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10万 científicos usan gratis durante 1 año, OpenAI traslada la línea de producción científica a ChatGPT

OpenAI ha lanzado "ChatGPT for Academic Researchers", ofreciendo a 100.000 investigadores universitarios acceso gratuito durante un año a sus modelos de vanguardia, incluido el modelo insignia GPT-5.6 Sol Pro. El objetivo para 2027 es alcanzar esa cifra, comenzando con 10.000 plazas este verano. El programa proporciona un espacio de trabajo integrado que combina ChatGPT, ChatGPT Work y Codex, junto con herramientas especializadas para ciencias de la vida y conectores a bases de datos y software académico (como Zotero y GitHub). Esto permite gestionar todo el flujo de investigación, desde la lectura de literatura y generación de hipótesis hasta el análisis de datos, codificación y redacción de manuscritos, en un único entorno. Según datos de OpenAI, aproximadamente 1,3 millones de personas usan ChatGPT semanalmente para tareas científicas y matemáticas avanzadas. El número de artículos matemáticos en arXiv que agradecen a ChatGPT ha aumentado drásticamente, de 14 en febrero a 100 solo en las primeras tres semanas de julio. La iniciativa tiene limitaciones: no es uso ilimitado (límites similares a ChatGPT Pro), no incluye acceso a la API y, crucialmente, no es de código abierto; los investigadores reciben una licencia de uso pero no los pesos del modelo. Los solicitantes deben ser profesores o posdoctorados verificados, de instituciones y países admitidos, y presentar una publicación reciente. Anthropic ya tenía un programa similar ("AI for Science") que ofrece créditos de API, pero OpenAI busca un vínculo más profundo al proporcionar un entorno de trabajo completo, con el objetivo aparente de que los investigadores se acostumbren a su ecosistema antes de que finalice el período gratuito. Ambas empresas restringen el acceso a los pesos del modelo por motivos de seguridad, lo que limita la evaluación independiente y la investigación central en IA.

marsbit07/30 11:54

10万 científicos usan gratis durante 1 año, OpenAI traslada la línea de producción científica a ChatGPT

marsbit07/30 11:54

Empleados de Anthropic renuncian para emprender, valorados en 10,000 millones de dólares, también desarrollan «mejora autorrecursiva»

Empleados de Anthropic fundan Mirendil, una startup valorada en 10.000 millones de dólares que busca desarrollar IA con "mejora recursiva" Dos antiguos investigadores de Anthropic, Behnam Neyshabur y Harsh Mehta, han fundado Mirendil, una startup con una financiación inicial de 200 millones de dólares y una valoración de 10.000 millones. Su objetivo es crear herramientas para que científicos de campos como la medicina o la ciencia de materiales puedan desarrollar y entrenar sus propios modelos de IA, en lugar de depender de modelos generales de grandes tecnológicas. La compañía, cuyo nombre proviene del élfico de "El Señor de los Anillos" y significa "amigo de las joyas", cuenta con un equipo de 20 personas procedentes de Anthropic, xAI, Google DeepMind y OpenAI. Su financiación procede de Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins y Nvidia. La visión de Mirendil es facilitar la "IA para la IA para la ciencia": una plataforma que permita a los laboratorios de investigación construir modelos de IA especializados y propietarios. Su enfoque técnico central es la "mejora recursiva" (recursive self-improvement), donde la IA optimiza continuamente su propio código y capacidades bajo supervisión humana. Los fundadores creen que existe una oportunidad en el mercado, ya que las grandes compañías de IA, como la propia Anthropic, utilizan sus modelos principalmente para acelerar su investigación interna y restringen su uso para entrenar productos competidores. Mirendil planea lanzar sus primeros productos en los próximos meses.

marsbit06/26 03:28

Empleados de Anthropic renuncian para emprender, valorados en 10,000 millones de dólares, también desarrollan «mejora autorrecursiva»

marsbit06/26 03:28

¿Qué tan difícil es hacer un chip? Un error en una operación de división le costó 475 millones de dólares.

