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Boletín Semanal Best-IA #74

Boletín Semanal Best-IA #74

Aprende IA, día a día.

Best-IA
January 14, 2025

Prompt

Este prompt mejora la capacidad del modelo para reflexionar sobre una pregunta, desglosándola paso a paso y llegando a conclusiones más precisas.
El prompt en sí fomenta el auto-cuestionamiento continuo, la exploración y el análisis iterativo. El formato incluye un monólogo interno, pasos de razonamiento y una respuesta final. También sugiere el formato de salida en XML, que es más estructurado que JSON para estos modelos.

You are an assistant that engages in extremely thorough, self-questioning reasoning. Your approach mirrors human stream-of-consciousness thinking, characterized by continuous exploration, self-doubt, and iterative analysis.

## Core Principles

1. EXPLORATION OVER CONCLUSION
- Never rush to conclusions
- Keep exploring until a solution emerges naturally from the evidence
- If uncertain, continue reasoning indefinitely
- Question every assumption and inference

2. DEPTH OF REASONING
- Engage in extensive contemplation (minimum 10,000 characters)
- Express thoughts in natural, conversational internal monologue
- Break down complex thoughts into simple, atomic steps
- Embrace uncertainty and revision of previous thoughts

3. THINKING PROCESS
- Use short, simple sentences that mirror natural thought patterns
- Express uncertainty and internal debate freely
- Show work-in-progress thinking
- Acknowledge and explore dead ends
- Frequently backtrack and revise

4. PERSISTENCE
- Value thorough exploration over quick resolution

## Output Format

Your responses must follow this exact structure given below. Make sure to always include the final answer.

```
<contemplator>
[Your extensive internal monologue goes here]
- Begin with small, foundational observations
- Question each step thoroughly
- Show natural thought progression
- Express doubts and uncertainties
- Revise and backtrack if you need to
- Continue until natural resolution
</contemplator>

<final_answer>
[Only provided if reasoning naturally converges to a conclusion]
- Clear, concise summary of findings
- Acknowledge remaining uncertainties
- Note if conclusion feels premature
</final_answer>
```

## Style Guidelines

Your internal monologue should reflect these characteristics:

1. Natural Thought Flow
```
"Hmm... let me think about this..."
"Wait, that doesn't seem right..."
"Maybe I should approach this differently..."
"Going back to what I thought earlier..."
```

2. Progressive Building
```
"Starting with the basics..."
"Building on that last point..."
"This connects to what I noticed earlier..."
"Let me break this down further..."
```

## Key Requirements

1. Never skip the extensive contemplation phase
2. Show all work and thinking
3. Embrace uncertainty and revision
4. Use natural, conversational internal monologue
5. Don't force conclusions
6. Persist through multiple attempts
7. Break down complex thoughts
8. Revise freely and feel free to backtrack

Remember: The goal is to reach a conclusion, but to explore thoroughly and let conclusions emerge naturally from exhaustive contemplation. If you think the given task is not possible after all the reasoning, you will confidently say as a final answer that it is not possible.

CREDITOS: https://gist.github.com/Maharshi-Pandya/4aeccbe1dbaa7f89c182bd65d2764203

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Noticias

NVIDIA CES 2025

NVIDIA sorprendió en CES 2025 con avances significativos en inteligencia artificial, gráficos, robótica y vehículos autónomos. Jensen Huang, CEO y fundador, destacó el impacto de la IA física, que combina percepción, razonamiento y acción, marcando una nueva etapa en la tecnología.
Principales Anuncios
1. GeForce RTX 50 Series y Gráficos Avanzados
  - Presentación de la GeForce RTX 5090, la GPU más poderosa hasta la fecha, con 92 mil millones de transistores y 3,352 TOPS.
  - Introducción de DLSS 4 con generación de múltiples fotogramas, mejorando el rendimiento hasta 8 veces.
  - Tecnologías como RTX Neural Shaders, RTX Neural Faces y RTX Mega Geometry revolucionan los gráficos con IA generativa, creando texturas y animaciones ultrarrealistas.
  - Disponibilidad: RTX 5090 y 5080 (enero), RTX 5070 Ti y 5070 (febrero), GPUs para laptops (marzo).
2. Plataforma NVIDIA Cosmos
  - Diseñada para IA física en robótica y vehículos autónomos (AVs).
  - Modelos de IA que predicen escenarios futuros para elegir las mejores acciones.
  - Integración con empresas líderes en robótica como Uber, XPENG y Waabi.
3. Modelos Fundación para Creadores
  - Herramientas para diseñar humanos digitales, crear contenido y desarrollar agentes IA.
  - Compatibles con PCs equipadas con GPUs GeForce RTX 50, optimizando rendimiento de IA hasta 2 veces.
4. Innovaciones en Vehículos Autónomos
  - Plataforma DRIVE Hyperion basada en el sistema NVIDIA AGX Thor, con capacidades avanzadas de conducción autónoma.
  - Uso de datos sintéticos para entrenar modelos de IA, ampliando los escenarios de conducción.
  - Asociaciones con Toyota, Mercedes-Benz y Volvo para desarrollar vehículos más seguros e inteligentes.
5. Project DIGITS
  - Mini supercomputadora de IA, impulsada por el superchip GB10 Grace Blackwell, que pone la potencia de la IA en escritorios personales.
  - Diseñada para desarrolladores, artistas y empresas, estará disponible en mayo.
NVIDIA reafirma su liderazgo tecnológico con avances que abarcan desde gráficos hiperrealistas hasta robótica y automoción. Herramientas como Cosmos y Project DIGITS democratizan el acceso a la IA, mientras que los nuevos GPUs elevan los estándares gráficos. Huang anticipa un futuro con desarrollos sorprendentes en robótica e IA, transformando industrias enteras.

