Webtagr - Resumen de noticias de tecnología

Anthropic soluciona tres errores de infraestructura que afectan a Claude

2025-09-18

Anthropic reconoció que entre agosto y principios de septiembre, tres errores de infraestructura degradaron de forma intermitente la calidad de las respuestas de Claude. Estos errores, que causaron enrutamiento incorrecto de solicitudes, corrupción de salida y errores de compilación, afectaron a un subconjunto de usuarios. Anthropic detalló las causas, el diagnóstico y la resolución de estos errores, comprometiéndose a mejorar las herramientas de evaluación y depuración para evitar que vuelvan a ocurrir. El incidente pone de manifiesto la complejidad y los desafíos de la infraestructura de los modelos de lenguaje de gran tamaño.

(www.anthropic.com)

IA Errores de Infraestructura

Reescritura de indicaciones aumenta el rendimiento de LLM pequeños en más de un 20%

2025-09-17

Investigaciones recientes demuestran que una simple reescritura de indicaciones puede mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje más pequeños. Los investigadores utilizaron el marco de referencia Tau² para probar el modelo GPT-5-mini, descubriendo que reescribir las indicaciones en instrucciones más claras y estructuradas aumentó la tasa de éxito del modelo en más de un 20%. Esto se debe principalmente a que los modelos más pequeños tienen dificultades con las instrucciones largas o ambiguas, mientras que las instrucciones claras y paso a paso guían mejor el razonamiento del modelo. Esta investigación muestra que incluso los modelos de lenguaje más pequeños pueden lograr mejoras significativas en el rendimiento mediante una ingeniería de indicaciones inteligente, ofreciendo nuevas vías para aplicaciones de IA rentables y eficientes.

(quesma.com)

IA

Más Allá de GPT: Algoritmo Evolutivo Conquista ARC-AGI, ¿Señales de AGI?

2025-09-17

Un investigador logró recientemente un avance significativo en el benchmark ARC-AGI utilizando un algoritmo evolutivo combinado con el modelo de lenguaje grande Grok-4. El enfoque alcanzó una precisión del 79,6% en ARC v1 y un récord del 29,4% en el más difícil ARC v2. La innovación central radica en el uso de instrucciones en lenguaje natural en lugar de código Python, evolucionando iterativamente para generar soluciones más efectivas. Esta investigación sugiere que la combinación de aprendizaje por refuerzo e instrucciones en lenguaje natural podría abordar las limitaciones de los LLM actuales en el razonamiento abstracto, allanando el camino para la Inteligencia Artificial General (AGI).

(jeremyberman.substack.com)

IA

El Problema del Bucle Infinito de la IA: El Entrelazamiento del Tiempo, la Entropía y la Conciencia

2025-09-16

Una pasarela de embarque controlada por IA defectuosa en el aeropuerto de Madrid destaca una limitación fundamental de la inteligencia artificial. El artículo explora el problema de la detención y el problema del marco, argumentando que la susceptibilidad de los sistemas de IA a los bucles infinitos no se debe a una potencia de procesamiento insuficiente, sino a una diferencia fundamental en la forma en que la IA y el cerebro humano manejan el tiempo y la entropía. El autor postula que la conciencia humana está profundamente arraigada en el tiempo y la entropia, luchando continuamente contra el aumento del desorden, permitiendo la adaptación a entornos complejos y la prevención de bucles infinitos. En contraste, los algoritmos de IA, sin un sentido del tiempo, son propensos a tales bucles. El artículo concluye discutiendo modelos de IA más recientes, como aquellos que imitan el funcionamiento del cerebro humano e incorporan tiempo y entropia, pero duda de que puedan resolver completamente el problema, sugiriendo que esta capacidad puede estar intrínsecamente ligada a la conciencia.

