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Hola, Proactivo ! Es Adam y Alejo.

La «singularidad tecnológica» se refiere a un punto teórico en el futuro en el que el crecimiento tecnológico se vuelve incontrolable e irreversible, lo que da lugar a cambios imprevisibles en la civilización humana. Matemáticos como Alan Turing y John von Neumann ya habían predicho ese momento en la década de 1950. Ambos consideraban que la inteligencia artificial sobrehumana sería un mecanismo clave en ese futuro.

En 2005, el informático Ray Kurzweil causó un gran revuelo al fijar 2045 como la fecha prevista para la singularidad. Kurzweil ha pronosticado recientemente que la inteligencia superhumana llegará en 2029. Algunos, como el exinvestigador de OpenAI Daniel Kokotajlo, esperan que dicha inteligencia llegue en 2027.

Hoy: Lee sobre los nuevos avances en la investigación sobre IA, aprende a convertir contenido escrito en diseños profesionales y obtén los últimos prompts, titulares y publicaciones sociales de tendencia.

HOY EN IA

1. Alibaba da un paso adelante con un nuevo modelo y unas gafas: El gigante chino del comercio electrónico acaba de presentar su último modelo de razonamiento, que supera a OpenAI y Google en pruebas clave de matemáticas y codificación. El «Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507» se ha lanzado bajo la licencia Apache 2.0, lo que significa que las empresas pueden descargarlo, modificarlo e integrarlo en sus sistemas sin restricciones. La empresa también ha lanzado sus primeras gafas con IA, que saldrán al mercado a finales de este año.

2. Un nuevo y prometedor artículo despierta el interés de la comunidad de la IA: Los investigadores han presentado ASI-ARCH, un sistema de investigación que diseña novedosas arquitecturas de modelos de IA por sí solo. Conecta tres agentes basados en LLM —un «investigador» que crea el código, un «ingeniero» que lo entrena y un «analista» que detecta patrones— en un ciclo de mejora continua, superando a los modelos diseñados por humanos. Si es cierto, podría revolucionar la investigación en IA, pasando de ser un proceso limitado por los humanos a uno que escala directamente con la potencia de cálculo (traducción: el progreso de los modelos de IA será mucho más rápido).

3. Meta ficha a un investigador estrella como jefe de su unidad de superinteligencia: La empresa ha nombrado a Shengjia Zhao, antiguo investigador de OpenAI, «científico jefe» de su proyecto de superinteligencia, lo que añade más potencia a su equipo de estrellas. Zhao, que ayudó a crear ChatGPT, GPT-4 y o1, se une al antiguo director ejecutivo de Scale AI, Alexandr Wang, en lo que parece un formidable dúo de liderazgo.

DESDE LA FRONTERA

Los LLM tienen un gran problema. A diferencia de los humanos, que pueden razonar internamente sin verbalizar cada pensamiento, los LLM se ven obligados a expresar todo su razonamiento en forma de texto (lo que se conoce como «cadena de pensamientos»). Este enfoque es ineficaz, ya que requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento y puede fallar si los pasos se desordenan ligeramente. El resultado: una IA que consume muchos datos, es computacionalmente costosa y sigue sin ser capaz de realizar razonamientos complejos.

Una startup de Singapur se propuso solucionar este cuello de botella. Sapient Intelligence ha presentado el Hierarchical Reasoning Model (HRM), una arquitectura de IA que supera a los LLM tradicionales en tareas de razonamiento complejo con una fracción de los datos y la potencia de cálculo.

Así es como funciona: HRM imita el funcionamiento del cerebro humano. Utiliza dos módulos interconectados que trabajan juntos como un supervisor y un trabajador. El módulo trabajador procesa los números de una subtarea hasta llegar a una solución. A continuación, el supervisor evalúa el progreso, actualiza la estrategia general y asigna al trabajador una nueva subtarea. Este intercambio permite a la IA pensar sin verbalizar cada paso como texto, lo que requiere una fracción del cálculo que se necesita en los modelos tradicionales.

Esto podría tener importantes implicaciones:

LA ACADEMIA DE IA

Ejemplo de prompt: Resume este vídeo de YouTube con puntos clave claros para alguien que no tiene tiempo de verlo. Céntrate en las ideas principales, la estructura y cualquier idea práctica. Haz que sea fácil de leer y entender en menos de 1 minuto.

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