La Navaja de Ockham, el principio resumido a menudo como "la explicación más simple suele ser la mejor", es una de las heurísticas más extendidas y prácticas del pensamiento humano.
El término "Singularidad" ha trascendido el discurso científico de nicho para convertirse en un motivo recurrente en la cultura popular, apareciendo de forma destacada en películas, artículos de noticias y debates públicos. A menudo representado con dramatismo, evoca imágenes de inteligencia artificial descontrolada y una existencia humana fundamentalmente alterada. Aunque a veces se sensacionaliza, el concepto subyacente merece una seria consideración, especialmente a medida que los avances en Inteligencia Artificial (IA) se aceleran.
La filial de vehículos autónomos de General Motors, Cruise, se embarcó en un camino desafiante tras un incidente significativo en octubre de 2023. Los esfuerzos iniciales se centraron en un reinicio operativo gradual, reconstruir la confianza y mejorar la seguridad después de que un incidente en el que se arrastró a un peatón provocara un cierre a nivel nacional. Sin embargo, los posteriores cambios estratégicos de GM alteraron drásticamente la trayectoria de Cruise, culminando en el abandono de sus ambiciones de robotaxis independientes a finales de 2024 y principios de 2025.
La teoría de juegos, el modelo matemático de la toma de decisiones estratégicas, opera con numerosos conceptos que ayudan a comprender la dinámica de las interacciones. Uno de los más importantes y mencionados con frecuencia es el juego de suma cero. Este concepto describe situaciones en las que la ganancia de un participante significa necesariamente la pérdida de otro, de modo que la "ganancia" total neta es constante e igual a cero. Los juegos de suma cero son modelos fundamentales de la competencia y el conflicto, y son relevantes en numerosos ámbitos, desde el deporte y la economía hasta la política
¿Alguna vez has visto un robot, una figura animada o incluso un personaje de videojuego tan realista que te ha resultado casi... inquietante? ¿Te costó distinguir si era humano o no, y esta incertidumbre te generó una sensación extraña e inquietante? Si es así, es probable que hayas experimentado el fenómeno conocido como el "valle inquietante". Pero, ¿qué es exactamente y por qué desencadena una reacción tan fuerte en nosotros?
¿Alguna vez te has preguntado por qué la tecnología moderna, que supuestamente facilita nuestra vida y nos ahorra tiempo, en realidad no se traduce en más tiempo libre? ¿Por qué trabajamos tanto o quizás incluso más que nuestros abuelos, a pesar de estar rodeados de lavadoras, lavavajillas, ordenadores y smartphones? La respuesta reside en un fenómeno ya reconocido durante la Revolución Industrial, conocido como la Paradoja de Jevons.
La Notación Polaca Inversa (NPI) es un método eficiente para evaluar expresiones matemáticas, que se caracteriza por colocar los operadores después de sus operandos. Este enfoque permite omitir los paréntesis, simplificando y clarificando el proceso de cálculo. Aunque al principio pueda parecer diferente, usar la NPI acelera significativamente la ejecución de operaciones, especialmente en sistemas informáticos y calculadoras programables.
El avance de la inteligencia artificial está permitiendo cada vez más que los modelos LLM resuelvan problemas matemáticos complejos. Pero, ¿qué tan bien pueden manejar los desafíos lógicos de una tarea de competición de primaria? En una prueba anterior, examiné el rendimiento de varios modelos y ahora, con el lanzamiento del nuevo modelo O3 de OpenAI, he realizado una comparación actualizada.
OpenAI ha presentado recientemente el modelo o3-mini, un nuevo avance en sistemas de inteligencia artificial optimizados para el razonamiento. Este modelo es especialmente útil para quienes buscan apoyo basado en IA para la resolución de problemas técnicos o científicos.
Mucha gente todavía asocia las tarjetas gráficas principalmente con los videojuegos, pero las GPUs son capaces de mucho más. Debido a su arquitectura, son excelentes para la computación paralela, que es esencial para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo. Considera esto: un LLM moderno tiene miles de millones de parámetros, y todos estos parámetros deben gestionarse simultáneamente. Este tipo de procesamiento paralelo es la verdadera fortaleza de las GPUs, mientras que las CPUs tradicionales (unidades centrales de procesamiento) se quedan atrás en este aspecto.