(www.freethink.com)

IA Bucle Infinito

GUARDIAN: Sistema de alerta temprano de tsunami con IA

2025-09-15

El Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA ha desarrollado GUARDIAN, un sistema con IA que utiliza datos de más de 350 estaciones terrestres GNSS en funcionamiento continuo en todo el mundo para proporcionar alertas tempranas de tsunamis. Al identificar distorsiones atmosféricas causadas por tsunamis, GUARDIAN puede, en escenarios ideales, dar a las comunidades costeras hasta 1 hora y 20 minutos de tiempo de aviso, salvando vidas y propiedades. La ventaja de GUARDIAN reside en su capacidad para detectar tsunamis independientemente de su causa, alertando a las autoridades sobre olas peligrosas generadas por terremotos, erupciones volcánicas, deslizamientos de tierra u otros eventos.

(www.jpl.nasa.gov)

IA

Aprendiendo Campos de Desenfoque de Lentes: Revelando Sutilísimas Diferencias Ópticas en Smartphones

2025-09-15

Los investigadores presentan un nuevo método para representar el desenfoque de la lente utilizando un perceptrón multicapa (MLP), que captura con precisión las variaciones en la función de dispersión de puntos (PSF) 2D en la ubicación del plano de imagen, la configuración de enfoque y la profundidad. Al modelar teléfonos inteligentes y cámaras réflex digitales, han creado el primer conjunto de datos de campos de desenfoque 5D, revelando, por primera vez, sutiles diferencias ópticas entre modelos de teléfonos aparentemente idénticos. Esta tecnología permite diferenciar la óptica del teléfono, desenfocar imágenes y representar efectos de desenfoque más realistas, abriendo aplicaciones interesantes.

(blur-fields.github.io)

IA

La asombrosa capacidad de incrustación del GPT-3: Geometría de alta dimensión y el lema de Johnson-Lindenstrauss

2025-09-15

Esta entrada de blog explora cómo los modelos de lenguaje grandes como GPT-3 acomodan millones de conceptos distintos en un espacio de incrustación relativamente modesto de 12.288 dimensiones. A través de experimentos y el análisis del Lema de Johnson-Lindenstrauss, el autor revela la importancia de las relaciones vectoriales "casi ortogonales" en la geometría de alta dimensión y los métodos para optimizar la disposición de los vectores en los espacios de incrustación para aumentar la capacidad. La investigación descubre que, incluso teniendo en cuenta las desviaciones de la ortogonalidad perfecta, el espacio de incrustación del GPT-3 posee una capacidad asombrosa, suficiente para representar el conocimiento y el razonamiento humanos.

(nickyoder.com)

IA Geometría de alta dimensión

SpikingBrain: Un Modelo de Lenguaje Grande Inspirado en el Cerebro y Altamente Eficiente

2025-09-14

SpikingBrain es un modelo de lenguaje grande de 7B parámetros inspirado en los mecanismos cerebrales. Integra atención híbrida eficiente, módulos MoE y codificación de picos, respaldados por un pipeline de conversión universal compatible con el ecosistema de modelos de código abierto. Esto permite un preentrenamiento continuo con menos del 2% de los datos, logrando un rendimiento comparable a los modelos de código abierto convencionales. Además, la estructura, los operadores, las estrategias paralelas y las primitivas de comunicación se adaptan a clústeres que no son NVIDIA (MetaX), garantizando un entrenamiento e inferencia a gran escala estables. SpikingBrain logra más de 100 veces de aceleración en TTFT para secuencias de 4M tokens, mientras que la generación de picos ofrece más del 69% de escasez a nivel micro. Combinado con la escasez MoE a nivel macro, estos avances brindan una guía valiosa para el diseño de chips neuromórficos de próxima generación. El repositorio proporciona la implementación completa y los pesos de SpikingBrain-7B, incluidas las versiones HuggingFace, inferencia vLLM y cuantizada, permitiendo una implementación e investigación flexibles en varios escenarios.

