IA-AI W30/2024

Las noticias más relevantes de los últimos 7 días recopiladas y analizadas por y para creativos entusiastas de la Inteligencia Artificial - Artificial Intelligence ¡Tira del hilo, tira del link!

1. ChatGPT: por si no lo sabes

OpenAI lanza SearchGPT, el nuevo rival de Google en la búsqueda online

OpenAI ha presentado SearchGPT, un prototipo de motor de búsqueda impulsado por IA-AI que combina potentes modelos de IA con información de Internet, desafiando directamente a Google. Este prototipo, basado en GPT-4, estará inicialmente disponible para 10.000 usuarios de prueba y permite realizar preguntas de seguimiento, similar a Perplexity, y organiza los resultados en resúmenes con enlaces de atribución.

El interfaz de usuario de SearchGPT es rápido y limpio, ofreciendo resultados multimodales que incluyen gráficos, imágenes del tiempo, videos, etc. Un aspecto destacado es su énfasis en citar las fuentes de sus respuestas, lo cual se ha facilitado mediante acuerdos con numerosos editores.

La noticia de SearchGPT ha impactado en el mercado, provocando una caída del 2% en las acciones de Google. La entrada de OpenAI en la búsqueda podría revolucionar la industria, planteando cuestiones sobre la privacidad de los datos, el futuro del SEO y el impacto en los creadores de contenido. La compañía también planea integrar las características de SearchGPT directamente en ChatGPT en el futuro.

Para acceder a SearchGPT, los interesados deben primero iniciar sesión en su cuenta de ChatGPT y segundo solicitar unirse a la lista de espera en este enlace. Este lanzamiento podría obligar a Google a reaccionar y mejorar su propia oferta de búsqueda impulsada por IA. Mientras tanto, SearchGPT promete ser un cambio significativo en la forma en que interactuamos con la información en línea, buscando ofrecer respuestas directas en lugar de una lista de enlaces.

Prompt de la semana

Después de pedirle a ChatGPT que construya, codifique o escriba cualquier cosa, pídele que lo repita mejorándolo en cada iteración (3 o 4 son suficientes). Con este método obtendrás una versión mucho mejor de tu solicitud inicial. Además, siempre puedes pedirle a ChatGPT que primero critique su propio trabajo y luego lo mejore basándose en esa evaluación.

 "Primero, critica tu resultado" y “Ahora según tu evaluación, mejora tu resultado anterior”

Voice Alpha, ¿ya?

Sam Altman reveló en una respuesta a un tweet que el lanzamiento de GPT-4o-Voice Alpha comenzará la próxima semana para los suscriptores de Plus.

2. Llama 3.1 405B

Aunque parezca el nombre de una estrella o asteroide no lo es. Es el nombre del último modelo de Meta junto con el 8B y el 70B. Algunas estadísticas apuntan que podría ser mejor que ChatGPT-4o y Claude 3.5 Sonnet en algunos aspectos. Y ojo que es de código abierto. Fuente

La apuesta por el código abierto en inteligencia artificial no es solo una decisión ética, sino una estrategia inteligente para impulsar la innovación y el crecimiento económico. Mark Zuckerberg, en una carta abierta a la comunidad, señala que este enfoque democratiza el acceso a tecnologías avanzadas, permitiendo que startups, investigadores y empresas de todos los tamaños participen en el desarrollo de la IA-AI. Esto no solo acelera el progreso tecnológico al aprovechar el talento global, sino que también crea un ecosistema más diverso y resiliente. Para los empresarios, adoptar el código abierto significa acceder a herramientas de vanguardia sin costos prohibitivos, colaborar con una comunidad mundial de innovadores y posicionarse en la vanguardia de una revolución tecnológica que promete transformar industrias enteras. En última instancia, el código abierto no solo nivela el campo de juego, sino que expande las posibilidades de crecimiento y éxito para todos los participantes del mercado.

Evidentemente este discurso está muy bien pero sus prácticas y algoritmos no lo avalan demasiado. Además nos preguntamos si Mark Zuckerberg pensaría lo mismo si OpenAI fuera suya.

