Alejandro Martinez

El futuro del 3D, claramente. Cuando piensas que esto fue hecho con un prompt

Apple acaba de soltar una bomba💥 El iPhone 16 estará equipado con inteligencia artificial y visual!

Así es como usar GPT de la mejor manera posible. La información se filtró directamente de https://openai.com/ 👀 1. Comunica claramente y con precisión cuando redactes indicaciones. La capacidad de expresar claramente las tareas y describir conceptos es crucial 2. Esté preparado para iterar rápidamente, enviando muchas indicaciones al modelo en rápida sucesión. Los buenos ingenieros de indicaciones están cómodos con un proceso constante de retroalimentación y refinamiento. 4. Tenga en cuenta los casos límite y los escenarios inusuales al diseñar indicaciones. Piense en cómo su indicación podría fallar en situaciones atípicas. 4. Pruebe sus indicaciones con entradas de usuarios realistas e imperfectas. No asuma que los usuarios proporcionarán solicitudes perfectamente formateadas o gramaticalmente correctas. 5. Lea y analice cuidadosamente los resultados del modelo. Preste atención a si el modelo sigue las instrucciones como se esperaba. 6. Elimine suposiciones y comunique claramente toda la información necesaria para una tarea. Descomponga la tarea de manera sistemática para asegurarse de que se incluyan todos los detalles necesarios. 7. Reflexione sobre la “teoría de la mente” del modelo al redactar indicaciones. Considere cómo el modelo podría interpretar sus instrucciones de manera diferente a lo previsto. 8. Utilice el control de versiones y siga los experimentos cuando trabaje con indicaciones. Trate las indicaciones como código en términos de gestión e iteración. 9. Pida al modelo que identifique las partes confusas o ambiguas de sus instrucciones. Esto puede ayudarlo a refinar y mejorar sus indicaciones. 10. Sea preciso sin complicar. Apunte a descripciones de tareas claras sin construir abstracciones innecesarias. 11. Considere el equilibrio entre los casos típicos y los casos límite. Aunque la gestión de los casos límite es importante, no descuide el caso de uso principal. 12. Reflexione sobre cómo las indicaciones se integran en sistemas más amplios. Tenga en cuenta factores como las fuentes de datos, la latencia y el diseño general del sistema. 13. No confíe únicamente en las habilidades de redacción; la ingeniería de indicaciones requiere una mezcla de comunicación clara y pensamiento sistemático. Los buenos redactores no son necesariamente buenos ingenieros de indicaciones, y viceversa. 14. Cuando trabaje con clientes, ayúdeles a comprender las realidades de las entradas de los usuarios. Guíelos para que consideren los patrones de uso reales en lugar de escenarios idealizados. 15. Practique observar los datos y los resultados de los modelos de manera profunda. Familiarícese con cómo el modelo responde a diferentes tipos de indicaciones y entradas.

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INCREÍBLE 🔥 El nuevo modelo de IA de Magic tiene una capacidad de 100 millones de tokens! El récord lo tenía Google DeepMind con 10 M de tokens. En términos sencillos, cuanto mayor es el número de tokens que puede gestionar la IA, mejor es procesando texto: 100 millones de tokens pueden procesar el equivalente a 750 novelas de una sola vez! 🧠

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Toda una vida generada por la IA 👶 Este vídeo se genera con https://lumalabs.ai/dream-machine Pero está claro que no es la misma persona a través de diferentes edades... A la IA aún le queda camino por recorrer. Estás de acuerdo conmigo?

Mal tiempo o mala calidad del aire? Esta IA te responde en un minuto! Hoy en día, más del 90% de las personas en el mundo respiran un aire cuyos niveles de contaminación superan los umbrales aceptables. La ONU reconoce la contaminación del aire como una amenaza importante para la salud humana y planetaria. 🤖 Aurora, la nueva herramienta de IA de Microsoft, predice con precisión y rapidez las condiciones meteorológicas y los niveles de contaminación del aire a escala mundial. Es el primer modelo de IA que predice las condiciones del aire, una tarea mucho más compleja que la previsión meteorológica. Ha sido entrenado con millones de horas de datos provenientes de seis modelos climáticos y meteorológicos, y 1,3 mil millones de parámetros. Aurora puede predecir en menos de un minuto los niveles de seis principales contaminantes del aire en el mundo: monóxido de carbono, óxido de nitrógeno, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre, ozono y partículas finas. Prevé las condiciones del aire con cinco días de antelación y las condiciones meteorológicas con diez días de antelación. También puede anticipar el tamaño y la gravedad de eventos meteorológicos extremos como huracanes. La precisión de las previsiones de Aurora es comparable a la de los mejores modelos de IA, pero con costos de cálculo mucho más bajos. Su capacidad para predecir rápidamente los niveles de contaminantes peligrosos puede servir como un sistema de alerta temprana en todas partes, incluidos los países en desarrollo donde estos datos antes no estaban disponibles.

El poder de la Inteligencia Artificial 🔥 La evolución es tan fascinante...

Deberíamos tener miedo? La foto fue tomada con el nuevo Flux 1 AI, que ahora está directamente integrado en Grok 2.0 en X 😜 Definitivamente, ya no te puedes fiar de las imágenes y vídeos que encuentras en internet: se acercan a la perfección...