Categoría: Buen vivir

  • China planea enviar un robot volador para buscar agua en el otro lado de la Luna

    China planea enviar un robot volador al otro lado de la Luna el año que viene para buscar agua congelada, que podría contener la clave para la futura exploración lunar, mientras el país avanza con su ambicioso programa espacial.

    El “detector volador” robótico se desplegará en el polo sur lunar como parte de la misión Chang’e-7 de China, que tiene como objetivo acercar al país al aterrizaje de astronautas en la Luna dentro de cinco años, informaron este lunes los medios estatales.

    China ha hecho un gran esfuerzo para establecerse como un actor importante en el espacio, un dominio al que las naciones, incluido Estados Unidos, apuntan cada vez más no solo por sus beneficios científicos, sino también por sus recursos y su seguridad nacional.Ad Feedback

    Sin embargo, encontrar agua en la Luna no sería nada nuevo. El año pasado, científicos chinos encontraron agua en muestras de suelo de la sonda lunar Chang’e-5, mientras que la NASA y naves espaciales indias ya habían detectado lo que creen que es agua en la superficie de la Luna.

    Pero algunos científicos creen que solo el hielo (que se cree está preservado en las profundidades de los cráteres del otro lado de la Luna) podría potencialmente sustentar futuras misiones lunares como fuente de agua para los astronautas.

    Y la búsqueda de hielo lunar es parte de los preparativos de China para construir una base de investigación en el polo sur de la Luna, dijeron expertos espaciales chinos a la emisora ​​estatal CCTV.

    “Hay algunas cuevas muy profundas en el polo sur de la Luna y creemos que puede haber agua allí”, le dijo a CCTV Wu Weiren, diseñador jefe del Proyecto de Exploración Lunar de China. “Esperamos que el detector volador pueda realizar inspecciones in situ en una o dos cuevas después del aterrizaje”.

    El hallazgo de depósitos de hielo podría ayudar potencialmente a sustentar la vida humana en la Luna algún día, dijeron los expertos chinos, quienes añadieron que reduciría significativamente el costo de las misiones espaciales y sugeriría la posibilidad de vida extraterrestre.

    Otros expertos han dicho previamente a CNN que, aunque los descubrimientos de agua lunar abren puertas para futuras exploraciones, todavía no podemos usar esos hallazgos para plantar cultivos en la Luna o extraer agua potable; esto depende de muchos factores, como la abundancia del agua y la forma química que adopta.

    Robot volador

    La Administración Nacional del Espacio de China ha llevado a cabo en los últimos años una serie de misiones lunares robóticas cada vez más complejas, como el primer traslado de muestras lunares desde el otro lado de la Luna, que tuvo lugar el año pasado.

    China ha estado aspirando a convertirse en el segundo país en llevar astronautas a la Luna y afirma que su primera misión tripulada tendrá lugar “en 2030”.

    Según ese plan, la misión Chang’e-7, programada para 2026, tiene como objetivo realizar el estudio más detallado del polo sur lunar, con la utilización un orbitador, un módulo de aterrizaje, un explorador y el detector volador.

    El robot volador puede doblar sus patas y aterrizar de manera similar a como lo hacen los humanos al saltar desde una altura, dijeron los expertos chinos a los medios estatales, aunque los informes no especificaron cuántas patas tiene.

    Se espera que el dispositivo realice al menos tres saltos desde áreas iluminadas por el Sol a cráteres sombreados para realizar análisis detallados y potencialmente determinar la ubicación, cantidad y distribución del hielo, agregaron los expertos.

    Los estudios han demostrado que el hielo lunar se encuentra en las zonas más oscuras y frías de los polos, en las sombras de los cráteres, donde la luz del Sol nunca llega debido a la inclinación del eje de la Luna. Las temperaturas más cálidas en estas zonas no superan los -156 ºC.

    Tang Yuhua, diseñador jefe adjunto de la misión Chang’e-7, dijo que esas duras condiciones pondrían a prueba de forma rigurosa al robot volador.

    “Trabajar durante mucho tiempo en estas circunstancias es un gran desafío”, dijo a los medios estatales.

    Simone McCarthy, Jessie Yeung y Ashley Strickland, de CNN, contribuyeron con este reporte.

    Fuente: CNN

  • Cómo compartir datos móviles con el celular

    En un mundo cada vez más dependiente de Internet, la posibilidad de compartir datos móviles desde un teléfono celular se convirtió en una herramienta esencial. Ya sea para conectar una computadora, una tablet u otro dispositivo sin la necesidad de contar con una red wifi, el uso del celular como punto de acceso, también llamado hotspot, permite mantener la conexión a internet en cualquier lugar con señal de teléfono.

    Esta función está presente en la mayoría de los smartphones, es una solución eficaz tanto en situaciones de emergencia como en el día a día.

    Extender una señal wifi usando un celular es muy sencillo
    Extender una señal wifi usando un celular es muy sencilloShutterstock – Shutterstock

    Muchas personas se preguntan cómo activarlo y lo cierto es que el procedimiento para compartir datos varía según el sistema operativo y el operador de telefonía. Sin embargo, la mayoría contiene una opción que permite habilitar la función de “zona wifi” o “compartir internet” en los ajustes del dispositivo. Una vez activada, el teléfono se transforma en un módem wifi que consume los datos móviles y otros dispositivos pueden conectarse utilizando una clave de seguridad.

    Cómo compartir datos móviles con el celular

    Antes de activar la función de “zona wifi” o “compartir internet”, es importante confirmar que el dispositivo y el operador telefónico permitan uso de esta función. También es recomendable verificar la cantidad de datos disponibles para evitar consumos excesivos o falta de internet.

    Una vez aclarada esas dudas, hay que seguir el paso a paso a continuación de acuerdo a la marca del dispositivo.

