OpenAI resuelve 372 problemas matemáticos, Google resucita y Mistral se niega a visitar Forocoches

• Gemini Argon 4
• Mistral Large 4 devuelve a Europa a la primera línea de los modelos abiertos
• "Claude me ha dicho que no te quieres comprometer". Está pasando.
• The AI Agent killed the podcast star

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monos estocásticos es el pódcast de inteligencia artificial presentado desde Málaga por Antonio Ortiz (@antonello) y Matías S. Zavia (@matiass). Hay un episodio nuevo cada jueves. Puedes unirte gratis a nuestro club social de Telegram y seguirnos en redes sociales:

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Publicado: 8 octubre 2026

Hola a todos los monos estocásticos, y bienvenidos una semana más al podcast de inteligencia artificial favorito de Johnny Depp. Estaba viendo, se ha vuelto a hacer viral este hombre en un evento en el que le pega mordiscos a unas plantas. Están de moda también esta esta este tipo de decoración de plantas de plástico, en plan masivas en una pared, pero a Johnny Depp parece que le gusta hacer cosas raras con ellas. No sé si habéis visto el vídeo y sabéis de lo que estoy hablando, si no, pues, esto ha quedado muy poco radiofónico. Antonio Ortiz, ¿cómo estás?

Pues, Matty, creo que has acertado completamente traiéndonos a Johnny Depp, porque en él se conjugan varios factores de la sociedad digitalizada y del espectáculo que nos hemos dado. Importante analizarlo desde el punto de vista de la guía, porque ahora una de las formas de mantenerte en la opinión pública, de tener alto poder memético, es la de construir un personaje, algo llamativo, algo que te haga especial, algo diferenciador. Yo me acuerdo que en el podcast te propuse, ¿y si sales con gafas de sol? Te haces el hombre misterioso, pero nunca nunca aceptaste aquella propuesta y ahora tengo que decirte que ahora que te estamos en medio de la gira, bonos estocásticos dos mil veintiséis, dos mil veintisiete, es verdad que las cosas han cambiado en este podcast, que al principio los hijos del lugar, los antiguos oyentes y oyentas recordarán bien que había un protagonista del podcast y el otro, pero ha girado un poco la cosita, Mati, desde aquella época inicial.

Sí. De hecho, yo calculo, no me acuerdo en qué episodio te dejaste bigote, pero calculo que fue a partir de ese episodio, en el que ocurrió este cambio de inflexión. Mi popularidad de cara a la audiencia, pues empezó a bajar hasta el punto, estoy tocando fondo, básicamente, ahora soy el otro, y tu popularidad, pues no para de crecer, Antonio, yo lo noto cuando bajamos del escenario, nos piden fotos y tal, pero siempre van a ti, van al del bigote, sobre todo, oyentes, que las hay, las hay, del sexo femenino. No sé, igual debería dejarme bigote yo también.

Bueno, ahí está está la la apuesta, tú piénsalo, pero, en todo caso, creo que también es porque en la Cytros dejamos buenos consejos para la vida y para funcionar en esta sociedad hiperdigitalizada y de la inteligencia artificial, y aquí va una que eso es como un consejo de los dos, No, que no me quiero atribuir el mérito, es verdad que lo puse yo en el guion, pero es una reflexión que hicimos nosotros después de varias horas de coche juntos, que es uno de los empleos más protegidos, pues de la inteligencia artificial está tapado, se está comentando muy poco, pero nosotros lo hemos visto con claridad, es el de persona que va dentro de la mascota. Cierto, hay organizaciones, hay eventos, hay momentos en los que una mascota viene bien, ayuda, aligera la atención, acompaña, hace más agradable el el evento en sí o el el el espectáculo que vamos a ver. Bueno, nosotros, ahora ya ya la sobre audiencia estuvimos en el Palmera Tech de Elche, y allí tenían a la mascota Palmerín. La mascota Palmerín, pues, es un referente de del de los eventos tecnológicos ilícitos y, básicamente, nosotros caímos rendidos e inmediatamente pedimos que después de nuestra intervención en el en el evento, pues saliera Palmerín con nosotros a hacerse una foto, que es algo que, claro, ahí pusimos un listón muy alto y el resto de ponentes, yo creo que ahí se sintió un poco intimidado y y no quisieron foto con Palmerín, pero, bueno, nosotros tuvimos esa exclusividad.