3. Le Chat Mistral

Mistral ha lanzado Large 2, un nuevo modelo de IA que afirma igualar o superar el rendimiento de las ofertas recientes de OpenAI y Meta, a pesar de tener significativamente menos parámetros. Large 2 tiene 123 mil millones de parámetros, menos de un tercio de los 405 mil millones de Llama 3.1 de Meta, pero lo supera en generación de código y matemáticas. El modelo ofrece una ventana de contexto de 128,000 tokens y un mejor soporte multilingüe para 12 idiomas y 80 lenguajes de programación. Mistral afirma que Large 2 minimiza las alucinaciones y produce respuestas más concisas que los modelos de IA líderes. El modelo está disponible para probar en Le Chat y para su uso en las principales plataformas de la nube, pero requiere una licencia pagada para uso comercial. Con solo un tercio del tamaño de Llama 3.1 405b y benchmarks comparables a GPT-4, Mistral Large 2 es muy impresionante. La presión ha aumentado para los líderes de IA cerrada como OpenAI, Anthropic y Google, ya que se han lanzado dos modelos abiertos de nivel GPT-4 en solo dos días.

IA-AI Image

Little Tinyes

Un innovador generador de imágenes IA-AI, llamado Little Tinyes, promete transformar la industria de la ilustración infantil e industria editorial. Esta herramienta gratuita permite a usuarios crear imágenes de dibujos animados con apariencia dibujada a mano, ideales para libros de cuentos y contenido infantil. Aunque ocasionalmente el modelo puede añadir su propia interpretación, los resultados son consistentemente impresionantes, ofreciendo ilustraciones de alta calidad. Otra estocada para nuestros amigos ilustradores.

IA-AI Video

1. Dream Machine 🙌💯

LumaLabs no deja de sorprendernos con su Dream Machine. Ahora han lanzado la función loops con la que puedes crear bucles de tus vídeos. Por otro lado aquí te dejamos su prompt guide.

2. Kling 🙌💯

Ya no es necesario disponer de un número de teléfono chino para poder probar y usar Klingai.com. Dispones de 66 créditos gratuitos para gastar con la versión internacional o global y generar vídeos de 5 segundos y puedes crear indicaciones detalladas de hasta 2000 caracteres. A 10 créditos cada 5 segundos de vídeo empleado.

Al paso que vamos, cuando salga Sora de OpenAI ¿será una reliquia?

3. Stable Video 4D

Stability AI ha anunciado el lanzamiento de Stable Video 4D, su último modelo de IA-AI para la generación dinámica de videos desde múltiples ángulos. Este modelo transforma un solo video de un objeto en múltiples videos desde ocho ángulos diferentes optimizándolos en unos 25 minutos, ofreciendo una nueva dimensión de versatilidad y creatividad. Algunos puntos clave:

• Generación de videos multivista: Stable Video 4D convierte un solo video en múltiples videos desde ocho ángulos diferentes.

• Rapidez y eficiencia: con una sola inferencia, el modelo genera 5 frames en 8 vistas en aproximadamente 40 segundos.

• Personalización: los usuarios pueden especificar los ángulos de la cámara para adaptar la salida a sus necesidades creativas.

• Aplicaciones futuras: tiene potencial en desarrollo de juegos, edición de video y realidad virtual.

El modelo destaca por su capacidad de generar videos consistentes y detallados, fieles al video de entrada, y es más eficiente que los enfoques anteriores que requerían múltiples modelos de difusión. Stable Video 4D está disponible en Hugging Face y se encuentra en fase de investigación, con mejoras continuas esperadas.

4. Captions

Captions es una innovadora plataforma de creación de contenido impulsada por IA-Ai, que incluye características avanzadas para mejorar la calidad de los vídeos. Su herramienta principal, AI Creator, es el primer avatar 3D diseñado específicamente para la producción de contenido, permitiendo a los usuarios seleccionar estilos de edición para que la IA edite vídeos en tiempo real.

Una de sus novedades es Eye Contact, que ajusta automáticamente la mirada del presentador en los vídeos, haciendo que parezca que siempre está mirando directamente a la cámara. Además, Captions.ai ofrece la posibilidad de traducir voces a más de 28 idiomas, sincronizando el movimiento de los labios para una experiencia más natura.

IA-AI Audio/Music

Udio

Udio v1.5 mejora notablemente la calidad de audio, permitiendo generar pistas estéreo a 48kHz con mayor claridad y musicalidad. Esta actualización también introduce nuevas funciones, como la posibilidad de descargar stems (instrumentos por separado) para remixar pistas, subir audio para remezclar y crear videos de letras que se pueden compartir fácilmente en redes sociales. Además, se ha mejorado el soporte para más idiomas, lo que amplía su accesibilidad y permite a los usuarios guiar sus creaciones hacia tonalidades específicas, aumentando así el control sobre sus composiciones.