    Compartir Internet desde un celular
    Compartir Internet desde un celularinsta_photos – Shutterstock

    Activar el punto de acceso en Android

    Para compartir Internet desde un teléfono Android, se deben seguir estos pasos:

    • Acceder a Configuración o Ajustes del teléfono.
    • Ingresar a la sección Redes e Internet o Conexiones (según el modelo).
    • Seleccionar Zona wifi y anclaje de red o Compartir internet.
    • Activar la opción Punto de acceso wifi.
    • Configurar la contraseña para garantizar la conexión y la seguridad de la red.

    Activar el punto de acceso en iPhone

    En dispositivos con iOS, el proceso es similar:

    • Abrir Configuración.
    • Seleccionar Punto de acceso personal o Compartir internet.
    • Activar la opción Permitir a otros conectarse.
    • Configurar la contraseña de la red para proteger el acceso.
    Tener Internet puede ser muy necesario para la vida cotidiana
    Tener Internet puede ser muy necesario para la vida cotidianaShutterstock

    Conectar otros dispositivos al punto de wifi del celular

    Una vez compartido el Internet del teléfono, los dispositivos cercanos pueden conectarse como lo harían con cualquier otra red inalámbrica:

    • Ir a la configuración de wifi del dispositivo que se desea conectar.
    • Buscar el nombre de la red del celular.
    • Teclear la contraseña establecida previamente.
    • Confirmar la conexión y verificar el acceso a internet.
    • Fuente: La Nación
  • OpenAI da un golpe en la mesa y lanza o3-mini: el nuevo modelo razonador aterriza en las cuentas gratuitas de ChatGPT

    javier-marquez

    Javier Marquez2424 publicaciones de Javier Marquez

    Estamos siendo testigos en tiempo real de la evolución de la inteligencia artificial (IA). Hace poco más de dos años nos sorprendían las capacidades de GPT-3.5, el modelo de lenguaje detrás de ChatGPT, y ahora tenemos modelos de razonamiento cada vez más potentes al alcance de la mano. Y todo parece indicar que esta industria seguirá evolucionando.https://026581c6216f1b461d7719a013568c09.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html

    A primera hora de hoy hablábamos acerca de la decisión de Microsoft de poner a disposición de los usuarios de Copilot una versión de o1, producto que había estado limitado a usuarios de pago. Unas horas después hemos recibido noticias de OpenAI, que acaba de lanzar un nuevo modelo razonador. Se tata de o3-mini, que acaba de comenzar su despliegue inicial.

    o3-mini, el nuevo modelo razonador de OpenAI

    Lo último de OpenAI responde a una estrategia que ya hemos visto con GPT-4o mini. En lugar de que todo gire en torno a su modelo insignia, la compañía impulsa una serie de modelos destinados a abordar diferentes necesidades. De esta forma, o3-mini forma parte de la familia o3 presentada a finales del año pasado, pero está enfocado en la velocidad y la eficiencia.https://026581c6216f1b461d7719a013568c09.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.htmlhttps://geo.dailymotion.com/player/xbl2m.html?mute=true

    Cabe señalar que los liderados por Sam Altman ya habían lanzado en septiembre de 2024 a o1-mini, y decidieron saltarse el nombre o2 aparentemente por razones de marcas registradas. Así que ahora estamos ante una propuesta que promete no solo por sus fantásticas puntuaciones en diferentes pruebas, sino porque aterriza en las cuentas ‘free’ de ChatGPT, también en España.O3 MiniPudes usar o3-mini pulsando sobre el botón ‘Reason’

    Pero, ¿qué significa esto? Pues bien, los modelos de razonamiento se diferencian del resto de los modelos, como GPT-4, por su capacidad para verificar minuciosamente y paso a paso sus respuestas. Canalizan nuestras preguntas a través de un proceso de “razonamiento”. Esto no quiere decir que no puedan equivocarse, pero las respuestas son mucho más logradas.O3 Mini UsoEl nuevo modelo también está disponible en cuentas gratuitas

    Razonamiento significa tiempo, por lo que los modelos de este tipo no son particularmente veloces. En cualquier caso, para determinados escenarios en los que se necesiten respuestas razonadas en una razonable cantidad de tiempo, o3-mini podría ser una gran opción. Por ejemplo, para impulsar determinadas aplicaciones gracias a su acceso a través de la API.https://026581c6216f1b461d7719a013568c09.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.htmlCompetition MathPermite elegir entre tres niveles de razonamiento: bajo, medio y alto

    o3-mini es un modelo que abraza los problemas STEM. Es decir, si lo que buscas es realizar un ensayo literario, probablemente este no será el modelo ideal. Ahora bien, si tus peticiones están relacionadas a ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas es probable que este modelo de razonamiento pueda darte algunas respuestas más acordes a tus necesidades.

    OpenAI ha medido la reacción de los usuarios con o3-mini y o1-mini. Según sus datos, los probadores externos optaron por las respuestas del modelo más reciente. Además, o3-mini redujo en un 39% los “errores importantes” en las “preguntas difíciles del mundo real” durante las pruebas A/B, superando a o1-mini. Un dato notable por su acceso gratuito.

    De trader algorítmico a revolucionar la IA. Esta es la historia de Liang Wenfeng, el fundador de DeepSeek

    En XatakaDe trader algorítmico a revolucionar la IA. Esta es la historia de Liang Wenfeng, el fundador de DeepSeek

    Empezar a utilizar o3-mini es muy sencillo. Tan solo tienes que abrir la versión web de ChatGPT. En ellas encontrarás el nuevo botón ‘Reason’, que podrás pulsar cada vez que quieras ver al nuevo modelo en acción. Si tienes una cuenta gratuita, el uso estará limitado. Aquellos con cuentas Plus y Team podrán enviar un máximo de 150 mensajes al día.

    Si tienes una cuenta Pro de 200 dólares al mes podrás utilizar el modelo de manera “ilimitada” y a mayor velocidad. OpenAI también tiene un plan empresarial, ChatGPT Enterprise. En este caso, los usuarios tendrán que esperar hasta la semana que viene para poder utilizarlo. Todos los usuarios de pago podrán elegir entre los niveles bajo, medio y alto.