El avance del aprendizaje automático y los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha generado desafíos computacionales que requieren mucho más que simples actualizaciones de hardware. La explosión de la inteligencia artificial en los últimos años ha creado demandas de computación especializadas para las cuales NVIDIA ofrece actualmente soluciones casi exclusivas.
A lo largo de la evolución de los dispositivos de almacenamiento, han surgido numerosas tecnologías de conexión, aportando cambios revolucionarios tanto en velocidad como en eficiencia. Las conexiones SATA, SAS y M.2 se encuentran entre las soluciones más comunes hoy en día, pero ¿para qué se utilizan y en qué se diferencian?
El funcionamiento eficiente de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) depende en gran medida del almacenamiento y procesamiento adecuado de sus pesos. El formato numérico elegido impacta directamente en los requisitos de memoria, la velocidad computacional y la precisión del modelo. Con el tiempo, FP32 ha sido gradualmente complementado o reemplazado por FP16 y BF16 para el entrenamiento, mientras que INT8 y formatos cuantificados de bits incluso inferiores son cada vez más comunes para optimizar la inferencia.
El desarrollo de los modelos de IA ha progresado a un ritmo asombroso en los últimos años, pero ¿cómo se desempeñan estos sistemas cuando se les encarga resolver un problema de una competencia matemática de 5º grado? En esta prueba, no solo examino las habilidades de resolución de problemas de los modelos, sino que también ofrezco una visión de cuán eficazmente pueden manejar problemas de optimización.
El rápido desarrollo de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) plantea nuevos desafíos en el campo de la computación. Una pregunta crucial para mí es cómo se desempeñan las GPU al ejecutar estos modelos. En esta publicación, mi objetivo es examinar el rendimiento de varias GPU a través de los conceptos de TFLOPS (billones de operaciones de punto flotante por segundo) y TOPS (billones de operaciones por segundo). Presentaré las capacidades de modelos individuales utilizando una tabla clara, complementada con breves explicaciones.
Hasta hace poco, el panorama de la IA de alta gama estaba dominado por modelos de código cerrado como GPT-4 y Claude Sonnet. Acceder a estos a menudo implica costes y limitaciones significativas. Sin embargo, la llegada de DeepSeek-V3 marca un cambio potencial: este modelo de lenguaje de código abierto no solo ofrece un rendimiento competitivo con los principales modelos propietarios, sino que también proporciona la opción de ejecutarlo en la propia infraestructura.
Los precios de las tarjetas gráficas se han disparado durante años, y esto se debe a razones complejas e interconectadas. A menudo, una tarjeta gráfica de gama alta (GPU) por sí sola puede costar más que todos los demás componentes de un ordenador combinados, lo que destaca la magnitud que ha alcanzado su precio.
Mixture of Experts (MoE) es una arquitectura de aprendizaje automático que sigue el principio de "divide y vencerás". La idea básica es dividir un modelo grande en varios submodelos especializados más pequeños – llamados "expertos" – cada uno especializado en una tarea específica o subconjunto de los datos.
Al usar Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) como GPT-4o o Claude Sonnet, surge una pregunta común, especialmente para la gran cantidad de usuarios en todo el mundo que interactúan con estas herramientas en idiomas distintos al inglés: ¿qué idioma se debe usar para lograr los resultados más efectivos? Si bien las capacidades multilingües de estos modelos permiten una comunicación efectiva en numerosos idiomas, su rendimiento a menudo parece disminuir en comparación con las interacciones realizadas puramente en inglés. Esta exploración profundiza en por qué podría ser este el caso y cuándo cambiar al inglés podría ser beneficioso.
El cerebro humano, un complejo sistema biológico perfeccionado a lo largo de millones de años de evolución, contrasta con los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), los últimos logros en inteligencia artificial. Aunque los LLM demuestran capacidades impresionantes en el procesamiento del lenguaje, ¿podrán alguna vez superar la complejidad y las habilidades del cerebro humano?