IA-AI Tools

1. Gendo

Gendo es una plataforma basada en navegador que permite a los diseñadores de arquitectura generar un CGI impresionante en minutos, revolucionando el proceso de diseño.

2. SVG Pattern Builder 🙌💯

Con esta herramienta online puedes crear patrones SVG animados sin esfuerzo. Simplemente comienza a arrastrar los controles deslizantes, habilita las animaciones y tienes un activo SVG/animado muy bueno. Lo podrás exportar a svg, vídeo, gif y png. Además, el usuario que ha creado esta herramienta lo ha hecho principalmente con Claude. Alucina con los ejemplos en su X.

IA-AI Adobe

Illustrator y Photoshop

Ya anunciamos hace semanas la posibilidad de obtener salidas vectoriales a partir de tus peticiones en prompts en Adobe Illustrator. Pues bien, ahora añaden las funciones Generative Shape Fill y Text to Pattern para permitir a los diseñadores agregar rápidamente vectores detallados a las formas y crear mosaicos estampados infinitos introduciendo indicaciones de texto directamente en la barra de tareas contextual. También anuncian algunas mejoras en Adobe Photoshop. Adobe News

IA-AI Google

Buscador Google

Google está mostrando algunas veces imágenes generadas por IA-AI cuando haces una búsqueda. Estas imágenes provienen de sitios web de terceros y no han sido creadas por Google. Por ejemplo, una búsqueda de Beethoven puede mostrar una imagen generada por IA proveniente de otra web. Aunque algunos usuarios encuentran estas imágenes útiles y atractivas, es verdad que no será ideal en muchos casos y según el uso que después hagamos. No quedaría serio incluir una imagen generada por IA de un personaje histórico en un trabajo académico. La discusión sobre esto ha sido observada en plataformas como Reddit y X. SeRoundTable

¿Quizás lo más fácil sería tener la opción de activar o desactivar la inclusión de imágenes o información generada por IA?

IA-AI Featured Artist 

IA-AI Claves para entender (4)

El Nacimiento y Evolución de las Redes Neuronales

1940s-1950s: Los primeros pasos

En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron el primer modelo de neurona artificial. Esta idea fue inspirada por el funcionamiento de las neuronas biológicas: recibir señales, procesarlas y enviar una señal de salida. En 1958, Frank Rosenblatt desarrolló el Perceptrón, considerado la primera red neuronal funcional.

1960s-1970s: El invierno de las redes neuronales

A pesar del entusiasmo inicial, las limitaciones del Perceptrón para resolver problemas complejos llevaron a un período de desencanto. Marvin Minsky y Seymour Papert demostraron en 1969 que el Perceptrón no podía resolver problemas no lineales, como la función XOR, lo que frenó la investigación durante años.

1980s-1990s: El renacimiento

El desarrollo del algoritmo de retropropagación (backpropagation) por David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams en 1986 marcó un punto de inflexión. Este algoritmo permitió entrenar redes neuronales de múltiples capas, superando las limitaciones del Perceptrón.

La retroalimentación y el aprendizaje

El algoritmo de retropropagación introdujo un concepto fundamental: el aprendizaje por retroalimentación. Funciona así:

1. La red hace una predicción.

2. Se compara la predicción con el resultado deseado.

3. El error se ‘propaga hacia atrás’ a través de la red.

4. Los pesos de las conexiones se ajustan para reducir el error.

Ejemplo: imagina una red neuronal entrenada para reconocer gatos en imágenes. Al principio, cometerá muchos errores. Pero con cada error, la red ajusta sus ‘conocimientos’. Después de ver miles de imágenes, la red puede volverse extremadamente precisa en identificar gatos, incluso en situaciones que nunca ha visto antes.

Superando al maestro humano

A medida que las redes neuronales se volvieron más complejas, comenzaron a superar a los humanos en tareas específicas. Un ejemplo famoso es AlphaFold, desarrollado por DeepMind en 2018, que puede predecir la estructura de las proteínas con una precisión que supera a los mejores científicos humanos.