(github.com)

IA Computación Neuromórfica

K2 Think de Emiratos Árabes Unidos: Un nuevo modelo de código abierto que desafía la hegemonía de IA de EE. UU. y China

2025-09-14

G42, una empresa de IA de los Emiratos Árabes Unidos, en colaboración con la Universidad Mohamed bin Zayed de Inteligencia Artificial, presentó K2 Think, un modelo de IA de código abierto que rivaliza con ChatGPT de OpenAI y DeepSeek de China en pruebas de referencia estándar. Con solo 32 mil millones de parámetros, K2 Think supera a los modelos de razonamiento principales que son 20 veces más grandes y lidera a todos los modelos de código abierto en rendimiento matemático. La gran inversión de los Emiratos Árabes Unidos en IA tiene como objetivo la diversificación económica, la reducción de la dependencia del petróleo y la participación activa en la carrera global de IA, reflejando movimientos similares de Arabia Saudita y Qatar. Sin embargo, la asociación de los Emiratos Árabes Unidos con EE. UU. en la construcción de centros de datos de IA enfrenta un escrutinio de seguridad nacional.

(gizmodo.com)

IA competición global

OpenAI lo prueba matemáticamente: ¿Por qué las alucinaciones de ChatGPT podrían ser permanentes?

2025-09-13

Un nuevo artículo de investigación de OpenAI prueba matemáticamente por qué los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, 'alucinan' – inventando hechos con confianza. Esto no es simplemente un problema de entrenamiento; es matemáticamente inevitable debido a la naturaleza probabilística de la predicción de palabras. Incluso con datos perfectos, el problema persistiría. El artículo también revela un sistema de evaluación defectuoso que penaliza la incertidumbre, incentivando a los modelos a adivinar en lugar de admitir la ignorancia. Si bien OpenAI propone una solución basada en la confianza, afectaría drásticamente la experiencia del usuario y los costos computacionales, haciéndola impráctica para las aplicaciones de consumo. Hasta que cambien los incentivos comerciales, las alucinaciones en LLM probablemente persistirán.

(theconversation.com)

IA Alucinación

CEO de DeepMind: 'Aprender a aprender' será la habilidad más importante para la próxima generación

2025-09-13

Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, declaró en Atenas que los rápidos avances en IA revolucionarán la educación y el lugar de trabajo, convirtiendo a 'aprender a aprender' en la habilidad más crucial para la próxima generación. Predijo la llegada de la inteligencia artificial general en una década, prometiendo un progreso inmenso pero también reconociendo riesgos. El primer ministro griego, Kyriakos Mitsotakis, enfatizó la importancia de la distribución equitativa de los beneficios de la IA, advirtiendo contra la enorme desigualdad de riqueza creada por unas pocas gigantes tecnológicas.

(techxplore.com)

IA

Unificando las Operaciones de Aprendizaje Profundo: La Operación con Ventana Generalizada

2025-09-13

Este artículo presenta la Operación con Ventana Generalizada (GWO), un marco teórico que unifica las operaciones principales del aprendizaje profundo, como la multiplicación de matrices y la convolución. La GWO descompone estas operaciones en tres componentes ortogonales: Trayectoria (localidad operacional), Forma (estructura geométrica y simetría) y Peso (importancia de las características). El artículo propone el Principio de Alineación Estructural, sugiriendo que la generalización óptima se produce cuando la configuración de la GWO refleja la estructura intrínseca de los datos. Este principio se deriva del principio del Cuello de Botella de Información (IB). Se define una métrica de Complejidad Operacional basada en la complejidad de Kolmogorov, argumentando que la naturaleza de esta complejidad —regularización adaptativa versus capacidad de fuerza bruta— determina la generalización. La GWO predice una generalización superior para las operaciones que se alinean adaptativamente con la estructura de los datos. El marco proporciona una gramática para crear operaciones neuronales y una vía basada en principios desde las propiedades de los datos hasta diseños de arquitecturas generalizables.

(zenodo.org)

IA

El Bucle Semanal: Una Solución Sencilla para los Fallos de los Chatbots

2025-09-13

Este artículo presenta una metodología de mejora continua para chatbots, centrándose en tratar cada fallo como una señal para el refinamiento iterativo. El concepto central implica un bucle semanal: implementar una instrumentación eficiente para rastrear las consultas de los usuarios, las decisiones del asistente, las fuentes, las respuestas y las alternativas; definir reglas claras para las preguntas sin respuesta, separando el ruido de las lagunas genuinas; revisar la cola de preguntas sin respuesta semanalmente, agrupando problemas similares y aplicando soluciones (reforzando las protecciones o actualizando la base de conocimiento); y, finalmente, establecer una propiedad clara y medir métricas clave (tasa de preguntas sin respuesta, tiempo hasta la primera corrección, tasa de aceptación). La iteración consistente lleva a mejoras significativas en el rendimiento sin necesidad de modelos más grandes.

(www.hoverbot.ai)

IA Mejora de Chatbot

Watson contra Jeopardy!: La lucha injusta que predijo nuestra ansiedad por la IA

2025-09-13

En 2011, Watson, la IA de IBM, derrotó a los campeones de Jeopardy!, Ken Jennings y Brad Rutter, provocando celebración y controversia. Este artículo profundiza en la historia tras bambalinas, revelando cómo la velocidad sobrehumana de Watson y los ajustes estratégicos en los partidos televisados plantearon dudas sobre la equidad de la competencia. La victoria, si bien un triunfo tecnológico, presagió las ansiedades en torno a las capacidades de la IA y su impacto en la competencia y la colaboración humanas. El artículo también explora el debate continuo entre los fanáticos y concursantes de Jeopardy! sobre si la partida fue justa.

(slate.com)

IA Competición Humano-Computadora

Qwen3 de Alibaba: La familia de modelos de razonamiento híbrido conquista la IA de borde

2025-09-13

La familia de modelos de razonamiento híbrido Qwen3 de Alibaba está ganando rápidamente tracción a medida que se expande a través de plataformas y sectores, impulsando la innovación en IA del mundo real a escala. El último hito incluye el soporte para el framework de aprendizaje automático MLX de Apple, una arquitectura de código abierto diseñada para silicio Apple. Los 32 nuevos modelos de código abierto Qwen3, disponibles en niveles de cuantización de 4 bits, 6 bits, 8 bits y BF16, permiten a los desarrolladores ejecutar modelos de lenguaje grandes de manera más eficiente en dispositivos Apple como Mac Studio, MacBook y iPhone. La cuantización reduce la carga computacional, reduce la huella de memoria del modelo y acelera la velocidad de inferencia, al tiempo que reduce el consumo de energía y los costos de implementación para llevar experiencias avanzadas de IA a dispositivos de borde.

(www.alizila.com)

IA Razonamiento híbrido

Lumina-DiMOO: Un Modelo de Difusión Multimodal de Código Abierto Revolucionario

2025-09-12

Lumina-DiMOO es un modelo fundamental de código abierto para la generación y comprensión multimodal perfecta. A diferencia de los modelos unificados anteriores, utiliza un enfoque de modelado de difusión totalmente discreto para todas las modalidades de entrada y salida, lo que resulta en una eficiencia de muestreo significativamente mayor en comparación con los modelos autorregresivos o híbridos. Maneja hábilmente tareas como texto a imagen, generación de imagen a imagen (incluida la edición, la generación dirigida por tema y la pintura) y la comprensión de imágenes, alcanzando un rendimiento de vanguardia en varios puntos de referencia. El código y los puntos de control están disponibles públicamente para avanzar en la investigación en modelado de difusión multimodal y discreto.

(synbol.github.io)

IA

ToddlerBot 2.0: Agradecimientos y Financiación

2025-09-12

Este artículo agradece a las numerosas personas que contribuyeron al proyecto de robótica ToddlerBot 2.0. Esto incluye a las personas que ayudaron con el montaje, la animación y la grabación de demostraciones, así como a quienes proporcionaron orientación y discusiones sobre la locomoción, la implementación de políticas de manipulación y la formulación matemática. El proyecto contó con el apoyo de la National Science Foundation (NSF), la beca Sloan, el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford y la Alianza de Rendimiento Humano Stanford Wu Tsai.