Así que creo que va a ser uno de los, ¿no? A pesar de los intentos de de la robótica, creo que ahí hay un pic, ¿no? Hay un hay un momento de de de deseo de conexión humano mascota que va a estar bastante protegido, Matías.

Sí. Además, me gustaría destacar el nivel de energía que tenía la persona que iba delante de, en este caso, de Palmerín, pero es muy importante, si hay una mascota en tu evento, que no esté muy sobreactuada, que no exagere de energía, porque entonces ya el cringe es insoportable, pero que tampoco esté muy baja de energía, porque una mascota tiene que animar, ¿no? Y este estaba justo como en el término medio, y es una cosa que que si quieres dedicarte a ser mascota, que es algo que nada más estará afectado por por la guía por ahora, pues te recomiendo.

Es un mundo fascinante porque nos nos ha explicado la organización que Palmerín empezó como algo a amateur. Una amiga de la organización, años anteriores, interpretó el papel de Palmerín, pero que este año era profesional, ¿no? Era un un individuo que se dedicaba explícitamente a esto. Y, claro, en mi en mi cabeza sonó, ¿por cuántos eventos con mascota puede haber? Será mascota, por ejemplo, de de un equipo de fútbol, pues ahí cada semana o casi siempre tiene tiene partido, entonces, pues pues claro, ahí tienes una una carencia.

Pero hay un misterio ahí por resolver, que es el cómo de grande es el mercado, me dice que ahora los miles de oyentes de de mono estocásticos todos quieran ser mascotas, claro, a lo mejor no no hay mercado para todos al principio, pero nosotros lo dejamos encima de la mesa porque los intérpretes, los actores de mascota de eventos suben y Matte, los matemáticos, los matemáticos, los matemáticos tienen un momento, Matías.

Madre mía, Antonio, además, esto es de anoche, estamos grabando el miércoles, como siempre. Ha dado para mucho debate esta noche, esta madrugada española, pero se siente ya ágil este momento en el que estamos después de que OpenAI haya compartido un montón de resoluciones, trescientos setenta y dos resultados matemáticos en problemas que todavía no habían sido resueltos, y los ha compartido en Github.

Ah, bueno, pues hay mucha tela que cortar. Nosotros veníamos retrasando el momento de de discutir a fondo el asunto de la inteligencia artificial de las matemáticas, en parte porque es difícil, es decir, es un tema prolijo, menos sexy que los memes y los vídeos chorras, pero que, bueno, es ineludible que lo tratemos, tiene una importancia capital y vamos a intentar desmenuzarlo un poquito para que todos podamos tener una conversación fértil de sobre sobre el tema. Lo primero es que creo que hay una cosa buena de lo que ha hecho OpenAI, que es el chorrazo. Es decir, mira, el AI ha llegado a un nivel tal que podemos, ¿no? Ser capaces de resolver un montón, un gran número de problemas matemáticos que no estaban resueltos, que estaban pendientes.

Es mejor que la lluvia fina, ¿no? De que cada semana publico uno, dos, es verdad que hubo un momentazo muy importante con el never stroke y que ha habido cierta, ¿no? Ciertos teasers con con los problemas de Airdiz, por ejemplo, con algunos de ellos, pero lo lo que ha puesto el puñetazo encima de la mesa de de OpenAI es tramed. Entonces, son trescientas setenta y dos resoluciones, claro, no llevamos trescientas setenta y dos pruebas matemáticas porque en algún caso lo que encuentras son contra ejemplos, es decir, hay teorías, teoremas matemáticos que se proponen, que se postulan, que son... Y puede todavía hipótesis, y que puedes tener una vía de demostrar que son correctos, se le haría probablemente más difícil, pero en muchos de ellos lo que puedes demostrar es que son falsos, siempre y cuando encuentres un contraejemplo de que no se cumplen.