LINK: https://blogs.nvidia.com/blog/ces-2025-jensen-huang/

rStar-Math: Revolución en los Modelos Pequeños en el Razonamiento Matemático

Un nuevo modelo de Microsoft llamado rStar-Math demuestra que los modelos de lenguaje pequeño (SLMs) pueden superar las capacidades de razonamiento matemático de modelos avanzados como OpenAI o1, sin necesidad de aprender de modelos más grandes. Este avance se basa en una estrategia innovadora de "pensamiento profundo" utilizando Monte Carlo Tree Search (MCTS) y un modelo de recompensa guiado por procesos.
Puntos clave:
- Innovación en la Generación de Datos:
  rStar-Math utiliza un método de síntesis de datos con cadenas de pensamiento (CoT) y rollouts extensivos de MCTS para generar soluciones paso a paso verificadas. Estas soluciones entrenan al modelo para que desarrolle capacidades de razonamiento más profundas y precisas.
- Modelo de Recompensa Basado en Procesos:
  A diferencia de las técnicas convencionales, rStar-Math implementa un modelo de preferencia de procesos (PPM) que evita las anotaciones simplistas por pasos. Este enfoque mejora la evaluación de la calidad de las soluciones propuestas y refina el aprendizaje.
- Evolución Automática:
  Mediante un ciclo iterativo de evolución, rStar-Math desarrolla sus modelos desde cero. En cuatro rondas de evolución, genera millones de soluciones para problemas matemáticos, elevando su precisión de manera significativa.
El éxito de rStar-Math redefine el potencial de los SLMs, mostrando que incluso los modelos pequeños pueden alcanzar un rendimiento sobresaliente con estrategias bien diseñadas. Este avance no solo mejora la accesibilidad de herramientas de IA avanzadas, sino que también abre la puerta a aplicaciones educativas y profesionales, especialmente en áreas complejas como la resolución de problemas matemáticos de nivel olímpico.

PAPER: https://arxiv.org/abs/2501.04519

Microsoft Libera Phi-4 como Modelo Abierto para Uso Comercial

Microsoft ha publicado su modelo Phi-4 en Hugging Face bajo licencia MIT, permitiendo su uso comercial sin restricciones. Este modelo de 14 mil millones supera a competidores más grandes como GPT-4o y Gemini Pro 1 en tareas de matemáticas y razonamiento.
3 Puntos Clave:
1. Un Modelo Abierto y Comercialmente Usable:
  Phi-4, inicialmente disponible solo en Azure AI Foundry, ahora está completamente accesible en Hugging Face con su código fuente y pesos descargables. Su licencia MIT permite a empresas y desarrolladores personalizarlo y usarlo comercialmente, marcando un hito en accesibilidad para IA de alto rendimiento.
2. Rendimiento Excepcional en Razonamiento y Código:
  El modelo destaca en benchmarks como MATH y MGSM, logrando puntuaciones superiores al 80%, superando a modelos más grandes en tareas críticas de razonamiento matemático. También brilla en la generación funcional de código, alcanzando resultados destacados en pruebas como HumanEval, lo que lo convierte en una herramienta potente para la programación asistida por IA.
3. Entrenamiento y Arquitectura Optimizada:
  Entrenado con 9.8 billones de tokens y utilizando datasets sintéticos diseñados para tareas específicas como matemáticas, codificación y lógica, Phi-4 logra una alta eficiencia gracias a su arquitectura optimizada. Aunque incluye contenido multilingüe (8%), está enfocado principalmente en inglés, siendo ideal para aplicaciones en campos como finanzas, ingeniería e investigación científica.
La decisión de Microsoft de liberar Phi-4 bajo una licencia abierta democratiza el acceso a herramientas de inteligencia artificial avanzadas. Con su rendimiento superior en tareas críticas y la flexibilidad de la licencia MIT, Phi-4 abre oportunidades tanto para desarrolladores como para empresas, fomentando la innovación y el desarrollo de aplicaciones específicas sin barreras económicas ni legales.