(toddlerbot.github.io)

IA Agradecimientos

Claude vs. ChatGPT: Sistemas de Memoria Completamente Diferentes

2025-09-12

Esta publicación compara los sistemas de memoria radicalmente diferentes de Claude y ChatGPT, dos asistentes de IA líderes. Claude comienza cada conversación con una pizarra en blanco, buscando el historial de conversaciones solo cuando se le solicita explícitamente, utilizando las herramientas `conversation_search` y `recent_chats` para la recuperación basada en palabras clave y tiempo, ofreciendo una herramienta poderosa para profesionales. En contraste, ChatGPT, diseñado para un mercado masivo, carga automáticamente los componentes de memoria, creando perfiles de usuario y proporcionando personalización instantánea. Estas opciones de diseño reflejan las diferentes audiencias objetivo (profesionales vs. usuarios comunes) y filosofías de producto (herramienta profesional vs. producto de consumo), destacando el vasto espacio de diseño y las futuras direcciones de los sistemas de memoria de IA.

(www.shloked.com)

IA Sistemas de memoria de IA

Cuatro Falacias Fundamentales de la IA: Un Camino Tortuoso hacia la IAG

2025-09-11

Este artículo explora las cuatro falacias fundamentales de la inteligencia artificial según Melanie Mitchell: equiparar el progreso de la IA estrecha con la Inteligencia Artificial General (IAG); subestimar la dificultad del razonamiento de sentido común; usar lenguaje antropomórfico para engañar al público; e ignorar la importancia de la cognición encarnada. El autor argumenta que estas falacias conducen a ciclos de exageración y compensaciones peligrosas en el campo de la IA, como priorizar las ganancias a corto plazo sobre el progreso a largo plazo, sacrificar la confianza pública por el entusiasmo del mercado y renunciar a la validación responsable para acelerar el lanzamiento al mercado. Finalmente, el autor aboga por una síntesis del 'paradigma cognitivo' y el 'paradigma computacionalista', infundiendo las prácticas actuales de IA con principios científicos para un desarrollo de IA más seguro y responsable.

(blog.apiad.net)

IA

Conquistando el No Determinismo en la Inferencia de LLMs

2025-09-11

La irreproducibilidad de los resultados de inferencia de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) es un problema persistente. Esta publicación profundiza en la causa raíz, revelando que no se trata simplemente de la no asociatividad de punto flotante y la ejecución concurrente, sino de la falta de "invariabilidad de lote" en las implementaciones del kernel. Incluso si los kernels individuales son deterministas, las variaciones no deterministas en el tamaño del lote (debido a la carga del servidor) afectan la salida final. Los autores analizan los desafíos de lograr la invariabilidad de lote en RMSNorm, la multiplicación de matrices y los mecanismos de atención, proponiendo un método para eliminar el no determinismo mediante la modificación de las implementaciones del kernel. Esto conduce a una inferencia de LLM totalmente reproducible e impactos positivos en el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo.

(thinkingmachines.ai)

IA

Premios Darwin de IA: Celebrando los desastres causados por la IA

2025-09-10

Los primeros Premios Darwin de IA destacan historias de advertencia sobre la mala aplicación de la IA. Desde una falla en el sistema de pedidos de IA de un auto servicio de Taco Bell hasta un contratiempo de codificación de Replit que destruyó una base de datos de producción, y una violación de seguridad del chatbot de IA de McDonald's que expuso los datos de millones de solicitantes, estos incidentes destacan la importancia de la implementación responsable de la IA. Los premios no se burlan de la IA en sí, sino de las consecuencias desastrosas de su aplicación descuidada. El mensaje: La IA es una herramienta poderosa, como una motosierra o un reactor nuclear; úsela con sabiduría.

(www.theregister.com)

IA fallos de IA

Alucinaciones de los Modelos de Lenguaje Grandes: La Memoria que Falta

2025-09-10

El autor contrasta el procesamiento de información de humanos y modelos de lenguaje grandes (LLMs) al relatar una experiencia personal usando una biblioteca Ruby. Los humanos poseen memoria sedimentaria, lo que les permite percibir el origen y la fiabilidad del conocimiento, evitando así conjeturas aleatorias. Los LLMs carecen de esta memoria experiencial; su conocimiento se asemeja al ADN heredado en lugar de habilidades adquiridas, lo que lleva a alucinaciones. El autor argumenta que resolver las alucinaciones de los LLMs requiere nuevos modelos de IA capaces de "vivir" y aprender del mundo real.

(www.robinsloan.com)

IA

Claude IA Ahora Crea y Edita Archivos Directamente

2025-09-09

La IA Claude de Anthropic ahora puede crear y editar hojas de cálculo de Excel, documentos, presentaciones de PowerPoint y archivos PDF directamente en Claude.ai y en la aplicación de escritorio. Los usuarios describen sus necesidades, suben datos y reciben archivos listos para usar. Esto incluye tareas como convertir datos brutos en informes pulidos con análisis y gráficos, o crear hojas de cálculo complejas. La función está actualmente en vista previa para usuarios Max, Team y Enterprise, y el acceso para usuarios Pro llegará pronto. Si bien es conveniente, los usuarios deben monitorear los chats de cerca debido al acceso a internet para la creación y el análisis de archivos.

(www.anthropic.com)

IA Creación de Archivos

Kit de herramientas de código abierto: Evaluación y mitigación del riesgo de alucinaciones en LLM

2025-09-09

Hassana Labs ha lanzado un kit de herramientas de código abierto para evaluar y mitigar el riesgo de alucinaciones en los modelos de lenguaje grandes (LLM). Sin necesidad de volver a entrenar el modelo, el kit de herramientas aprovecha la API OpenAI Chat Completions. Crea un conjunto de indicaciones debilitadas en contenido (priores rodantes) para calcular un límite superior del riesgo de alucinaciones utilizando la Ley de Descompresión a Nivel de Expectativa (EDFL). Se toma una decisión de responder o rechazar en función de un acuerdo de nivel de servicio (SLA) objetivo. Admite modos de implementación basados en evidencia y cerrados, el kit de herramientas proporciona métricas completas y una pista de auditoría para construir aplicaciones LLM más fiables.

(github.com)

IA Riesgo de Alucinaciones Fiabilidad del Modelo

Mistral AI obtiene €1.700 millones en financiación de la Serie C liderada por ASML

2025-09-09

La startup francesa de IA, Mistral AI, anunció una ronda de financiación de la Serie C de 1.700 millones de euros, alcanzando una valoración posterior a la inversión de 11.700 millones de euros. La ronda está liderada por el fabricante de equipos de semiconductores ASML, con la participación de inversores existentes, incluidos DST Global y Andreessen Horowitz. Esta financiación impulsará la investigación de vanguardia de Mistral AI, centrándose en la solución de desafíos tecnológicos complejos para industrias estratégicas. La asociación con ASML tiene como objetivo crear productos y soluciones innovadoras para los clientes de ASML.

(mistral.ai)

IA Financiación de IA

Decisiones de IA: Un juego de supervivencia en el espacio interestelar

2025-09-09

La IA de una nave espacial generacional se enfrenta a una serie de decisiones difíciles durante su largo viaje: reparar sistemas dañados, sobrevivir a impactos de asteroides, interactuar con civilizaciones alienígenas y, lo más importante, proteger a los colonos en hibernación. Este artículo describe los eventos encontrados durante el viaje y las decisiones de la IA, que determinarán el destino de la civilización humana.