    Imágenes | OpenAI

    Fuente: Xataka

  • Qué es High-Flyer, el fondo chino que impulsa DeepSeek y lleva años utilizando la IA para tomar decisiones de inversión

    javier-marquez

    Javier Marquez2422 publicaciones de Javier Marquez

    DeepSeek es la compañía de inteligencia artificial (IA) de moda. Sus modelos de lenguaje más recientes han desafiado el liderazgo de OpenAI y han provocado un auténtico terremoto en la industria tecnológica. Estos días hemos sabido que se fundó en mayo de 2023 y que ha desarrollado sus productos con una fracción de la capacidad de cómputo de algunos de sus principales rivales occidentales. Pero ¿qué más se sabe? Vamos a verlo.

    El prometedor presente de DeepSeek es el resultado de años de investigación que comenzaron mucho antes de su constitución oficial. Su origen se encuentra en High-Flyer, un fondo cuantitativo de inversión creado en 2015 por el estudiante de ingeniería electrónica Liang Wenfeng junto a dos compañeros de clase. Según cuentan en su página web, la idea era que los algoritmos se convirtieran en el corazón de su negocio al permitir operaciones en tiempo real.

    Una compañía enfocada en el mercado bursátil chino

    High-Flyer concretó su primera posición bursátil asistida por IA en octubre de 2016, movimiento que desencadenó un imparable esfuerzo para seguir trabajando en ese sentido. La compañía conformó equipos de investigación y desarrollo de software y hardware. Y aparentemente fue la decisión adecuada. En 2017 ya aplicaba IA en casi todas sus estrategias de inversión cuantitativas, pero para seguir avanzando necesitaba romper algunas barreras.https://geo.dailymotion.com/player/xbl2m.html?mute=true

    Descubrieron que las tareas de entrenamiento de modelos complejos requerían de una potencia de cálculo descomunal. Esto no les desanimó y en 2019 pusieron en marcha una división dedicada llamada High-Flyer AI para abordar el desafío. El grupo construyó empezó a trabajar con 500 GPU, después construyó un supercomputador de 1.100 GPU A100 de NVIDIA y en 2022 gastó 140 millones de dólares para elevar el número hasta 10.000 GPU, antes de la entrada en vigor de los controles de exportación de Estados Unidos. 

    Deepseek

    High-Flyer estaba completamente enfocada en desarrollar su negocio de trading algorítmico. Tenía su propia plataforma de entrenamiento de aprendizaje profundo y una destacada infraestructura de cómputo. Mientras tanto, en Estados Unidos había una empresa llamada OpenAI que apostaba por la IA generativa y que había sorprendido a muchos con las bondades de su modelo de lenguaje GPT-3.

    Como recoge China Talk, Liang quería ir más allá de las finanzas. Durante mucho tiempo había estado convencido de que la IA cambiaría el mundo, y había encontrado la oportunidad de llevar su esfuerzo al siguiente nivel. En 2023, High-Flyer anunció que sentaría las bases de una nueva organización para avanzar en el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI). Así nació DeepSeek, con una inyección de capital de High-Flyer.

    DeepSeek no ha copiado el razonamiento de OpenAI: lo ha reinventado desde cero y eso es lo revolucionario

    En XatakaDeepSeek no ha copiado el razonamiento de OpenAI: lo ha reinventado desde cero y eso es lo revolucionario

    DeepSeek es producto de años de trabajo de High-Flyer y evidentemente ha bebido mucho de esta compañía. Ambas firmas comparten oficinas en el mismo edificio, aunque parece que utilizan recursos de cómputo diferente. La startup de IA dice que cuenta con chips H20, que se venden como rosquillas en China, y H800 de NVIDIA, y que ha utilizado solo 2.048 GPU de este último modelo para entrenar sus modelos más recientes, una afirmación que algunos han cuestionado.

    Imágenes | High-Flyer | DeepSeek

    Fuente: Xataka

  • Qwen, la nueva IA china que supera a DeepSeek en todas las pruebas: sus ventajas y cómo probarla

    El gigante digital chino Alibaba anunció este miércoles el lanzamiento de un nuevo modelo de su inteligencia artificial (IA) Qwen, llamado Qwen2.5-Max, del que afirma que supera «casi totalmente» al V3 de DeepSeek que tanto revuelo generó a nivel internacional en los últimos días.

    En un comunicado publicado en su cuenta oficial de la red social WeChat, la división de computación en la nube (‘cloud’) del grupo, Alibaba Cloud, también incluyó al GPT-4o de OpenAI o a Llama-3.1-405B de Meta como modelos a los que dice superar, y apuntó que la última versión de su Qwen está a la par con el Claude-3.5-Sonnet de Anthropic.

    El portal de noticias corporativo de Alibaba, Alizila, explica que el Qwen2.5-Max «sobresale» en la comprensión avanzada de textos, tablas, diagramas, gráficos y disposición de imágenes, y además puede entender vídeos de más de una hora y responder a preguntas relacionadas con ellos, identificando segmentos con el segundo específico.https://cce2ed8c33dc3e15b0fdc1c0e9b2b073.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html

    La tecnológica también destaca la capacidad de su modelo para convertir datos de facturas, formularios o tablas en productos estructurados, «lo que es especialmente útil para automatizar el procesamiento de informes financieros o documentos legales».

    IA: una pelea feroz en todo el mundo

    Alibaba es un gigante tech de China. Foto: ReutersAlibaba es un gigante tech de China. Foto: Reuters

    Alibaba presentó en abril de 2023 su alternativa a ChatGPT, denominada Tongyi Qianwen (en mandarín, algo así como «la verdad, desde mil preguntas»), y se unió así a otros rivales chinos de OpenAI como el ‘Google chino’ Baidu, que también había acaparado titulares con su ERNIE Bot.

    DeepSeek, prácticamente anónima a nivel internacional hasta hace unos días, saltó al tablero mundial de la IA con el lanzamiento de su modelo V3, de cuyo desarrollo se afirma que únicamente duró dos meses y solo costó menos de 6 millones de dólares. El 20 de enero publicó su última versión, denominada R1.