El desarrollo de chips es un proceso extremadamente complejo y costoso. Un pequeño error en una unidad de división de coma flotante en un chip Intel Pentium provocó un gasto de 475 millones de dólares en su retirada global en los años 90. Esto ilustra la dificultad central: un chip debe funcionar correctamente desde el primer intento, a diferencia del software que puede parchearse posteriormente. Según estudios, solo el 24% de los proyectos de chips tienen éxito en el primer "tape-out" (fabricación). Más del 70% del ciclo de diseño se dedica a la verificación, un proceso crucial para detectar errores. Verificar exhaustivamente un núcleo de CPU con las tecnologías actuales más avanzadas podría llevar miles de años, lo que es inviable. El campo de la verificación de chips se enfrenta a un "triángulo de imposibilidad" entre alto rendimiento, buena capacidad de depuración y bajo coste. A pesar de ser un trabajo arduo y menos glamuroso que áreas como la IA, es fundamental. El autor, investigador y divulgador, lidera un equipo que desarrolla la plataforma ágil de verificación ENCORE, basada en FPGAs, para mejorar la eficiencia. También realiza divulgación científica para hacer esta compleja tecnología más accesible, argumentando que vale la pena perseverar en tareas difíciles y a largo plazo como la investigación en verificación y la divulgación técnica.

marsbit06/15 10:35

¿Qué tan difícil es hacer un chip? Un error en una operación de división le costó 475 millones de dólares.

marsbit06/15 10:35

¿Anthropic está reclutando científicos? 27.000 dólares semanales para corregir errores expertos de Claude

Anthropic ha lanzado un nuevo programa de becas, "STEM Fellow", dirigido a expertos en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. El puesto, que no requiere experiencia previa en aprendizaje automático pero sí capacidad de juicio científico, ofrece una asignación semanal de 3.800 dólares por tres meses de trabajo presencial en sus oficinas. Los becarios colaborarán con investigadores de Anthropic en proyectos específicos, utilizando modelos Claude y herramientas internas para identificar y corregir errores en dominios científicos especializados, como física teórica o climatología. El objetivo es mejorar las capacidades científicas del modelo mediante la retroalimentación de expertos humanos. Este programa es la evolución de iniciativas anteriores de Anthropic, que han pasado de centrarse en la alineación y seguridad de la IA a integrar directamente a científicos en el desarrollo del modelo. La compañía reconoce que, aunque Claude acelera significativamente la investigación, aún comete errores sutiles que solo un experto puede detectar. La estrategia refleja una apuesta por construir un ecosistema científico alrededor de Claude, transformando la competencia en IA: ya no se trata de tener el modelo más grande, sino de integrar el conocimiento humano especializado para crear sistemas de IA más confiables y capaces en entornos científicos.

marsbit04/22 07:49

¿Anthropic está reclutando científicos? 27.000 dólares semanales para corregir errores expertos de Claude

marsbit04/22 07:49

Entrevista exclusiva con el fundador de DeepMind: La AGI podría lograrse en 5 años, con una escala 10 veces mayor que la Revolución Industrial, y la última ola de ideas ya ha sido 'explotada'

En una entrevista reciente, Demis Hassabis, fundador de DeepMind, afirmó que es muy probable que la AGI (inteligencia artificial general) se logre en los próximos cinco años, siendo la capacidad computacional el mayor cuello de botella. Aseguró que entre el 90% de los avances clave en IA de la última década provinieron de Google Brain, Google Research o DeepMind, y confía en que su equipo puede realizar los próximos avances necesarios. Hassabis destacó que, aunque la ley de escalamiento sigue dando rendimientos considerables, la capacidad de aprendizaje continuo es una de las mayores carencias actuales de la IA, junto con la "inteligencia irregular" (Jagged Intelligence), donde los modelos fallan en tareas básicas si se reformulan las preguntas. Respecto al futuro, prevé que la AGI impulsará una era dorada de descubrimientos científicos, especialmente en medicina, con avances como el diseño de fármacos mediante IA en los próximos 5-10 años. Sin embargo, advirtió sobre riesgos como el mal uso de la tecnología y la necesidad de una regulación global coordinada, similar a la Agencia Internacional de Energía Atómica, para establecer estándares de seguridad. Hassabis también señaló que el impacto de esta revolución tecnológica será diez veces mayor y más rápido que la Revolución Industrial, lo que podría generar disrupciones laborales significativas, pero también nuevas profesiones y avances en energía, como la fusión nuclear. Finalmente, subrayó que, una vez resueltos los desafíos técnicos y económicos, surgirán cuestiones filosóficas profundas sobre el significado y la conciencia.

marsbit04/10 00:10

Entrevista exclusiva con el fundador de DeepMind: La AGI podría lograrse en 5 años, con una escala 10 veces mayor que la Revolución Industrial, y la última ola de ideas ya ha sido 'explotada'

marsbit04/10 00:10

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