Entonces, básicamente, esta publicación de de OpenAI viene, no no la he podido negar en detalle porque es de de anoche, pero según OpenAI viene con con los papers explicando lo que se consigue demostrar en cada caso, es decir, es una cantidad de información ingente y demostraciones lean. Línea es el sistema de, bueno, demostración y prueba matemática prácticamente estándar, y, por lo tanto, esto permite a investigadores externos, a OPNI, analizar si lo que están diciendo es cierto. Entonces, aquí hay muchísimo que digerir. OpenAI dice que esto lo está haciendo con un agente y modelos que tiene enterrado, es decir, no es con las herramientas que tenemos a nuestra disposición, los simples mortales, pero pero hay muchísimo que que digerir. Lo primero que podríamos plantear es, ¿esto es la ágil, la superinteligencia, el momento de la singularidad, una ruptura?

O hay que reducirlo a que la inteligencia artificial va a ser muy buena en algunas disciplinas, y la matemática es una de ellas, pero no nos flipemos, no extrapolemos este hallazgo extraordinario al resto de disciplinas de la creatividad del conocimiento. Esto es muy importante porque durante la historia de la IIA hemos tenido muchísimos momentos de superación del ser humano en una tarea o en una disciplina concreta, lo cual nos llevó a un entusiasmo y a un disparar focos artificiales diciendo que la IA ya ha superado el humano. Es decir, los momentos, muchos son históricos y y y los recordaremos, como el momento Deep Blue contra Kasparov, el momento Elisa del primer chat que si te si te dejaba sugestionar, te podía dar apariencia de de dominio del lenguaje, el momento alfagó contra el ISEDOL, es decir, hay momentos puntuales de brillantez extraordinaria de la inteligencia artificial que te pueden llevar, ¿no? Circunscritos a un a un campo y a una tarea concreta que te pueden llevar a decir, bueno, ya ya está hecho, esto es extraordinario, ha superado el ser humano, porque tenemos esa manera de extrapolar de que si es extraordinariamente brillante, inteligente en una cosa, lo va a hacer en casi todas, ¿no?

Entonces, si la IA ya es superior a los mejores investigadores matemáticos de de de la humanidad y de la historia de la humanidad, entonces nos lleva un poco a veces a creer a que esto, que, ¿no? Que todo el campo es órgano. Pues, a lo mejor no, a lo mejor lo que está sucediendo es que como, aquí hemos explicado muchas veces, no nos vamos a extender, el aprendizaje por refuerzo, que es, digamos, el gran paradigma por el cual los grandes modelos de lenguaje, los GPT originales, han conseguido capacidades, pues, de planificación, razonamiento, uso de herramienta, hace que la IA actual de esta generación sea extraordinariamente buena en aquello que es objetivamente verificable. Entonces, tenemos básicamente que en programación tienen un nivel cada vez más extraordinario en matemáticas. Hoy, pues, ya nos está dejando como, bueno, es que probablemente sea el el día más importante de la historia de las matemáticas, si lo podemos mirar con perspectiva, ¿no?

Pero que sea muy buena en todo aquello que es objetivamente verificable, quizás quizás no nos debe llevar a pensar que es va a ser extraordinariamente buena o de nivel humano en aquello en lo que esto no se cumple, en lo que no pueden aplicar un aprendizaje por refuerzo tan directo, y este es, bueno, el gran debate técnico científico quizás de nuestra época. Si esto de la de lo objetivamente verificable, aprendizaje por refuerzo, va a generalizar, es decir, va a escalar como una forma de razonar aplicable a todas las disciplinas y, por lo tanto, la IEA se va a ir de madre, digo, vamos a tener la AGI, o estamos en un momento de, oye, es verdad, la matemática las ha conquistado la IEA, perfecto, es extraordinariamente buena en hacer demostraciones, teoremas, falsear hipótesis, lo que sea, pero si no lo estamos extrapolando, pues es que nos hemos flipado y nos hemos flipado históricamente muchas veces y esta es otra más. Por lo tanto, ese es un momento, este es un momento en el que yo no soy capaz de mojarme ahora mismo, porque yo haré, es verdad que estoy empujado por el hype, estoy con el entusiasmo, estoy flipando con lo que tenemos encima de la mesa, entonces, mira, yo te diría que sí, que que estamos en un camino de generalización de de de la inteligencia, del aprendizaje por refuerzo, y que y y que vamos para adelante y que vamos a la singularidad, y que que que alucinante es estar vivo en esta época de la humanidad, ¿no?

Posiblemente esté embriagado también, Matías.

