Tras 10 años, Altman por fin ha encontrado a la persona que quería

marsbitPublicado a 2026-06-18Actualizado a 2026-06-18

Resumen

Noam Shazeer, figura clave en IA y coautor del revolucionario artículo "Attention Is All You Need" que introdujo la arquitectura Transformer, deja Google para unirse a OpenAI. Shazeer, quien también contribuyó significativamente a los modelos de mezcla de expertos (MoE), había regresado a Google DeepMind hace menos de dos años tras una salida previa. Su partida supone un duro golpe para el proyecto Gemini de Google. Sam Altman, CEO de OpenAI, expresó que Shazeer era una de las personas con las que más deseaba colaborar desde la fundación de OpenAI, y que "valió la pena la espera de 10 años". Shazeer asumirá el rol de director de investigación de arquitectura en OpenAI. Este movimiento se considera una importante victoria para OpenAI en la guerra por el talento en IA.

Noam Shazeer, esa leyenda de la IA que Google trajo de vuelta hace dos años por 2.700 millones de dólares, ha anunciado su salida de Google para unirse a OpenAI.

Acaba de confirmarlo en X. Mencionó que pronto se unirá a OpenAI y que espera con interés trabajar con el excelente equipo que allí se encuentra. También afirmó que abandonar Google no fue una decisión fácil; se siente inmensamente orgulloso del equipo de Google y de todo lo que construyeron juntos, y haber trabajado codo con codo con esos colegas fue un honor y un placer.

Posteriormente, Sam Altman declaró: "Desde los inicios de OpenAI, Noam ha sido una de las personas con las que más he querido colaborar. Solo que me llevó 10 años conseguirlo. ¡Creo que la espera habrá valido la pena!"

Mark Chen, responsable de investigación de OpenAI, y otros también respondieron en X: "¡Damos una calurosa bienvenida a Noam Shazeer a OpenAI como responsable de investigación de arquitectura! Su trabajo investigador en Transformer, MoE (Mixture of Experts) y decodificación eficiente ha dado forma profundamente al desarrollo moderno de la IA.

No solo tiene una firme creencia en lograr la AGI, sino también ideas bien meditadas sobre cómo asegurar que su desarrollo vaya por buen camino. ¡Bienvenido, Noam!"

Noam Shazeer

Noam Shazeer fue uno de los empleados más importantes de los primeros tiempos de Google. Se unió a finales de 2000, donde trabajó como ingeniero jefe de software y fue responsable de los primeros sistemas de publicidad.

Noam Shazeer no es un investigador cualquiera. Es coautor del artículo clásico de 2017 "Attention Is All You Need". La arquitectura Transformer propuesta en ese artículo se convirtió posteriormente en la base técnica más importante de la era de los grandes modelos de lenguaje. Desde GPT, Gemini y Claude, hasta casi todos los grandes modelos principales de hoy, dependen de la línea tecnológica Transformer.

Es más importante aún que las contribuciones de Shazeer no se limitan al Transformer en sí.

Antes de que los grandes modelos entraran realmente en una competencia de escalado, él se centró durante mucho tiempo en la ampliación de modelos, el cómputo disperso y el entrenamiento de modelos gigantescos. Su participación en la propuesta de Sparsely-Gated Mixture-of-Experts fue una base temprana importante para la posterior ruta MoE; Switch Transformer llevó aún más los modelos de expertos dispersos a la escala de billones de parámetros. Hoy, MoE se ha convertido en una de las rutas importantes para que los modelos de vanguardia aumenten su escala de parámetros y controlen los costos de inferencia.

En 2021, Noam Shazeer, decepcionado por la burocracia del gigante de las búsquedas, dejó Google y cofundó Character.AI con Daniel De Freitas. Esa empresa se convirtió en una de las startups de IA más destacadas.

En 2024, Google llegó a un acuerdo de licencia tecnológica con Character.AI y trajo de vuelta a Shazeer y otros a Google DeepMind. Posteriormente, fue nombrado codirector técnico de Gemini, participando en el proyecto de gran modelo más central de Google.

Ahora, en menos de dos años, da otro giro y se une a OpenAI. Esta es una noticia brutal para el desarrollo de Gemini.

Muchos usuarios de internet opinan que, en una etapa clave en la que Gemini aún necesita reforzar continuamente sus capacidades de modelo y su sistema de ingeniería, perder a una figura como Shazeer será una pérdida de talento no menor.

Otros son más directos bromeando: Gemini nunca fue gran cosa, y ahora que una figura central se marcha, está definitivamente acabado.

Otro usuario bromeó: Google pagó 2.700 millones de dólares por la propiedad intelectual de Shazeer. Mientras que OpenAI obtiene esas patentes gratis. Este es el precio de adquisición más favorable en la historia de la tecnología.

En esta guerra de talento de IA, la incorporación de Shazeer es, sin duda, una victoria importante para OpenAI.

