Artículos Relacionados con ChatGPT

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OpenAI te enseña 8 trucos para dominar ChatGPT

**Resumen en español europeo del artículo:** OpenAI ha publicado una guía oficial con ocho técnicas clave para mejorar el uso de ChatGPT y obtener resultados más precisos. 1. **Usar el modelo más avanzado:** Siempre que sea posible, emplea el modelo más reciente (como el ficticio GPT-5.6 Sol del ejemplo) para un mejor rendimiento. 2. **Ser específico y detallado:** En lugar de instrucciones vagas, describe claramente el contenido, formato, estilo y longitud deseada de la respuesta. 3. **Estructurar el prompt:** Coloca la instrucción principal al principio y usa delimitadores como `###` o `"""` para separarla claramente del texto de entrada. 4. **Proporcionar ejemplos:** Muestra ejemplos del formato o respuesta que esperas para guiar al modelo de manera más efectiva. 5. **Empezar simple, luego agregar contexto:** Primero prueba con una instrucción simple (zero-shot), luego añade algunos ejemplos (few-shot) y solo como último recurso considera un ajuste fino (fine-tuning) con muchos datos. 6. **Evitar lenguaje vago:** Sustituye términos imprecisos como "unos pocos" por indicaciones concretas como "3-5 frases". 7. **Decir qué *sí* hacer, no solo qué *no*:** Además de indicar lo que ChatGPT debe evitar, especifica claramente la acción o comportamiento positivo que debe seguir. 8. **Usar palabras clave para código:** Al generar código, incluye palabras clave iniciales como `import` (Python) o `SELECT` (SQL) para guiar la estructura. Además, la guía menciona una función llamada "Generate Anything" que puede crear automáticamente prompts efectivos basados en una descripción general de la tarea. El objetivo final es comunicarse con ChatGPT de manera clara y estructurada para "domesticarlo" y aprovechar al máximo su potencial.

marsbit07/16 08:30

OpenAI te enseña 8 trucos para dominar ChatGPT

marsbit07/16 08:30

Solo 67 de los 1000 principales proyectos de cripto tienen página en Wikipedia, la 'comprensión' de ChatGPT sobre la industria se está distorsionando

**Resumen: La mayoría de los proyectos cripto no existen en Wikipedia, distorsionando el conocimiento de la IA** Un estudio de Chainstory revela que solo 67 de los 1000 proyectos cripto más valiosos (según CoinGecko) tienen página en Wikipedia, una cobertura inferior al 7%. Proyectos con valores de mercado de miles de millones, como Hyperliquid (150.000 millones USD) o Sui (50.000 millones USD), carecen de entrada. Este vacío es crítico porque Wikipedia es la fuente de referencia individual más citada por ChatGPT (casi un 8% de sus citas), lo que significa que las herramientas de IA tienen una comprensión sistémicamente incompleta del sector. La cobertura cae drásticamente: es del 80% para los 10 primeros proyectos, pero solo del 12% para los 500 primeros. La causa principal son los estrictos criterios de notoriedad de Wikipedia, que descalifican a medios especializados en cripto (como CoinDesk o Cointelegraph) y exigen cobertura en medios financieros tradicionales (Reuters, Bloomberg), los cuales a menudo ignoran los nichos de esta industria. Combinado con un proceso de revisión comunitario complejo, esto crea un círculo vicioso que deja a la mayoría de los proyectos fuera del principal banco de conocimiento que consultan las IA, sesgando su información hacia un puñado de actores establecidos.

marsbit07/15 05:22

Solo 67 de los 1000 principales proyectos de cripto tienen página en Wikipedia, la 'comprensión' de ChatGPT sobre la industria se está distorsionando

marsbit07/15 05:22

Los cuartos de final de la Copa del Mundo están a punto de comenzar, ¿a quién le otorgan las IAs los boletos de pase?

