2026-08-12 Miércoles

Noticias Cripto - Página 500

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El padre de AlphaGo mete a la IA en una sociedad artificial de 23 años: aquí están los 3 retos más difíciles para los agentes inteligentes

Demis Hassabis, CEO de DeepMind y padre de AlphaGo, ha colaborado durante más de una década con videojuegos para investigar la IA. Ahora, ha llevado su trabajo a EVE Online, un MMORPG espacial en funcionamiento durante 23 años. DeepMind anunció una asociación con Fenris Creations (antes CCP Games), el desarrollador de EVE, para utilizar este complejo universo impulsado por los jugadores como un banco de pruebas seguro. El objetivo no es mejorar el juego, sino abordar tres desafíos centrales en la investigación de agentes de IA: la planificación a largo plazo, la memoria y el aprendizaje continuo. EVE Online es único por su universo único y persistente, donde miles de jugadores interactúan en una economía, política y guerra en constante evolución, sin un "final de partida" definido. Esta complejidad orgánica, desarrollada durante más de dos décadas, ofrece un entorno de prueba excepcionalmente rico que los entornos de referencia sintéticos no pueden replicar. La investigación inicial se realizará en una versión offline de EVE, permitiendo a DeepMind probar agentes de IA en un entorno controlado que replica las mecánicas complejas del juego sin interferir con el servidor activo. Este paso sigue la evolución de DeepMind, desde Atari y AlphaGo hasta AlphaStar y el agente generalista SIMA 2, avanzando hacia entornos más abiertos y similares al mundo real. La pregunta clave que plantea este proyecto es: si un agente de IA puede aprender, recordar y planificar a largo plazo en un "universo artificial" tan complejo como EVE, ¿qué le separa de poder operar de manera autónoma en el mundo real?

marsbit05/25 00:12

El padre de AlphaGo mete a la IA en una sociedad artificial de 23 años: aquí están los 3 retos más difíciles para los agentes inteligentes

marsbit05/25 00:12

DeepSeek anuncia una rebaja permanente, pero Liang Wenfeng no quiere ser el 'Bodhisattva cibernético'

DeepSeek ha anunciado la "permanencia" de un descuento del 75% en la API de su modelo V4-Pro, con precios base que caen drásticamente a 0.435 dólares por millón de tokens de entrada y 0.87 por millón de salida. Este movimiento contrasta fuertemente con la tendencia general de aumento de precios en la industria de la IA, donde gigantes como Anthropic, OpenAI y Google han subido tarifas entre un 20% y un 37% en los últimos meses. Aunque algunos califican a Liang Wenfeng, su fundador, como un "bodhisattva cibernético", el artículo argumenta que su estrategia de código abierto y precios ultrabajos es una elección de modelo de negocio consciente. La competitividad de DeepSeek no se basa solo en la generosidad, sino en ventajas estructurales: el uso de hardware nacional como el Ascend, el acceso a talento de IA relativamente más asequible y, sobre todo, una ventaja crucial en costos energéticos. China cuenta con precios de electricidad industrial significativamente más bajos y una infraestructura de energía verde en regiones occidentales, donde la compañía planea construir centros de datos. Mientras los presupuestos de tokens de grandes empresas como Microsoft o Uber se agotan rápidamente, la propuesta de DeepSeek gana relevancia. Para muchas aplicaciones empresariales prácticas (servicio al cliente, resúmenes, código), no se requiere el modelo más potente del mundo, sino uno "suficientemente bueno, estable y extremadamente barato". Al ofrecer costos que son una fracción mínima de los de sus competidores, DeepSeek permite a las empresas experimentar y escalar sus flujos de trabajo de IA de manera masiva. Por lo tanto, en un contexto de IA cada vez más cara, el modelo de bajo costo de DeepSeek no es un acto de caridad, sino una fuente de valor y una forma de ejercer una influencia competitiva en el mercado global.

marsbit05/24 12:22

DeepSeek anuncia una rebaja permanente, pero Liang Wenfeng no quiere ser el 'Bodhisattva cibernético'

marsbit05/24 12:22

La paradoja de la automatización: cuanto más fuerte sea la IA, más ocupados estaremos

El artículo "La Paradoja de la Automatización: Cuanto más fuerte es la IA, más ocupados estamos los humanos" desafía la narrativa predominante de que la IA eliminará puestos de trabajo de cuello blanco. Basándose en la experiencia de la empresa Every, que utiliza extensamente agentes de IA, el autor argumenta que, si bien la automatización asume tareas repetitivas (como codificación básica, servicio al cliente o redacción de borradores), no reduce la carga laboral humana. En cambio, reorganiza el trabajo: los humanos pasan de ser ejecutores a ser diseñadores de marcos, supervisores de calidad, tomadores de decisiones y solucionadores de problemas complejos en tiempo real. La IA commoditiza habilidades humanas del "ayer", haciendo que la producción genérica sea abundante y barata. Esto genera una homogeneización que, a su vez, incrementa la demanda de diferenciación, juicio contextual y adaptación a situaciones específicas del presente—competencias exclusivamente humanas. Por lo tanto, los expertos no desaparecen; su rol se vuelve más crucial para mantener estándares, diseñar sistemas y abordar lo que la IA no puede: definir qué vale la pena hacer y por qué. El artículo también critica la interpretación de los benchmarks de IA. Estos miden el desempeño dentro de un "marco" o prompt específico diseñado por humanos. A medida que la IA domina un marco, los humanos desplazan la meta hacia marcos más complejos, creando una brecha perpetua (una "paradoja de Zenón" de la IA). Incluso una IA general (AGI), al carecer de intencionalidad y estar alineada con objetivos humanos, seguiría necesitando un "delimitador" humano. La conclusión es que el futuro del trabajo no es la sustitución, sino una colaboración donde la IA amplifica las capacidades humanas, haciendo que el juicio, la creatividad y la definición de propósito sean más valiosos que nunca.

marsbit05/24 07:26

La paradoja de la automatización: cuanto más fuerte sea la IA, más ocupados estaremos

marsbit05/24 07:26

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