Este artículo proviene de la cuenta oficial de WeChat "Machine Heart" (ID:almosthuman2014), autor: Focus on AI Big Shots

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Q¿Quién es Noam Shazeer y cuál es su importancia en el campo de la IA?

ANoam Shazeer es una figura legendaria en IA, coautor del artículo fundamental 'Attention Is All You Need', que introdujo la arquitectura Transformer. Esta arquitectura se convirtió en la base técnica más importante para los grandes modelos de lenguaje como GPT, Gemini y Claude. También contribuyó significativamente a investigaciones sobre modelos de escala masiva, computación dispersa y MoE (Modelos de Expertos Mixtos).

Q¿Por qué Sam Altman dice que 'esperó 10 años' para trabajar con Noam Shazeer?

ASam Altman afirmó que, desde la fundación de OpenAI, Noam Shazeer fue una de las personas con las que más deseó colaborar. La declaración 'solo tomó 10 años esperar' refleja el largo período durante el cual Altman aspiró a trabajar con Shazeer, hasta que finalmente se unió a OpenAI en 2026.

Q¿Qué impacto tiene la salida de Noam Shazeer de Google para el proyecto Gemini?

ALa salida de Noam Shazeer de Google, donde era codirector técnico de Gemini, se considera una pérdida significativa de talento. Muchos opinan que en una fase crítica donde Gemini necesita fortalecer sus capacidades y sistemas de ingeniería, perder a una figura central como Shazeer es un duro golpe para el proyecto.

Q¿Cuál fue el motivo por el que Noam Shazeer dejó Google en 2021 y qué hizo después?

AEn 2021, Noam Shazeer dejó Google debido a su descontento con la burocracia de la empresa. Junto con Daniel De Freitas, cofundó Character.AI, una startup de IA que ganó mucha atención. En 2024, Google firmó un acuerdo de licencia técnica con Character.AI y reincorporó a Shazeer a Google DeepMind, donde fue nombrado codirector técnico de Gemini.

Q¿Qué papel desempeñará Noam Shazeer en OpenAI y cómo fue recibido?

ANoam Shazeer se unirá a OpenAI como 'Director de Investigación en Arquitectura'. Mark Chen, director de investigación de OpenAI, lo recibió calurosamente, destacando que su trabajo en Transformer, MoE y decodificación eficiente ha dado forma al desarrollo moderno de la IA, y que tiene convicciones sobre AGI y ideas profundas sobre cómo asegurar su desarrollo exitoso.

