#82, pero estos cálculos de lo que permiten gastar los planes de subscripción están hechos así, así... Porque se basan en el precio por token público que ya lleva incorporado el margen de beneficio de la empresa y además asumen un consumo del 100% de los tokens 24/7, algo que no es realista.
Lo de Chollet, objetivamente tiene razón, si los costes de cómputo no estaban bien reflejados en los documentos publicados por la compañía, no están realmente en beneficios operativos, blanco y en botella, pero eso no quita lo que digo en mi comentario, que es esperable que estos costes sigan bajando.
#69 la AGI es un término demasiado impreciso como para poder "llegar" a él....
No obstante, te puedo asegurar que a mi nunca me llegará ninguna factura, le llegar a Sam Altman y ... tampoco, le va a llegar a los pringados que le han dado dinero.
Si resultara cierto (que lo dudo) que un día cierran el grifo y empiezan a cobrar más caro el uso de la IA de lo que te ahorras, se hunden, porque nadie se lo pagará. Si a mi me resulta más económico un humano, contrato a un humano. En mi caso particular, probablemente el retorno que me están dando los 200 dólares que gasto cada mes debe ser de unos 1000€ en horas de trabajo. Si esa relación se estrecha, o bien dejo de usar la IA o bien empiezo a usar modelos en local que no están a la altura, pero facilitan mucho. De hecho, he experimentado con autocompletación de código en local y funciona muy bien. Sé que no podría tener agentes corriendo en background así al nivel de un programador junior, pero algo de trabajo me liberarían y gratis (vale, pago la electricidad).
#67, un LLM es capaz de resolver un problema matemático abierto que nadie habia resuelto antes: esto no demuestra nada.
Pones el ejemplo de una pregunta tonta, que además admite respuestas ambiguas, no hay nada que haga inferir que el orden tenga que ser así y es una prueba irrefutable de que no razonan en absoluto. No hay gradaciones, ni una escala de menos a más, simplemente razonan cero, algo que cuando se trata de humanos no aplica.
Perdona pero esto es un sesgo brutal en el que ajustas las observaciones sesgadas que a ti te interesan para sacar las conclusiones que ya tienes hechas de antemano, esto profundamente acientífico.
¿Sabes que es lo más divertido de todo? Que por muchos triples saltos que hagas, a la realidad de los hechos no la detiene nada y si los modelos son capaces de hacer cosas las harán y si siguen mejorando se usarán cada vez más y si pueden hacer cosas para las que es imprescindible razonar las harán. Mientras tú seguirás buscando ejemplos ambiguos para seguir afirmando que tienes razón el mundo cambiará.
#66#64 mira por donde, además de demostrarte que los LLM ni entienden ni razonan, por el mismo precio también te he demostrado que, al menos en este tema, eres incapaz de ser objetivo y tener una discusión honesta. Para ti la perra gorda, si quieres retomamos la conversación en 10-15 años y lo vemos con perspectiva.
#49 pero es que tu no ves que, incluso si aceptamos que lo que dices es cierto, eso sería per se una mejora brutal. Lo que estás definiendo es este escenario:
1) Inicialmente solo hay ejemplos (por ejemplo, trozos de código)
2) Aparece un LLM que se entrena con esos ejemplos
3) Ese LLM puede generar todos los códigos iguales o similares a los usados para entrenarse
4) Se vuelve a entrenar con aquello que no puede hacer
5) Vuelve al paso 3
En el paso 4, en cada generación, estás consiguiendo que el trabajo que antes hacía un humano, ahora lo haga una IA, pero en una fracción del tiempo. El humano queda liberado para otras tareas, bien sea producir más para quien le pague o bien sea dedicarse a lo que le apetezca.
Precisamente eso es lo que me pasa a mi: desde que tengo la IA hago lo mismo, pero en lugar de dedicarle hasta 10 horas al día, ahora termino en 4 y dedico el resto a investigar cosas que me apetece
#62, me puedes poner un ejemplo de un problema de lógica elemental que un LLM de frontera falle y todo los humanos sepan contestar bien para demostrar cualitativamente que los LLM no tienen la capacidad de razonamiento de un humano? Lo prompteamos y miramos si es verdad. Desde aquí te aseguro que es absolutamente imposible que lo logres, puedes inventarte lo que quieras, no lo lograrás.