    Los medios oficiales chinos celebraron el éxito de DeepSeek y destacaron lo asequible de su modelo frente a competidores estadounidenses -ofrece servicios un 95 % más baratos que el o1 de OpenAI-, haciéndose eco asimismo de la atención que acaparó entre dirigentes de tecnológicas del país norteamericano o incluso de su nuevo presidente, Donald Trump.

    Lanzado en 2023 por el fondo de cobertura chino High-Flyer Quant, DeepSeek apuesta por el código abierto y ofrece servicios un 95 % más baratos que el modelo o1 de OpenAI.

    No obstante, la gran atención que atrajo -se colocó líder en descargas para dispositivos Apple en Estados Unidos- también se tradujo en críticas, ya que su ‘app’ se niega a comentar sobre cuestiones afectadas por la censura en China como la Masacre de Tiananmen de 1989 o si Taiwán forma parte de China.

    Este mismo fenómeno sucedía con otras IA conversacionales chinas, según se comprobó en 2023, mismo año en el que Pekín reguló estos servicios para que respeten «los valores socialistas fundamentales», con lo que tienen prohibido «generar contenidos que atenten contra la seguridad nacional, la unidad territorial y la estabilidad social».

    Cómo probar Qwen

    Deepseek y Alibaba, competidores en IA en China. Foto: ReutersDeepseek y Alibaba, competidores en IA en China. Foto: Reuters

    Para probar Qwen, el primer paso es acceder a su repositorio en Hugging Face o GitHub, donde Alibaba Cloud ha publicado tanto los modelos como las instrucciones de implementación. Es necesario contar con conocimientos básicos de programación en Python y tener instalado un entorno como Google Colab o una máquina con GPU para ejecutar el modelo con mayor eficiencia. Una vez descargado el modelo, se pueden cargar los pesos preentrenados y utilizar librerías como Transformers de Hugging Face para interactuar con la IA.

    Otro método más accesible es probar Qwen a través de la plataforma ModelScope, un servicio en la nube de Alibaba que permite ejecutar los modelos sin necesidad de una configuración local.

    Sólo es necesario crear una cuenta, seleccionar la versión del modelo Qwen y comenzar a generar texto desde la interfaz web. Esta opción es ideal para quienes no tienen experiencia en programación pero quieren experimentar con la IA de Alibaba de forma sencilla.

    El desarrollo de Qwen refleja el interés de China en liderar el sector de la inteligencia artificial con tecnologías propias y de código abierto. Su disponibilidad para la comunidad global permite explorar alternativas a los modelos estadounidenses y fomenta la innovación en diversas aplicaciones. Con estas opciones de prueba, tanto desarrolladores como curiosos de la tecnología pueden experimentar con una IA avanzada sin barreras de acceso.

    Inteligencia artificial con anabólicos: mejor que Llama y DeepSeek V3

    LLaMA 3, la IA de Meta. Foto: MetaLLaMA 3, la IA de Meta. Foto: Meta

    A través de una publicación en el blog oficial de Qwen, Alibaba reveló los avances conseguidos con la última versión de su modelo de lenguaje. Al enfrentar a Qwen 2.5 Max con los últimos modelos de Llama y DeepSeek, las puntuaciones obtenidas por el modelo de AliBaba fueron sido superiores en muchos de los casos.

    Qwen 2.5 Max emplea una arquitectura similar a la de DeepSeek, conocida como Mixture of Experts o MoE, por sus siglas en inglés, que permite a los modelos ser mucho más eficientes y escalables. Con esta arquitectura, en lugar de tener un modelo monolítico con todo el conocimiento, este se divide en varios «expertos», cada uno especializado en un subconjunto de datos o tareas. Otro elemento, el «enrutador», decide cuál de estos expertos es el más adecuado para procesar una entrada específica.

    El uso de esta técnica, sumada a los avances en el entrenamiento con más de 20.000 millones de tókens y las metodologías de Ajuste Fino Supervisado (SFT) y Aprendizaje de Refuerzo a Partir de Retroalumentación Humana (RLHF), permitieron a Alibaba crear uno de los modelos más avanzados del momento.

    Las pruebas demostraron que Qwen2.5-Max supera a DeepSeek V3 en las pruebas de referencia como Arena-Hard, LiveBench, LiveCodeBench y GPQA-Diamond, a la vez que ofrece resultados muy competitivos en otros tipos de tests, incluyendo MMLU-Pro.

    El uso, es decir, las aplicaciones concretas, determinaran el futuro de estas tecnologías.

    Fuente: Clarín.com

  • OpenAI acusa a DeepSeek de “copiarse” de ChatGPT para entrenar su modelo de IA


    OpenAI ha señalado que ha encontrado evidencias de que DeepSeek ha utilizado sus modelos de Inteligencia Artificial (IA) para entrenar su modelo de código abierto, mediante la técnica de destilación, lo que puede ocasionar problemas de propiedad intelectual.

    La IA de DeepSeek lidera actualmente las listas de descargas en las tiendas de aplicaciones App Store y Google Play Store con su asistente de IA generativa gratuito. Asimismo, sus nuevos modelos de razonamiento R1 han generado un gran impacto en la industria, con respuestas de compañías como Nvidia y OpenAI poniendo en valor el avance en IA que ofrece.

    Sin embargo, la compañía liderada por Sam Altman ha señalado ahora que, tras llevar a cabo una investigación, han encontrado evidencias de que DeepSeek ha utilizado los modelos de OpenAI para entrenar sus propios modelos de código abierto.

    Así lo han detallado fuentes relacionadas con la compañía en declaraciones a Financial Times, quienes han señalado que se han identificado pruebas que apuntan a que DeepSeek ha utilizado una técnica denominada “destilación” para entrenar sus modelos.

    Destilación, el “truco” de DeepSeek para alcanzar a ChatGPT

    En concreto, la destilación es una práctica de machine learning que permite transmitir los aprendizajes de un modelo de IA a otro. Así, posibilita que un modelo más pequeño (modelo alumno) imite el comportamiento de redes neuronales más grandes (modelo profesor), aprendiendo sus predicciones y utilizando sus datos.

    En este sentido, aunque se trata de una práctica habitual en el sector, OpenAI ha manifestado que, en el momento en el que dichos datos se utilizan fuera de la plataforma, puede suponer una violación de los términos de la compañía, donde se detalla que no se permite utilizar los resultados de sus modelos para “desarrollar modelos que compitan con los de OpenAI”.

    “El problema es cuando lo sacas de la plataforma y lo haces para crear tu propio modelo para tus propios fines”, ha explicado una de las fuentes al medio citado.

    Además de todo ello, se ha de tener en cuenta que, según ha recogido Bloomberg, OpenAI y Microsoft ya estuvieron investigando durante el pasado otoño a algunas cuentas que estaban utilizando la API de OpenAI para llevar a cabo destilación con sus modelos y filtrar sus datos, violando los términos del servicio. En concreto, aunque estas cuentas fueron bloqueadas, se cree que eran propiedad de DeepSeek.

    Por su parte, en un comunicado también recogido por Financial Times, OpenAI ha compartido que son conscientes de que empresas con sede en China “están constantemente tratando de destilar los modelos de las principales empresas de IA de Estados Unidos”.

    Al respecto, la tecnológica ha subrayado la importancia de trabajar en colaboración con el gobierno de Estados Unidos para “proteger mejor los modelos más capaces de los esfuerzos de los adversarios y competidores para apoderarse de la tecnología estadounidense”.

    Europa Press

    Fuente: La Nación

  • Qué hay detrás de DeepSeek, el modelo de IA chino que hace temblar los mercados

    El 20 de enero, DeepSeek, un laboratorio chino de investigación en IA relativamente desconocido, publicó un modelo de código abierto que ha dado mucho que hablar en Silicon Valley. De hecho, es tanto el ruido que ha generado que hasta Nvidia experimentó una caída en la bolsa de más del 10%, producto de la irrupción del nuevo modelo.

    Según un documento elaborado por la empresa, DeepSeek-R1 supera a los principales modelos del sector, como OpenAI o1, en varias pruebas matemáticas y de razonamiento. De hecho, en muchos de los parámetros importantes (capacidad, costo, apertura), DeepSeek se está imponiendo a las gigantes occidentales de la IA.

    El éxito de DeepSeek apunta a un resultado imprevisto de la guerra fría tecnológica entre Estados Unidos y China. Los controles de exportación estadounidenses han restringido drásticamente la capacidad de las empresas tecnológicas chinas para competir en IA al estilo occidental, es decir, aumentando infinitamente su capacidad mediante la compra de más chips y la formación durante más tiempo. Como resultado, la mayoría de las empresas chinas se han centrado en aplicaciones derivadas en lugar de construir sus propios modelos. Pero con su último lanzamiento, DeepSeek demuestra que hay otra forma de ganar: renovando la estructura fundacional de los modelos de IA y utilizando los limitados recursos de forma más eficiente.

    «A diferencia de muchas empresas chinas de IA que dependen en gran medida del acceso a hardware avanzado, DeepSeek se ha centrado en maximizar la optimización de recursos basada en software«, explica Marina Zhang, profesora asociada de la Universidad Tecnológica de Sídney, que estudia las innovaciones chinas. «DeepSeek ha adoptado métodos de código abierto, poniendo en común la experiencia colectiva y fomentando la innovación colaborativa. Este enfoque no solamente mitiga las limitaciones de recursos, sino que también acelera el desarrollo de tecnologías de vanguardia, diferenciando a DeepSeek de competidores más aislados.»

    ¿Quién está detrás de esta empresa de IA? ¿Y por qué de repente lanzan un modelo líder en la industria y lo regalan? WIRED ha hablado con expertos de la industria china de la inteligencia artificial y ha leído entrevistas detalladas con el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, para reconstruir la historia del meteórico ascenso de la empresa. DeepSeek no respondió a varias preguntas enviadas por WIRED.

    Un fondo de cobertura estrella en China

    Incluso dentro del sector chino de la inteligencia artificial, DeepSeek es una empresa poco convencional. Comenzó como Fire-Flyer, una rama de investigación de aprendizaje profundo de High-Flyer, uno de los fondos de cobertura cuantitativos con mejores resultados de China. Fundado en 2015, el fondo de cobertura saltó rápidamente a la fama en China, convirtiéndose en el primer fondo de cobertura cuantitativo en recaudar más de 100 mil millones de RMB (alrededor de 15 mil millones de dólares). (Desde 2021, la cifra se ha reducido a alrededor de 8,000 millones de dólares, aunque High-Flyer sigue siendo uno de los fondos de cobertura quant más importantes del país).

    Durante años, High-Flyer había estado almacenando GPU y construyendo supercomputadoras Fire-Flyer para analizar datos financieros. Entonces, en 2023, Liang, que tiene un máster en informática, decidió invertir los recursos del fondo en una nueva empresa llamada DeepSeek que construiría sus propios modelos de vanguardia y, con suerte, desarrollaría inteligencia general artificial. Era como si Jane Street hubiera decidido convertirse en una empresa de inteligencia artificial y gastar su dinero en investigación científica.

    Una visión audaz. Pero, de algún modo, funcionó. «DeepSeek representa una nueva generación de empresas tecnológicas chinas que dan prioridad a los avances tecnológicos a largo plazo frente a la comercialización rápida», afirma Zhang.Lo más visto

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    Liang declaró a la publicación tecnológica china 36Kr que la decisión se debió más a la curiosidad científica que al deseo de obtener beneficios. «No podría encontrar una razón comercial [para fundar DeepSeek] aunque me lo pidieran», explicó. «Porque comercialmente no merece la pena. La investigación en ciencia básica tiene un ratio de retorno de la inversión muy bajo». Cuando los primeros inversores de OpenAI le dieron dinero, seguro que no pensaban en el rendimiento que obtendrían. Más bien, era que realmente querían hacer esta cosa».

