Meta tiene como objetivo desarrollar el modelo de IA más avanzado de la industria para 2025. Planean entrenar su próximo modelo Llama 4 con 10 veces más datos que Llama 3, que ya afirman que es competitivo con los modelos más avanzados.

Zuckerberg declaró que Meta preferiría construir demasiada capacidad de cómputo en lugar de no tener suficiente, ya que están planeando para la capacidad de cómputo y los datos necesarios para los próximos años. La cantidad de cómputo requerida para entrenar a Llama 4 probablemente será casi 10 veces mayor que la utilizada para Llama 3, y los modelos futuros continuarán creciendo más allá de eso.

Este ambicioso objetivo significa que Llama 4 tendrá que superar a los últimos modelos de Google, Anthropic, OpenAI y otros. Queda por ver si Meta puede lograr esto, ya que la carrera por la IA continúa intensificándose con rápidos avances en toda la industria. Sin embargo, la disposición de Meta a invertir fuertemente en capacidad de cómputo y datos sugiere que están decididos a mantener su posición como líderes en modelos de lenguaje a gran escala.

Según Adam D'Angelo, director ejecutivo de Quora y miembro de la junta directiva de OpenAI, la inteligencia artificial general (AGI) podría lograrse en los próximos 5 a 15 años. D'Angelo hizo esta predicción durante un evento reciente, afirmando que el advenimiento de la AGI será un cambio muy importante para el mundo.

OpenAI, la empresa detrás del popular modelo de lenguaje GPT, ha desarrollado internamente un nuevo sistema de clasificación de cinco niveles para rastrear su progreso hacia la construcción de la AGI. Los tres primeros niveles incluyen:

1. Chatbots con habilidades de lenguaje conversacional.
2. Razonadores y sistemas con habilidades de resolución de problemas a nivel humano.
3. Agentes y sistemas que pueden tomar acciones.

La predicción de D'Angelo sugiere que incluso antes de alcanzar el hito completo de la AGI, el logro de las capacidades de resolución de problemas y toma de acciones a nivel humano serán eventos "transformadores" que podrían transformar significativamente el mundo.

Dada la rápida evolución de la IA presenciada en los últimos años, la predicción de la AGI en los próximos 5 a 15 años, aunque ambiciosa, se considera dentro del ámbito de lo posible por parte de los expertos de la industria. Se espera que los próximos 5 años, en particular, vean una aceleración en el desarrollo de la IA a medida que más de los principales laboratorios de investigación y empresas del mundo centren sus esfuerzos en este desafío.

Sin embargo, queda por ver si surgirán obstáculos o barreras técnicas importantes en el camino hacia la AGI. La carrera por lograr este hito se está intensificando, y el impacto de su realización podría ser profundo, lo que lo convierte en un área crucial para monitorear en los próximos años.

El nuevo modelo experimental de Google, Gemini Pro 0801, ha sido probado en el campo de los chatbots durante la última semana, recopilando más de 20,000 votos de la comunidad. Por primera vez, Gemini se ha adjudicado el primer puesto, superando a GPT-4 y CLAUDE 3.5 con una puntuación impresionante de 1,300 y también logrando la posición número uno en el liderazgo de visión.

Gemini Pro se destaca en tareas multilingües y ofrece un rendimiento sólido en áreas técnicas, prompts difíciles y codificación. Este es un logro significativo, ya que Gemini 1.5 Pro ha logrado superar a los modelos altamente capaces de GPT-4 y CLAUDE 3.5.

Curiosamente, Google no ha etiquetado este modelo como Gemini 2, lo que sugiere que pueden haber implementado algunas técnicas de razonamiento o entrenamiento adicionales para mejorar las capacidades del modelo. Este enfoque es similar a lo que Anthropic ha hecho con CLAUDE 3.5, donde el modelo demuestra mejores habilidades de razonamiento en comparación con versiones anteriores.

El rendimiento de Gemini Pro 0801 resalta los avances continuos en el campo de los chatbots, con modelos que constantemente empujan los límites de lo que es posible. Será interesante ver cuánto tiempo Gemini Pro 0801 puede mantener su posición de liderazgo y si OpenAI u otras empresas de IA responderán con modelos aún más capaces en un futuro cercano.

Nvidia está trabajando para simplificar y acelerar el desarrollo de robots humanoides con su iniciativa Project Roo. La compañía está introduciendo un conjunto de herramientas para desarrolladores en el ecosistema de robots humanoides para construir sus modelos de IA de manera más eficiente.

Los componentes clave del enfoque de Nvidia incluyen:

1. Tubería de Generación de Datos Sintéticos: Nvidia comienza con demostraciones recopiladas por humanos utilizando dispositivos de realidad mixta como Apple Vision Pro. Luego multiplican estos datos por mil o más utilizando las herramientas de simulación de Nvidia, como Omniverse, RoboSuite y MimicGen.

2. Infraestructura de Computación Distribuida: Nvidia está aprovechando sus plataformas de computación DGX, OVX y Jetson Thor para impulsar el flujo de trabajo de desarrollo. El DGX maneja el procesamiento de videos y texto para entrenar el modelo de base multimodal, el OVX ejecuta el stack de simulación, y el Jetson Thor se utiliza para probar el modelo en robots reales.

3. Simulación Impulsada por Omniverse: El marco de simulación Omniverse de Nvidia, integrado en Isaac Lab, permite a los desarrolladores generar una gran cantidad de entornos y diseños para aumentar la diversidad de los datos de entrenamiento.

4. Herramientas Habilitadas por IA Generativa: La herramienta MimicGen de Nvidia ayuda a generar conjuntos de datos sintéticos de movimiento a gran escala basados en un pequeño número de capturas originales, expandiendo aún más los datos de entrenamiento.

El objetivo es permitir que los desarrolladores de todo el mundo construyan mejores modelos de IA para plataformas de hardware de robots humanoides. Nvidia cree que la era de la "IA física" ha llegado, donde los robots pueden entender e interactuar con el mundo físico.

Al simplificar el flujo de trabajo de desarrollo y proporcionar una poderosa infraestructura de computación, Nvidia tiene como objetivo acelerar el progreso en la robótica humanoide y acercarnos a la era de los robots humanoides impulsados por IA.