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Inversores de Grok AI Si bien los detalles específicos sobre los inversores que respaldan Grok AI son limitados, se reconoce públicamente que xAI, el incubador del proyecto, está fundado y apoyado principalmente por el propio Elon Musk. Las empresas y participaciones anteriores de Musk proporcionan un respaldo robusto, reforzando aún más la credibilidad y el potencial de crecimiento de Grok AI. Sin embargo, hasta ahora, la información sobre fundaciones de inversión adicionales u organizaciones que apoyan a Grok AI no está fácilmente accesible, marcando un área para una posible exploración futura. ¿Cómo Funciona Grok AI? La mecánica operativa de Grok AI es tan innovadora como su marco conceptual. El proyecto integra varias tecnologías de vanguardia que facilitan sus funcionalidades únicas: Infraestructura Robusta: Grok AI está construido utilizando Kubernetes para la orquestación de contenedores, Rust para rendimiento y seguridad, y JAX para computación numérica de alto rendimiento. Este trío asegura que el chatbot opere de manera eficiente, escale efectivamente y sirva a los usuarios de manera oportuna. Acceso a Conocimiento en Tiempo Real: Una de las características distintivas de Grok AI es su capacidad para acceder a datos en tiempo real a través de la plataforma X—anteriormente conocida como Twitter. Esta capacidad otorga a la IA acceso a la información más reciente, permitiéndole proporcionar respuestas y recomendaciones oportunas que otros modelos de IA podrían pasar por alto. Dos Modos de Interacción: Grok AI ofrece a los usuarios la opción entre “Modo Divertido” y “Modo Regular”. El Modo Divertido permite un estilo de interacción más lúdico y humorístico, mientras que el Modo Regular se centra en ofrecer respuestas precisas y exactas. Esta versatilidad asegura una experiencia personalizada que se adapta a diversas preferencias de los usuarios. En esencia, Grok AI une rendimiento con compromiso, creando una experiencia que es tanto enriquecedora como entretenida. Cronología de Grok AI El viaje de Grok AI está marcado por hitos clave que reflejan sus etapas de desarrollo y despliegue: Desarrollo Inicial: La fase fundamental de Grok AI tuvo lugar durante aproximadamente dos meses, durante los cuales se llevó a cabo el entrenamiento y ajuste inicial del modelo. Lanzamiento Beta de Grok-2: En un avance significativo, se anunció la beta de Grok-2. Este lanzamiento introdujo dos versiones del chatbot—Grok-2 y Grok-2 mini—cada una equipada con capacidades para chatear, programar y razonar. Acceso Público: Tras su desarrollo beta, Grok AI se volvió disponible para los usuarios de la plataforma X. Aquellos con cuentas verificadas por un número de teléfono y activas durante al menos siete días pueden acceder a una versión limitada, haciendo la tecnología disponible para una audiencia más amplia. 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Euruka Tech: Una Visión General de $erc ai y sus Ambiciones en Web3 Introducción En el panorama en rápida evolución de la tecnología blockchain y las aplicaciones descentralizadas, nuevos proyectos emergen con frecuencia, cada uno con objetivos y metodologías únicas. Uno de estos proyectos es Euruka Tech, que opera en el amplio dominio de las criptomonedas y Web3. El enfoque principal de Euruka Tech, particularmente su token $erc ai, es presentar soluciones innovadoras diseñadas para aprovechar las crecientes capacidades de la tecnología descentralizada. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una visión general completa de Euruka Tech, una exploración de sus objetivos, funcionalidad, la identidad de su creador, posibles inversores y su importancia dentro del contexto más amplio de Web3. ¿Qué es Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech se caracteriza como un proyecto que aprovecha las herramientas y funcionalidades ofrecidas por el entorno Web3, centrándose en integrar la inteligencia artificial dentro de sus operaciones. Aunque los detalles específicos sobre el marco del proyecto son algo elusivos, está diseñado para mejorar la participación del usuario y automatizar procesos en el espacio cripto. El proyecto tiene como objetivo crear un ecosistema descentralizado que no solo facilite transacciones, sino que también incorpore funcionalidades predictivas a través de la inteligencia artificial, de ahí la designación de su token, $erc ai. La meta es proporcionar una plataforma intuitiva que facilite interacciones más inteligentes y un procesamiento de transacciones eficiente dentro de la creciente esfera de Web3. ¿Quién es el Creador de Euruka Tech, $erc ai? En la actualidad, la información sobre el creador o el equipo fundador detrás de Euruka Tech sigue sin especificarse y es algo opaca. Esta ausencia de datos genera preocupaciones, ya que el conocimiento del trasfondo del equipo es a menudo esencial para establecer credibilidad dentro del sector blockchain. Por lo tanto, hemos categorizado esta información como desconocida hasta que se disponga de detalles concretos en el dominio público. ¿Quiénes son los Inversores de Euruka Tech, $erc ai? De manera similar, la identificación de inversores u organizaciones de respaldo para el proyecto Euruka Tech no se proporciona fácilmente a través de la investigación disponible. Un aspecto crucial para los posibles interesados o usuarios que consideren involucrarse con Euruka Tech es la garantía que proviene de asociaciones financieras establecidas o respaldo de firmas de inversión reputadas. Sin divulgaciones sobre afiliaciones de inversión, es difícil llegar a conclusiones completas sobre la seguridad financiera o la longevidad del proyecto. 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A través de la utilización de algoritmos de aprendizaje automático e IA, busca minimizar los desafíos que enfrentan los usuarios primerizos y agilizar las experiencias transaccionales dentro del marco de Web3. Esta simbiosis entre IA y blockchain subraya la importancia del token $erc ai, que actúa como un puente entre las interfaces de usuario tradicionales y las capacidades avanzadas de las tecnologías descentralizadas. Cronología de Euruka Tech, $erc ai Desafortunadamente, como resultado de la información limitada disponible sobre Euruka Tech, no podemos presentar una cronología detallada de los principales desarrollos o hitos en el viaje del proyecto. Esta cronología, que suele ser invaluable para trazar la evolución de un proyecto y comprender su trayectoria de crecimiento, no está actualmente disponible. A medida que la información sobre eventos notables, asociaciones o adiciones funcionales se haga evidente, las actualizaciones seguramente mejorarán la visibilidad de Euruka Tech en la esfera cripto. Aclaración sobre Otros Proyectos “Eureka” Es importante señalar que múltiples proyectos y empresas comparten una nomenclatura similar con “Eureka”. La investigación ha identificado iniciativas como un agente de IA de NVIDIA Research, que se centra en enseñar a los robots tareas complejas utilizando métodos generativos, así como Eureka Labs y Eureka AI, que mejoran la experiencia del usuario en educación y análisis de servicio al cliente, respectivamente. Sin embargo, estos proyectos son distintos de Euruka Tech y no deben confundirse con sus objetivos o funcionalidades. Conclusión Euruka Tech, junto con su token $erc ai, representa un jugador prometedor pero actualmente oscuro dentro del paisaje de Web3. Si bien los detalles sobre su creador e inversores siguen sin revelarse, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se erige como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían distinguirlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado de criptomonedas continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como están las cosas, esperamos más información sustancial que podría desvelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

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Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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