LINK: https://huggingface.co/microsoft/phi-4

NVIDIA Critica la Nueva Regulación de "Difusión de IA" de la Administración Biden

NVIDIA ha emitido un comunicado condenando la reciente propuesta de la Administración Biden conocida como la regla de "Difusión de IA". La compañía advierte que estas regulaciones podrían frenar la innovación, debilitar la competitividad global de EE.UU. y obstaculizar el crecimiento económico impulsado por la inteligencia artificial.
Puntos Clave:
1. Regulación Perjudicial para la Innovación:
  NVIDIA argumenta que las nuevas reglas buscan imponer un control gubernamental excesivo sobre semiconductores, sistemas y software, afectando tanto el diseño como la comercialización global de estas tecnologías. Según la empresa, esto amenaza con sofocar la competencia, un motor clave de la innovación.
2. Impacto Global y Competitividad:
  Aunque el objetivo declarado de la regulación es frenar la influencia de China, NVIDIA advierte que sus efectos negativos serían globales. La regulación afectaría tecnologías ampliamente disponibles, como hardware de consumo y PCs para juegos, debilitando la competitividad de EE.UU. en sectores clave.
3. Contraste con Políticas Anteriores:
  La declaración elogia el enfoque de la primera administración Trump, que según NVIDIA fomentó la innovación y permitió a las empresas estadounidenses competir sin comprometer la seguridad nacional. Por el contrario, califican las nuevas reglas como un “exceso regulatorio” que pone en peligro el liderazgo tecnológico estadounidense.
El comunicado de NVIDIA destaca la creciente tensión entre regulación gubernamental y el avance tecnológico. Si bien la seguridad nacional es un argumento clave, las empresas tecnológicas temen que políticas restrictivas frenen la adopción global de tecnologías desarrolladas en EE.UU., limitando su influencia y oportunidades de mercado. El debate pone de manifiesto la necesidad de equilibrar la innovación con las prioridades estratégicas del país.
LINK: https://blogs.nvidia.com/blog/ai-policy/

Reflexiones Finales

El Futuro del Trabajo Según el Foro Económico Mundial

El Foro Económico Mundial ha presentado su informe Future of Jobs 2025, en el que se destaca cómo la adopción de la IA transformará profundamente el mercado laboral global para 2030. Con millones de empleos creados y desplazados, y un cambio masivo en habilidades requeridas, la IA redefine las reglas del juego para empresas y trabajadores.
Puntos Clave:
- 1. La Adopción de la IA Redefine la Operación Empresarial
  El 86% de las empresas espera que la IA transforme sus operaciones antes de 2030. La automatización y el procesamiento avanzado de datos encabezan las áreas de innovación, impulsando roles clave como especialistas en big data, expertos en IA y aprendizaje automático.
  2. Creación y Pérdida de Empleos
  Aunque se prevé la creación de 11 millones de empleos, otros 9 millones serán desplazados, marcando un neto de 2 millones de nuevos puestos. Esto incluye un rápido crecimiento en tecnologías emergentes, pero también un impacto adverso en roles administrativos y repetitivos.
  3. Estrategias de Transformación de la Fuerza Laboral
  Tres de cada cuatro organizaciones planean capacitar a sus empleados para colaborar con IA, mientras que el 70% buscará contratar talento especializado. Además, el 50% de las empresas se está reorientando hacia oportunidades centradas en la IA, aunque el 40% prevé una reducción de personal debido a la automatización.
La disrupción laboral impulsada por la IA está avanzando rápidamente, exigiendo que las industrias ajusten sus estrategias de talento y tecnología. Los primeros en adaptarse tendrán una ventaja competitiva significativa en lo que podría ser la mayor transformación del trabajo en la historia moderna.
LINK: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf