#1#9 Tesla no liberó nada. Se limitó a anunciar que no demandaría a quien las usase "de buena fe" (es decir, lo opuesto a la competencia) lo que, en el mejor de los casos, dejaría pillados por los huevos a otros fabricantes que las adoptasen, y lo usó como movimiento para presionar en la adopción de standards propiedad de Tesla.
#12 Pero es que, por mucho que sea lo que ha repetido la tradición de canonización de figuras de la formación académica clásica en arquitectura, no es cierto. Quizás te llame la atención si eres un ignorante de la historia de la ingeniería de los siglos XIX y XX y no puedes compararlo con el estado de la técnica en automoción o la aeronáutica, la ingeniería civil o, simplemente, con programas mucho más avanzados que existieron en arquitectura y ya contenían las ideas que este tipo plasmó en un texto ridículo e implementó mal, aunque sean menos conocidos (como el racionalismo checoslovaco) pero mejor ejecutados.
Ahora, si la fama y la influencia (nefasta) son equivalentes al valor, no tengo nada que discutir, pero en suma es una repetición de una tradición historiográfica bastante lamentable y endogámica. Claro que, a estas alturas, si desmontas el mito, a ver en qué se queda el gremio.
*Villa, por cierto, que los Savoye no pudieron habitar mucho tiempo por incómoda y plagada de problemas de diseño, estructurales y técnicos.
#7 Si yo no he negado en ningún momento que fuese un buen propagandista de ideas de otros (para llegar a las masas hay que ponerse a su nivel) aunque interpretadas y ejecutadas de forma chapucera. La fama no es una medida de nada, salvo de la fama, pero mucho menos de la competencia técnica (que en el gremio, por cierto, escasea).
#5 Nunca he visto evidencia alguna de que Le Corbusier fuese capaz de manejar ningún concepto técnico complejo ni desarrollar ninguna idea en profundidad. Sus edificios fueron siempre simples y disfuncionales (a excepción de los programas puramente simbólicos). Quizás tuvo éxito precisamente por envolver en retórica aideas ridículas que puede comprender cualquiera y suenan plausibles (aunque sean ridículas).
#91 Gracias. La verdad es que ya he entrenado LoRAs en ciertos contextos pero, en este, no sabría por dónde empezar (y tampoco es una prioridad).
Quizás está relacionado con lo que comentaba con #96 Realmente hay varias formas de enfocar esto. Si te paras a comparar un LLM con una red neuronal biológica, con sus potenciales excitadores e inhibidores, sus disparos asíncronos, sus numerosos neurotransmisores, es probable que encuentres que las cuatro o cinco primeras capas de células de tu córtex visual primario tienen mayor potencia expresiva que los modelos actuales. Lo fascinante es que aún así obtienen un rendimiento excelente en algunas tareas aún estando muy limitados además por la pequeña cantidad de fuentes de conocimiento contextual a la que están expuestos.
Por ejemplo, volviendo al caso que puse antes. Un aspecto importante en los modelos lattice-Boltzmann es, en cierto nivel de abstracción, comprender cómo rebota una partícula en un espacio de tres dimensiones pero que, en el modelo, tiene 19, 27 o más... Yo creo que la experiencia física de haberse movido en un espacio de tres dimensiones ayuda bastante. Por en medio hay funciones, operadores, estructuras de datos, pero el salto conceptual es grande. En esos contextos en los que el significado fisico es importante pero no se manifiesta inmediatamente, en los que hay un sentido físico que no es muy evidente, pero es crítico, no estoy diciendo que no pueda hacer saltos conceptuales limitados y en ocasiones incluso muy sorprendentes, sino que, al menos en mi experiencia, en campos que no son muy comunes, y bajos niveles de abstracción pero que tienen cierto sentido físico implícito (o de teoría de la información u otro ámbito) tienden a colapsar, o esa al menos es mi impresión.