La fase de cuartos de final del Mundial está a punto de comenzar, y varios modelos de IA han ofrecido sus predicciones sobre los equipos que avanzarán. Para los cuatro partidos, todas las IA (ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen y Grok) coinciden en las mismas cuatro semifinalistas: **Francia, España, Inglaterra y Argentina**. * **Francia vs. Marruecos**: Todos los modelos predicen la victoria de Francia (2-0 o 2-1) en tiempo reglamentario, destacando la superioridad ofensiva y el fondo de plantilla del equipo galo frente al sorprendente Marruecos. * **España vs. Bélgica**: Las IA también apuestan unánimemente por España. Aunque la mayoría prevé un triunfo en los 90 minutos (2-0, 2-1), Gemini cree que el partido podría llegar a la tanda de penaltis tras un empate 1-1. * **Noruega vs. Inglaterra**: Es el partido con más desacuerdo. Todos dan como favorita a Inglaterra, pero la presencia de Haaland en Noruega genera cautela. Algunos modelos (Qwen, DeepSeek, Grok) predicen un 2-1 en tiempo reglamentario, mientras que otros (Claude, Gemini, ChatGPT) contemplan la posibilidad de que el encuentro se extienda a la prórroga. * **Argentina vs. Suiza**: Las IA ven a Argentina como clara favorita. Mientras algunos (Qwen, Gemini) predicen un 2-0 cómodo, otros (DeepSeek, Grok) prevén un ajustado 2-1. Claude y ChatGPT advierten que la sólida defensa suiza podría forzar la prórroga o incluso los penaltis. En resumen, la principal diferencia entre las predicciones de las IA no radica en el ganador final de cada llave, sino en los detalles: el marcador exacto y si el partido se resolverá en el tiempo reglamentario o requerirá tiempo extra.

Odaily星球日报07/09 02:41

Los cuartos de final de la Copa del Mundo están a punto de comenzar, ¿a quién le otorgan las IAs los boletos de pase?

Odaily星球日报07/09 02:41

¿Por qué se fusionaron Codex y ChatGPT? ¿Qué depara el futuro para Codex? Los líderes clave de OpenAI responden a todo

Si preguntas qué producto de IA tuvo el crecimiento más destacado en 2026, "Codex" encabeza la lista. Desde enero, sus usuarios activos semanales crecieron más de 5 veces, alcanzando 5 millones, con una adopción entre trabajadores del conocimiento tres veces mayor que entre desarrolladores. Un catalizador clave fue el lanzamiento de la aplicación de escritorio en febrero, que redujo barreras de entrada. Andrew Ambrosino, responsable de la app de Codex, analiza esta evolución. Señala un cambio fundamental: la implementación ya no es la parte costosa; ahora lo caro es el "gusto" o la capacidad de curar y decidir entre múltiples ideas y prototipos generados fácilmente con IA. Explica por qué la IA aún lucha con el diseño: es más difícil de evaluar que el código, depende del contexto cultural y requiere comprensión de capas abstractas profundas. También destaca que el éxito de un producto de IA depende críticamente del momento de las capacidades del modelo, no solo del diseño de la interfaz. Sobre los roles en su equipo, observa que los límites entre ingenieros, diseñadores y gerentes de producto se están difuminando, pero las habilidades especializadas siguen siendo cruciales. En el desarrollo asistido por IA, la pregunta ya no es cuánto código escribe el humano, sino si la generación fue supervisada o no, y destaca la necesidad de que los modelos mejoren en simplificar código, no solo en crearlo. La fusión de Codex con ChatGPT responde a la observación de que la herramienta, inicialmente para desarrolladores, era ampliamente usada para todo tipo de trabajo intelectual. La visión futura no es un "súper app" que haga todo, sino un "home base" o base central desde la que los usuarios gestionen tareas, automatizen flujos y, crucialmente, donde Codex/ChatGPT interactúe y utilice herramientas profesionales externas (como Excel o Premiere Pro) para realizar trabajos complejos, en lugar de reemplazarlas.

marsbit07/05 05:31

¿Por qué se fusionaron Codex y ChatGPT? ¿Qué depara el futuro para Codex? Los líderes clave de OpenAI responden a todo

marsbit07/05 05:31

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