La caja negra de la IA

Sin embargo, este poder viene con un desafío: a menudo, no podemos entender completamente cómo las redes neuronales llegan a sus conclusiones. Este fenómeno se conoce como el problema de la ‘caja negra’ de la IA. Por ejemplo, una red neuronal podría =y ya lo hace= diagnosticar un cáncer con mayor precisión que un médico, pero no puede explicar el razonamiento detrás de su diagnóstico.

2000s-presente: aprendizaje por refuerzo y función de valor

El aprendizaje por refuerzo es otra técnica que ha revolucionado la IA. En este enfoque, la IA aprende a través de la interacción con un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones.

La función de valor es un concepto clave en el aprendizaje por refuerzo. Esencialmente, es una estimación de cuán buena es una situación o acción para alcanzar un objetivo. La IA aprende a maximizar esta función de valor a lo largo del tiempo.

Un ejemplo histórico es el programa TD-Gammon de Gerald Tesauro en 1992, que aprendió a jugar al backgammon a nivel de campeón mundial utilizando aprendizaje por refuerzo. La próxima semana veremos otro juego y otra partida que lo cambiará todo.

Algoritmos modernos

Hoy en día, algoritmos como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes, las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) para secuencias de datos, y las Redes Generativas Adversarias (GAN) para la creación de contenido, están impulsando avances en campos tan diversos como la visión por computador, el procesamiento del lenguaje natural y la generación de imágenes realistas.

En conclusión, las redes neuronales han transformado radicalmente la forma en que las máquinas aprenden, pasando de sistemas basados en reglas predefinidas a sistemas que pueden aprender patrones complejos a partir de datos. Esta evolución ha llevado a la IA a niveles de rendimiento sobrehumanos en muchas tareas, aunque a costa de cierta pérdida de interpretabilidad. El futuro de la IA probablemente se centrará en hacer que estos sistemas sean más explicables y en ampliar aún más sus capacidades de aprendizaje y generalización

1. Memphis Supercluster 🚀

xAI ha comenzado el entrenamiento de su modelo de IA-AI, Grok 3, en el Supercluster de Memphis, considerado el más potente del mundo, con 100000 GPUs Nvidia H100. Este sistema, que consume hasta 150 megavatios de electricidad por hora y un millón de galones de agua diariamente, busca crear la ‘IA más poderosa’ para diciembre de 2024. La instalación, apodada ‘Gigafactory of Compute’, representa una inversión significativa en la región, pero también ha suscitado preocupaciones ambientales sobre su alto consumo de recursos. Musk confía en que este avance permitirá desarrollar modelos de IA más sofisticados y rápidamente. Se estima que el tiempo de entrenamiento, que actualmente toma tres meses, se reducirá a solo una semana. Quizás, una vez más, Elon tenga un caballo ganador. Observer

2. Ard Gelinck 📷

Durante las últimas dos semanas, han hecho furor una serie de vídeos en los que se puede ver a celebridades abrazándose o interactuando con su versión más joven. Estos vídeos han sido creados con Kling, pero lo injusto es que en casi todos los casos no se menciona al fotógrafo que hizo las fotos hace años, y sin las cuales Kling y el usuario que los creó, no serían capaces de hacerlo. El fotógrafo es Ard Gelinck y se merece un reconocimiento.

3. Una película 🎬

Ex_Machina, en Netflix. El presidente de una empresa tecnológica invita a un programador a que pase una semana en su retiro para probar y averiguar si su nuevo experimento de inteligencia artificial, una robot androide femenina, tiene conciencia. Recomendada 🍿

4. El robot perro que limpia las playas 🤖

Investigadores del Instituto Italiano de Tecnología han desarrollado VERO, un robot perro equipado con aspiradoras en las patas para limpiar colillas y basura en playas y otros espacios públicos. Basado en la plataforma AlienGo, VERO utiliza cámaras de profundidad y redes neuronales para identificar y recoger colillas de forma autónoma.

VERO puede limpiar hasta el 90% de las colillas en diversos entornos, reduciendo significativamente la contaminación ambiental. Aunque existen desafíos de costo y operativos, la tecnología de VERO podría extenderse a otras aplicaciones, como el mantenimiento agrícola y la inspección de infraestructuras, revolucionando la robótica inteligente y la conservación ambiental. Spectrum

👋🏻Y esto ha sido todo. Si te ha parecido interesante, nos vemos el próximo lunes.

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