    En la actualidad, DeepSeek es una de las únicas empresas líderes en IA de China que no depende del financiamiento de gigantes tecnológicas como Baidu, Alibaba o ByteDance.

    Un joven grupo de genios ansiosos por demostrar su valía

    Según Liang, cuando formó el equipo de investigación de DeepSeek, no buscaba ingenieros con experiencia para crear un producto orientado al consumidor. En su lugar, se centró en estudiantes de doctorado de las mejores universidades chinas, como las de Pekín y Tsinghua, deseosos de demostrar su valía. Muchos habían publicado en las mejores revistas y habían ganado premios en congresos académicos internacionales, pero carecían de experiencia en la industria, según la publicación tecnológica china QBitAI.

    «Nuestros principales puestos técnicos están ocupados en su mayoría por personas que se han licenciado este año o en los últimos uno o dos», declaró Liang a 36Kr en 2023. La estrategia de contratación ayudó a crear una cultura de empresa colaborativa en la que la gente era libre de utilizar amplios recursos informáticos para llevar a cabo proyectos de investigación poco ortodoxos. Es una forma de trabajar muy distinta a la de las empresas de internet establecidas en China, donde los equipos suelen competir por los recursos. Un ejemplo reciente: ByteDance acusó a un antiguo becario, nada menos que ganador de un prestigioso premio académico, de sabotear el trabajo de sus compañeros para acaparar más recursos informáticos para su equipo.

    Liang afirma que los estudiantes pueden ser más adecuados para la investigación de alta inversión y baja rentabilidad. «La mayoría de la gente, cuando es joven, puede dedicarse por completo a una misión sin consideraciones utilitarias», explicó. Su discurso a los posibles contratados es que DeepSeek se creó para «resolver las preguntas más difíciles del mundo».

    El hecho de que estos jóvenes investigadores se hayan formado casi en su totalidad en China contribuye a su empuje, según los expertos. «Esta generación más joven también encarna un sentido del patriotismo, sobre todo cuando sortean las restricciones y los puntos de estrangulamiento estadounidenses en tecnologías críticas de hardware y software«, explica Zhang. «Su determinación para superar estas barreras refleja no solo la ambición personal, sino también un compromiso más amplio para impulsar la posición de China como líder mundial en innovación».

    Innovación nacida de una crisis

    En octubre de 2022, el gobierno estadounidense comenzó a establecer controles de exportación que restringían severamente a las empresas chinas de IA el acceso a chips de vanguardia como el H100 de Nvidia. La medida supuso un problema para DeepSeek. La empresa había empezado con una reserva de 10,000 H100, pero necesitaba más para competir con firmas como OpenAI y Meta. «El problema al que nos enfrentamos nunca ha sido el financiamiento, sino el control de las exportaciones de chips avanzados», explicó Liang a 36Kr en una segunda entrevista en 2024.

    DeepSeek tuvo que idear métodos más eficientes para entrenar sus modelos. «Optimizaron la arquitectura de sus modelos utilizando una batería de trucos de ingeniería: esquemas de comunicación personalizados entre chips, reducción del tamaño de los campos para ahorrar memoria y un uso innovador del enfoque de mezcla de modelos», explica Wendy Chang, ingeniera de software reconvertida en analista política del Mercator Institute for China Studies. «Muchos de estos enfoques no son ideas nuevas, pero combinarlos con éxito para producir un modelo de vanguardia es una hazaña notable».Lo más visto

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    DeepSeek también ha logrado avances significativos en Atención Latente Multicabezal (MLA) y Mezcla de Expertos, dos diseños técnicos que hacen que los modelos de DeepSeek sean más rentables al requerir menos recursos informáticos para entrenarse. De hecho, el último modelo de DeepSeek es tan eficiente que, según la institución de investigación Epoch AI, necesitó para entrenarse una décima parte de la potencia informática del modelo comparable Llama 3.1 de Meta.

    La voluntad de DeepSeek de compartir estas innovaciones con el público le ha granjeado una buena reputación en la comunidad mundial de investigación en IA. Para muchas empresas chinas de IA, desarrollar modelos de código abierto es la única forma de ponerse a la altura de sus homólogas occidentales, porque atrae a más usuarios y colaboradores, que a su vez ayudan a que los modelos crezcan. «Ahora han demostrado que se pueden crear modelos punteros con menos dinero, aunque mucho, y que las normas actuales de creación de modelos dejan mucho margen para la optimización», afirma Chang. «Seguro que veremos muchos más intentos en esta dirección en el futuro».

    La noticia podría suponer un problema para los actuales controles de exportación de EE UU, que se centran en crear cuellos de botella en los recursos informáticos. «Las estimaciones existentes sobre la potencia de cálculo de IA que tiene China y lo que puede conseguir con ella podrían verse alteradas», afirma Chang.

    Artículo originalmente publicado en WIRED. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.

    Fuente: Wired

  • El futuro de los ordenadores cuánticos depende del helio-3 de la Luna. Ya hay un plan para empezar a traerlo en 2029

    jclopez

    Juan Carlos López2192 publicaciones de Juan Carlos López

    El helio es el segundo elemento químico más ligero y abundante del universo, si nos ceñimos a la materia ordinaria. Tan solo lo supera en esta clasificación el hidrógeno. Este gas noble acapara entre el 24 y el 26% de la masa total de las estrellas, que, además, se encargan de fabricarlo fusionando en su interior los núcleos de hidrógeno mediante las reacciones de fusión nuclear que llevan a cabo de forma natural, y de las que os hablamos con bastante profundidad en el artículo que dedicamos a la vida de las estrellas.https://11eef3e8178537f916ccfa3a49ffafa1.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html

    Aun así, la mayor parte del helio del universo no lo han fabricado las estrellas: lo produjo el Big Bang, de ahí que los científicos se refieran a él como «helio primordial». Pero lo más curioso es que, a pesar de lo abundante que es en el universo, en la Tierra escasea. Su gran ligereza provocó que la mayor parte del helio que contenía la nube de polvo y gas a partir de la que se formó nuestro planeta escapase del confinamiento gravitatorio.

    Sea como sea el auténtico protagonista de este artículo no es el helio normal del que todos hemos oído hablar; lo es el helio-3, un isótopo que puede jugar un papel crucial en las reacciones de fusión nuclear que posiblemente nos ayudarán a resolver para siempre nuestros problemas energéticos. Y también en otros ámbitos, como, por ejemplo, en los sistemas de refrigeración mediante dilución que utilizan los ordenadores cuánticos superconductores, así como en otras tecnologías emergentes.https://11eef3e8178537f916ccfa3a49ffafa1.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html

    Interlune planea probar la extracción del helio-3 lunar en 2027

    La mayor parte del helio que podemos encontrar en el universo ha adoptado la forma de un isótopo conocido como helio-4, que se caracteriza por tener en su núcleo dos protones y dos neutrones. Aunque, como hemos visto, la mayor parte se perdió durante la formación de la Tierra, este gas también puede surgir como resultado de la desintegración radiactiva natural de elementos químicos más pesados, como el uranio, el radio o el torio, que son relativamente escasos en nuestro planeta.

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    La única diferencia existente entre el helio-4 y el helio-3 consiste en que este último isótopo tiene un neutrón menos en su núcleo. Eso es todo. Sabemos que los núcleos de helio-4 tienen dos protones y dos neutrones, por lo que los de helio-3 tendrán dos protones y un único neutrón. Puede parecer una diferencia irrelevante, pero no lo es. Es una diferencia muy importante porque las propiedades fisicoquímicas del elemento varían como consecuencia de su inferior masa atómica. Y, en el caso de estos dos isótopos del helio, también cambia su comportamiento desde el punto de vista de la mecánica cuántica.

    El viento solar disemina el helio-3 por el sistema solar e incluso más allá, lo que provoca que llegue a los planetas circundantes en cantidades relativamente importantes

    La mala noticia es que si el helio-4 es relativamente escaso en la Tierra, el helio-3 lo es aún mucho más. Las estrellas, como nuestro Sol, lo producen en grandes cantidades como consecuencia de las reacciones de fusión nuclear entre los núcleos de hidrógeno que tienen lugar cuando se encuentran en la etapa de secuencia principal durante la que queman la mayor parte de su combustible. Una vez creado, el viento solar disemina el helio-3 por el sistema solar e incluso más allá, lo que provoca que llegue a los planetas circundantes en cantidades relativamente importantes.https://11eef3e8178537f916ccfa3a49ffafa1.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html

    La razón por la que este gas apenas se acumula en la Tierra es que nuestro planeta tiene un doble escudo protector: la atmósfera y el campo magnético terrestre. Estas dos barreras representan una defensa muy eficaz frente al viento solar y la radiación cósmica, que llega a la atmósfera principalmente bajo la forma de protones y partículas alfa de alta energía. La Luna, a diferencia de la Tierra, no tiene atmósfera, por lo que carece de este escudo protector. Además, su campo magnético es mucho más débil que el de la Tierra y no es dipolar.https://geo.dailymotion.com/player/xbl2m.html?mute=true

    El terrestre, en cambio, sí puede ser aproximado a un dipolo magnético, por lo que las líneas del campo magnético se dirigen del polo norte hacia el polo sur. Todo esto provoca que la superficie de la Luna esté mucho más expuesta a los rayos cósmicos y el viento solar que la superficie de la Tierra, ocasionando que se acumule en ella cantidades muy significativas del helio-3 transportado por el viento solar, que queda depositado en las rocas y el polvo lunar, a pocos metros de profundidad.

    Es necesario procesar hasta un millón de toneladas de regolito para obtener un solo kilogramo de helio-3

    El primer desafío que la humanidad tendrá que resolver para apropiarse del helio-3 acumulado en la Luna no es otro que el procesado del regolito lunar, que es la capa poco compacta de suelo y fragmentos de roca que recubre la superficie del satélite. Interlune, una empresa fundada en Seattle (EEUU) en 2020, planea extraer el regolito y procesarlo utilizando unos robots cosechadores compactos que, según esta compañía, son muy eficientes.

    El problema es que el polvo lunar es muy abrasivo, y, además, es necesario procesar hasta un millón de toneladas de regolito para obtener un solo kilogramo de helio-3. Aun así, esta empresa planea probar la extracción de este isótopo con una misión lunar en 2027, y en 2029 pretende construir una planta piloto en la Luna. Suena bien, pero a priori estas fechas parecen excesivamente optimistas. Además, todavía no está claro cuánto costará transportar el helio-3 lunar hasta la Tierra empleando vehículos espaciales. Sea como sea podemos estar seguros de que no será ni fácil hacerlo ni barato.https://11eef3e8178537f916ccfa3a49ffafa1.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.html

    Imagen | Pixabay

    Más información | Quantum Insider

    Fuente: Xataka

  • La historia de NVIDIA es la de una superviviente cuando todos sus competidores desaparecieron o fueron comprados

    jclopez

    Juan Carlos López2187 publicaciones de Juan Carlos López

    En 1998 NVIDIA estuvo a punto de entrar en bancarrota. La rivalidad que sostenían los fabricantes de chips gráficos durante la década de los 90 del siglo pasado y la primera década del actual acabó con muchos de ellos. De hecho, como nos explica Tae Kim en el recomendadísimo libro de ensayo ‘The NVIDIA Way’, solo la compañía liderada por Jensen Huang sobrevivió en una industria saturada y que aún pecaba de una evidente inmadurez.

    Durante la segunda mitad de la década de los 90 competían entre 80 y 100 empresas en el mercado de los gráficos para PC, como confirma Kim en su obra. Algunas de ellas eran muy conocidas por los usuarios, como Matrox, 3dfx Interactive, S3 Graphics, ATI Technologies, Hercules, Cirrus Logic, Intel, Trident, Number Nine Visual Technology o Rendition, mientras que otras peleaban para abrirse paso en un mercado cuyo tamaño era en esa época mucho menor que el actual.

    Tae Kim defiende que solo NVIDIA ha sobrevivido por un motivo: es la única compañía de todas las que he mencionado hasta ahora en este artículo que sigue siendo tal y como era en aquella época. La mayor parte ya no existe, y las que perduran bien han sido compradas por otras compañías, como ATI Technologies, bien han tenido una presencia inestable en el mercado del hardware gráfico para PC y han vivido de otros negocios, como Intel.

    Jensen Huang está donde está gracias a su perseverancia e intuición

    En su libro Tae Kim asegura que NVIDIA ha superado los momentos críticos a los que se ha enfrentado gracias a Jensen Huang. Muchas de las decisiones que ha tomado este ejecutivo durante su carrera han estado guiadas por ‘El dilema de los innovadores’, uno de sus libros de cabecera. Su autor, el profesor universitario estadounidense Clayton M. Christensen, sostiene que no dedicar los recursos necesarios a la innovación deja el camino libre para hacerlo a otras compañías que pueden permitirse arriesgar y apostarlo todo a la innovación con el propósito de consolidarse en el mercado.

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    Jensen Huang siempre ha permanecido atento tanto al talento procedente de las universidades como al que fortalece a sus competidores

    Las enseñanzas de Christensen han inspirado a Jensen Huang y le han ayudado a definir la estrategia de negocio de NVIDIA, pero, según Kim, esta compañía sigue compitiendo hoy gracias a dos cualidades de Huang: su perseverancia y su intuición. En 1998, TSMC, que ya entonces fabricaba los chips de NVIDIA, se topó con un problema de producción. Esta última compañía se estaba quedando sin dinero, pero Jensen Huang reaccionó y convenció a tres de los fabricantes de tarjetas gráficas para PC con los que trabajaba.

    «Nuestra tecnología es buena. Les haremos un 10% de descuento en la oferta pública inicial cuando salgamos a Bolsa. Solo tienen que darnos algo de dinero ahora», les prometió Huang. Y funcionó. Su convicción y su creencia firme en el potencial de sus productos sacaron a NVIDIA del atolladero, pero la receta de su éxito tiene otros ingredientes que no podemos pasar por alto: su intuición y su buen ojo a la hora de reclutar talento. Huang siempre ha permanecido atento tanto al talento procedente de las universidades como al que fortalece a sus competidores.https://22e13324d7d93e1fbc252eae20c6879b.safeframe.googlesyndication.com/safeframe/1-0-40/html/container.htmlhttps://geo.dailymotion.com/player/x8gm6.html?mute=true

    El fichaje de Dwight Diercks lo demuestra. Jensen Huang seguía la pista muy de cerca a Scott Sellers antes de que este cofundase 3dfx Interactive. Cuando en el año 2000 esta última compañía quebró y fue comprada por NVIDIA, Huang interrogó a Sellers: «¿Qué ingenieros son realmente buenos entre todos los que han formado parte de tu equipo? ¿Quiénes son las estrellas?» Sellers no dudó en alabar a Dwight Diercks. Y acabó en NVIDIA. Jensen Huang es la alma mater de su compañía, pero es evidente que es plenamente consciente de lo esenciales que son las personas con las que trabaja.

    Fuente: Xataka

  • Las tres carreras universitarias que requieren menos esfuerzo, según la inteligencia artificial

    Emprender estudios de tipo universitario es uno de los pasos más importantes para la gran mayoría de las personas que aspiran a vivir de una profesión en el futuro. Sin embargo, las carreras universitarias son tan variadas que puede convertirse en una decisión muy difícil de tomar.

    Los resultados ofrecidos por la IA se basaron en el análisis de preferencias, valoraciones y estadísticas
    Los resultados ofrecidos por la IA se basaron en el análisis de preferencias, valoraciones y estadísticasPexels

    Muchas personas ponen por delante sus gustos personales, sus habilidades innatas, los trabajos que tienen sus padres o las recomendaciones de otras personas para decidir qué tipo de estudios seguir. Tomar esta decisión es muy importante ya que será parte determinante del tipo de futuro que tendrán y es por eso que muchos ponen en la balanza la extensión de la carrera, el nivel de exigencia y la posibilidad de una pronta salida laboral.

    Carreras universitarias menos exigentes

    En este marco, aprovechando los avances de la tecnología, el uso de la inteligencia artificial se ha convertido en una gran herramienta a la cual consultarle ciertas dudas. Es por eso que se le ha consultado sobre cuáles son las carreras universitarias consideradas menos demandantes o que poseen un nivel de exigencia relativamente bajo.

    Los resultados ofrecidos por esta nueva tecnología se han basado en el análisis de preferencias, valoraciones y estadísticas que permitieron la elaboración de un top tres de las carreras universitarias que eligen las personas que no desean esforzarse de más.

    La primera carrera universitaria de la lista es Administración de empresas que, según la inteligencia artificial, no demanda una carga intelectual excesiva y posee una estructura atractiva en cuando a los programas académicos y la dinámica laboral en las empresas. Además, indica que posee asignaturas más prácticas y accesibles, en comparación con otras ofertas de estudio.

    Diseño gráfico, por ejemplo, es una carrera que no demanda en el aspecto académico pero que sigue teniendo una alta oferta laboral
    Diseño gráfico, por ejemplo, es una carrera que no demanda en el aspecto académico pero que sigue teniendo una alta oferta laboralPexels

    En segundo lugar, se encuentra Diseño gráfico, considerada una carrera universitaria que no demanda una exigencia mental y física elevada. La inteligencia artificial destaca que se trata de una carrera que puede aprenderse mediante programas cortos y la oferta laboral se mantiene elevada.

    Finalmente, el top tres lo completa Trabajo Social que, de acuerdo a la inteligencia artificial, requiere de una gran vocación de servicio pero no es exigente en cuanto a habilidades técnicas. La preparación teórica no es tan intensa como en otras carreras ya que posee una formación más directa por su enfoque social y humano.

    *Por Mariana Sánchez

    Fuente: La Nación