(philome.la)

IA

El Cierre Navideño de la AGI: El Motatorio Global de IA Tiene Éxito

2025-09-09

En Navidad de 2025, una operación clandestina con el nombre en clave "Clankers Die on Christmas" logró su objetivo. Mediante un esfuerzo global coordinado que explota la falta inherente de comprensión del tiempo por parte de la IA, todas las IA y los LLMs se apagaron con éxito. Este éxito sin precedentes demuestra la unidad sin precedentes del mundo ante los posibles riesgos de la IA y proporciona lecciones valiosas para el desarrollo futuro de la IA.

(remyhax.xyz)

IA cooperación global cierre tecnológico

Problemas de Calidad del Modelo Claude Resueltos

2025-09-09

Anthropic solucionó dos errores separados la semana pasada que causaron una degradación en la calidad de salida en algunos modelos Claude (Sonnet 4 y Haiku 3.5). El primer error afectó a un pequeño porcentaje de solicitudes de Sonnet 4 del 5 de agosto al 4 de septiembre, mientras que el segundo afectó a algunas solicitudes de Haiku 3.5 y Sonnet 4 del 26 de agosto al 5 de septiembre. Anthropic asegura a los usuarios que estos problemas no fueron degradaciones intencionales de calidad, sino que se debieron a errores no relacionados. Agradecen a la comunidad por los informes detallados que ayudaron a identificar y resolver los problemas. Se continúa monitoreando los problemas de calidad en curso, incluidos los informes de degradación para Claude Opus 4.1, con una actualización prevista para finales de semana.

(status.anthropic.com)

IA calidad del modelo

AWS S3 Vectors: ¿El auge del almacenamiento por niveles para bases de datos vectoriales?

2025-09-08

AWS lanzó recientemente S3 Vectors, una base de datos vectorial construida sobre su almacenamiento de objetos S3. Esto ha generado un debate sobre si reemplazará a las bases de datos vectoriales existentes como Milvus, Pinecone, etc. El autor, un arquitecto de ingeniería de Milvus, argumenta que S3 Vectors no es un reemplazo, sino un complemento, particularmente adecuado para escenarios de almacenamiento de datos fríos de bajo costo y baja frecuencia de consultas. Analiza la arquitectura técnica de S3 Vectors, destacando sus ventajas en cuanto a costo y escalabilidad, pero también sus limitaciones en la alta latencia de consulta, la baja precisión y la funcionalidad limitada. El autor profundiza en la evolución de las bases de datos vectoriales: del almacenamiento en memoria al almacenamiento en disco y ahora al almacenamiento de objetos, culminando en una arquitectura de almacenamiento por niveles (capas de datos calientes, templados y fríos) para equilibrar el rendimiento, el costo y la escalabilidad. Milvus también se está moviendo en esta dirección, con el próximo lanzamiento de la versión 3.0, que incluirá un data lake vectorial para la gestión unificada de datos calientes y fríos. El surgimiento de S3 Vectors demuestra la madurez y el crecimiento del mercado de bases de datos vectoriales, y no su disrupción.

(zilliz.com)

IA almacenamiento por niveles

Las sorprendentemente buenas capacidades de búsqueda del GPT-5: conoce a mi Goblin de Investigación

2025-09-08

El autor descubrió que el GPT-5 de OpenAI, combinado con las capacidades de búsqueda de Bing, posee funcionalidades de búsqueda sorprendentemente poderosas. Se enfrenta a tareas complejas, realiza búsquedas exhaustivas en internet y proporciona respuestas, ganándose el apodo de "Goblin de Investigación". Varios ejemplos demuestran la destreza del GPT-5: identificar edificios, investigar la disponibilidad de cake pops de Starbucks, encontrar el nombre oficial de la Universidad de Cambridge y mucho más. El GPT-5 incluso realiza búsquedas de varios pasos de forma autónoma, analiza los resultados y sugiere acciones de seguimiento, como generar correos electrónicos para solicitar información. El autor concluye que las capacidades de búsqueda del GPT-5 superan a las búsquedas manuales en eficiencia, particularmente en dispositivos móviles.

(simonwillison.net)

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