#73 En absoluto! No me expresado yo con claridad. Aunque creo que me va a resultar bastante difícil en este medio. Pero lo intento con un ejemplo ficticio. Quizás sea muy elaborado para exagerarlo un poco, pero la idea es la misma.
Suelo (o solía) trabajar con modelos de fenómenos físicos. Imagina el ejemplo de las ecuaciones de Navier-Stokes. Coge tu biblioteca de elementos finitos o diferencias finitas favorita y pídele a tu asistente: créame una simulación con estas condiciones de contorno (las que se te ocurran): flujo de Couette con estos parámetros, añade un término para el fenómeno este que se me acaba de ocurrir y resuelve la ecuación del siguiente modo. Ningún problema.
Ahora coge un modelo de menor nivel de abstracción. En lugar de usar las ecuacciones de Navier-Stokes, vamos a plantear un modelo lattice-Boltzmann con una mecánica de particulas simplificada, reconstruyendo el flujo simplemente contando partículas que se mueven de un lado a otro en una partición del dominio. En lugar de resolver una ecuación diferencial has reducido el problema a operaciones simples con matrices o tensores.
Lo que veo es que a los modelos les falta la representación del significado físico de esas operaciones así que cualquier cambio que piedas, por pequeño que sea, lo lleva muy fácilmente a hacer cambios que no tienen sentido físico (en ocasiones aún habiendo sido instruido directamente para no hacerlos).
Entiendo que aquí confluyen varias cosas, por ejemplo, que puede estar trabajando sobre un problema que no ha visto antes, que el contexto relevante puede estar muy alejado; que (por ejemplo en el caso que he nombrado) pueden emerger pseudo-productos matriciales en el que el propio operador depende de variables locales. En esa clase de cosas. en mi experiencia (que puede estar sesgada), se desmorona.
#34 Si lo comparas con andar por ahí estrellando eurofighters y hornets o disparando accidentalmente misiles aire-aire por Europa adelante (de todo ello tienen historial), es de lo menos malo que han hecho esos lumbreras.
#4 Yo no soy programador (y esto es importante para la cuestión), pero mi trabajo incluye buenas dosis de desarrollo de modelos numéricos y diseño de algoritmos. Lo que me parece observar es que estas cosas tragan bastante mal, de momento, niveles bajos de abstracción en el que el resultado global no está muy claro a partir de operaciones simples. Ahora, para construir toda la infraestructura que hay alrededor, que es rutinaria y, sobre todo, tediosa, elimina una gran cantidad de trabajo (trabajo aburrido). Realmente me parece un avance gigantesco.
#53 Me he limitado a aclarar tu afirmación en #36 de "El equipo de Open AI ha cogido los problemas de un evento que ya ha sucedido, y se los ha dado a su IA con las mismas condiciones." explicando que "ni se ha dado un premio" y no ha sido "tras el evento", sino al mismo tiempo y en las mismas condiciones aunque fuera de competición (como es lógico porque hubiera hundido a los humanos).
#51 Puedes ver el entorno que utilizaron aquí: docs.icpc.global/worldfinals-programming-environment/
Como he dicho, la noticia no es completa, pero no cuenta ninguna mentira. Eres tú quien está inventando (o proyectando miedos).
#48 La noticia no es completa pero no cuenta ninguna mentira. En el hipotético caso de que hubiera competido con humanos, debido a las reglas, hubiera quedado de primera al haber resuelto todos los problemas. Las penalizaciones por rechazo de la solución añaden 20 minutos, pero el tiempo sólo cuenta en el desempate (dentro de los límites) y ningún otro equipo resolvió todos los problemas (de hecho, creo que eso no ha pasado nunca).
#36 No. Han concurrido a la categoría para AI del ICPC. Los problemas son resueltos y evaluados por un juez paralelamente a la competición para humanos. Su modelo ha superado a todos los participantes humanos (ha resuelto todos los problemas mientras que el equipo humano que ha ganado ha fallado en uno).
#29 Einwanderer 
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