Por otro lodo ejemplos de seres humanos que responden cosas estúpidas y a pesar de eso no diría que son incapaces de razonar en absoluto: www.youtube.com/watch?v=d16pLH_Qgio
#56 También lo que hablan mucho los grandes investigadores de IA, los modelos actuales solo tienen un modelo de un aspecto muy limitado del mundo. Para que la IA sea general, necesita tener un modelo del mundo real (pensemos cuantos "inputs" nuestro cerebro tiene) interconectado para poder hacer inferencia entre diferentes aspectos.
#40 Realmente la mayor contribución a la mejora de habilidades en LLM hoy en día (durante los dos últimos años) se explica por el reinforcement learning y, cada vez más, por el RLVR, reinforcement learning with verifiable rewards, mediante el que un modelo se entrena a sí mismo proponiéndose problemas y comprobando que la solución es "correcta". DeepSeek-R1-Zero fue entrenado así sin fine-tuning supervisado.
#40 No es overfitting, es entrenamiento con ejemplos. Precisamente es en lo que se base el machine learning. Por supuesto que los modelos nuevos se entrenan con más ejemplos y se refuerzan con ejemplos que fallaban en modelos anteriores. Es exactamente el modo de funcionamiento de este campo.
El problema es que tú lo ves como algo negativo, cuando es algo normal. Es como decir "mira, ese coche corre más ahora porque le han metido un motor más potente". ¡Pues claro!
Lo que ya no veo es el salto que das cuando dices que eso ahora produce mejores programas (tu ejemplo de JAX) y sin embargo, no lo ves como una mejora. Que antes no pudiera haber bien cierto código y ahora sí, significa que alguien ya no va a tener que hacerlo, solo pedirle a la IA que lo haga y supervisar que ha hecho lo esperado. ¿Te parece mal? Pues deberías justificar por qué, ya que ese salto argumentativo no se entiende.
#32, yo quiero ver estas supuestas grandes limitaciones porque no casan ni por asomo con mi interacción con ellos en el día a día. Y después leo artículos como este y me cuadra con lo que veo.
Por otro lado hay un coro que desde que apareció chatGPT repite que no hay margen de mejora y que sus limitaciones son descomunales pero a la hora de la verdad nadie es capaz de ponerme un ejemplo concreto sobre estas limitaciones. Todo se reduce a divagaciones metafísicas sobre el sentido de la existencia, nada comprobable.
#48 mmm, si fuera todo metodo clasico, ¿por que lo han conseguido ellos y no el resto de la industria? (aunque recuerdo un articulo que decia que la ecografía estaba artificalmente "parada" en el tiempo, por que todos los tecnicos y medicos estaban certificados en un tipo de lectura y aunque las nuevas tecnologias permitian mayor amplitud, tenian siempre un "modo clasico" que se asemajaba a lo que la gente conocia). mmm, bueno, al final estamos hablando en un foro y no es una conferencia , al menos que saquen una charla ted, je je
#24 yo estoy seguro que para la interpretacion de esos cientos de sensores, ahi hay una MLM montada, pero seguro, la han alimentado con miles y miles de resonancias y ejemplos, luego muchisima calibracion y de ahi esta saliendo esos resultados.
Que no quieran decir "Es una IA" sin mas lo entiendo. Es como los radares que funcionan con WIFI, eso era una "posibilidad" que era practicamente imposible conseguir por la brutalidad de calculo "tradicional" que hacia falta pero que se ha conseguido ahora con los nuevos MLM.
#1 ¿el procesado era imposible? o¿ es otro caso mas de tenemos semejante barbaridad de capacidad de computo que podemos hacer los cálculos explícitamente? Por que esto se puede calcular explícitamente.
Todo a punta a que es así como dice #24
Se están achacando mucho avances a las "ias" que solo son el resultado de tener enormes capacidades de computación.
#112A partir de ahí, inferir que estamos ante una forma superior de inteligencia
No he dicho eso exactamente: lo que he dicho es que estamos frente a una máquina que o bien piensa igual que un humano, o bien piensa de una forma novedosa y más eficiente.
Lo importante aquí es que es capaz de crear conocimiento nuevo a partir de lo que ha aprendido. Y no sólo haciendo memes graciosos. Primero asombró cuando creó nuevas estrategias para jugar al ajedrez que dejaron asombrados a los mejores jugadores. Ahora los jugadores de ajedrez aprenden de la IA. Pero también está creando nuevos métodos químicos. Está creando nuevos medicamentos. Y resultó asombroso como un simple modelo creado para hablar ha podido razonar un nuevo avance en matemática que ha dejado a todos boquiabiertos.
Si todo eso lo hace pensando de una forma diferente a la humana, entonces sí que estamos ante una revolución aún mayor. Porque una cosa sería que haya copiado nuestra manera de pensar, pero si no es así. Si ha encontrado otra forma más eficiente todavía de hacer lo mismo con menos recursos, entonces es algo más revolucionario.
#109entonces estamos totalmente de acuerdo, pero lo que han demostrado los LLM es que para "hablar" como un humano no es necesario pensar como un humano
Asumes que existe una manera de hablar, generar razonamientos, y hasta ser creativo, que no implique pensar como humano. Y si es así entonces estamos frente a una revolución mucho mayor que una máquina que piensa como humano. Estamos viviendo el nacimiento de una forma superior de inteligencia: mucho más eficiente y con capacidad mucho mayor de avanzar.
#88 Mi fundamento es que cuando le das un problema a una IA, encuentra por sí misma una forma de resolverlo. Si la única forma de hablar como un humano es pensar como un humano, entonces eso aprenderá. A no ser, claro, que exista alguna otra forma más sencilla, entonces encontrará esa por supuesto.
#79 Eso es así, pero también hay otros beneficios. Solo con los papers Q1 en que vas a figurar en un par de años consigues una acreditación en España, lo que te asegura conseguir un puesto estable en la universidad. Eso hay profesores que llevan años buscando y no consiguen mientras saltan de un puesto de becario a otro de Ayudante y luego a uno de asociado, cobrando un mierda y matándose a trabajar.
No justifico a Ng, solo digo que no es algo exclusivo de este sujeto. Y además, no seré yo quién haga una falacia ad hominem restando importancia a sus palabras por muy hijoputa que sea en su trabajo.
#68 Sí o demasiado sincero. En EEUU no es algo raro que pidan eso, pero te lo suelen pedir en privado, no tan abiertamente. Y en España en determinados gremios también.
#68 Ya veo... a falta de más contexto u otros ejemplos, podría estar de acuerdo contigo en que es un negrero... no lo sé. Con mi anterior comentario sólo intento mostrar mi apoyo a su postura en este tema: con la cantidad de hype y presión que hay ahora mismo en el gremio, creo que tiene mérito decir las cosas tan claras. Si apoyase lo contrario teniendo en cuenta lo que me dices, estaría cometiendo un ad hominen.
#23 Me acuerdo de ese curso, lo empecé pero lo deje a la mitad. Cierto, si empiezas de cero, es muy recomendable.
#49 No soy un entendido del tema pero cuando se publicaron las zonas potenciales, en ellas estaban algunos de los grandes caladeros.
La gente no rechaza las renovables en si, rechaza el exceso de ellas (son zonas netamente excedentarias, ya no sólo a nivel local, sino incluso autonómico) sin contraprestación alguna. Es lógico cuando no les genera empleo local pero sí afecta al entorno natural y, por ende, al valor de su zona y del turismo. Tengo vecinos que les han puesto eólicos y se escucha desde sus casas su ruido las 24h.
Las industrias contaminantes tradicionales al menos sí compensaban con empleo e inversión social sus efectos perjudiciales locales, pero no es el caso de las renovables, al menos actualmente. Lo lógico sería compensar con costes más bajos o estableciendo industria de proximidad.
, al menos que saquen una charla ted, je je 
Lo de Chollet, objetivamente tiene razón, si los costes de cómputo no estaban bien reflejados en los documentos publicados por la compañía, no están realmente en beneficios operativos, blanco y en botella, pero eso no quita lo que digo en mi comentario, que es esperable que estos costes sigan bajando.