lo de siempre. Cada herramienta es lo que es. Para dibujar un reloj no servirá, pero yo la he usado para cosas técnicas de programación muy documentadas (tipo, tengo una aplicación en tal lenguaje y quiero conectarme a tal API para hacer tal cosa) y da resultados bastante correctos en la mayoría de casos. Suele empezar a fallar con temas muy muy específicos que están poco documentados.
Así es, yo la uso para hacer fórmulas de Excel algo complejas o scripts en python que automatizan cosas y va muy bien pero sigue siendo una herramienta y no un ente inteligente.
También hay que tener cuidado porque se inventa cosas y te las suelta como verdades, sin dudar.
<!DOCTYPE html>
<html lang="es"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Reloj Analógico</title> <style> *, *::before, *::after { box-sizing: border-box; margin: 0; padding: 0; }
html,
body {
height: 100%;
}
body {
display: grid;
place-items: center;
background-color: #ffffff;…
Ya hace mucho de eso.
Pero lo del reloj analógico no es justificable. Los hay por todas partes. Esto es pura desidia. Es decir, que como que pueden sobrevivir sin eso, pues pasan y punto. Les da igual. No tienen curiosidad.
Con las horas opino lo mismo. Dame el número directamente y a otra cosa.
Que aquí a nadie le han dado la medalla de pedante del año por tener un reloj en binario.
Las ias se crean para ganar dinero, así que los algoritmos y los entrenamientos están enfocados a lo que más se usa.
Los relojes de aguja dependen de engranajes, si la pequeña tiene uno por hora, a las 6;30 las agujas estarán en el 6. Hay relojes digitales así.
Cómo se entrena a una ia para crear relojes de manillas, con un algoritmo o con imágenes?
los indicios de alzeimer son hacerlo incorrectamente, el grado mas elevado es ya ni atinar a hacer la esfera o poner las agujas por fuera etc.
Por alguna razon, igual que representar las manos humanas, es una tarea que les cuesta a las IA. es mas complejo de lo que parece.