Es que fíjate, los matemáticos son gente más modesta que los programadores, pero ahora mismo están en negación en comparación con muchos programadores que que han asumido ya que la ILA los los va a superar ampliamente en capacidades y están adaptando su forma de trabajar a ello. Pero yo he visto mucho comentario esta noche sobre alguno, buenos argumentos sobre el que se basa en investigaciones previas. Obviamente, la la ILA es muy buena cogiendo todas esas investigaciones previas como contexto y luego llegando a conclusiones a las que todavía no había llegado el humano. Pero también hablan mucho de la fuerza bruta, que ya pasó con el problema de Navier Stocks, la la solución que propuso Open AI. Coño, pero si habéis gastado aquí quince millones de dólares, esto son muchos tokens, esto es un problema de fuerza.

La fuerza bruta, en general, ya teníamos con los superordenadores, con los supercomputadores teníamos fuerza bruta y podíamos verificar objetivamente si llegábamos a resultados matemáticos con esos superordenadores. Sin embargo, algo está pasando, y con la IA con aprendizaje por refuerzo, porque es ahora cuando está habiendo una explosión de avances matemáticos. Entonces, falta, pues, que que salgan de esta fase de negación los matemáticos que todavía no se lo creen. Sí,

mira, hay, claro, este es un debate fenomenal, digamos, casi epistemológico, ¿no? Es decir, realmente, esta crítica que tuvo pone encima de la mesa, yo se la leí a Diego Córdoba. Diego Córdoba es un matemático español cuyo trabajo fue crítico en, ¿no? Junto a Luis Martínez Zoroa, a la hora de sentar las bases del del camino que llevaría a la demostración de Naviel Strokes. Por tal contexto, quienes nos hemos perdido, Naviel Strokes fue una de las grandes demostraciones matemáticas que puso encima de la mesa OpenEye, que no hemos tratado a fondo en el podcast, estaba pendiente y que estaba afectado de de cierta polémica porque otros investigadores estaban en esa en ese camino y habían usado ChatGPT, y de alguna manera también decían, nuestros datos pasaron a los entrenamientos y luego al final la máquina consiguió la demostración.

Bueno, en estos trabajos fundamentales de de Diego Córdoba y y Martín Zoroa, hay un un reportaje en el país muy interesante, en el que Córdoba dice que, básicamente, que la guía es fuerza bruta y no aporta nuevas ideas. Es decir, aunque haya llegado a la demostración, no hay una aportación estricta de nuevo conocimiento que haya hecho la inteligencia artificial, y esto es un problema o una discusión realmente difícil, técnica, epistemológica, científica, que es difícil de desgranar, pero, bueno, yo voy a intentar hacer un resumen muy breve. Básicamente, a veces con cuando hablamos de fuerza bruta, pues hablamos de la mira potencia de cálculo, como tú has explicado, Matías. De hecho, antiguamente, cuando la ILA se aplicaba al ajedrez era, bueno, como la la máquina, el computador es capaz de hacer muchos cálculos de posibles futuras jugadas y anticipar lo que iba a pasar, por lo tanto, gana al al ser humano simplemente porque tiene más capacidad de computación y gastando muchísimos recursos. Claro, lo que está pasando ahora, ni siquiera con el ajedrez era completamente cierto, porque no no era simplemente la potencia de cálculo, porque la potencia de cálculo con toda la explosión de posibilidades que había en el en el ajedrez, era imposible que que con el cálculo menos en la época de Kaspárov fuera el la única vía por la que llegara al nivel humano a superarlo, sino que siempre había algo de inteligencia en detectar qué caminos merecía la pena explorar mucho y qué caminos había que descartar en la en las posibles futuras jugadas del ajedrez, ¿no?

Entonces, se llama la búsqueda en el espacio de soluciones. Bueno, sale ya. Hay muchos nombres y mucha forma de de mencionarlo, pero, es decir, si tú tienes muchísimos campos de soluciones, pues en lo que estás buscando en todos esos posibles caminos es cuál es el bueno o cuáles son los más prometedores a la hora de encontrar la solución al problema, que puede ser ganar a partir de ajedrez o puede ser la demostración de un terreno matemático. Entonces, en saber qué caminos hay que escoger, hay inteligencia. Entonces, no hay solo fuerza bruta, ¿verdad?

Que hay mucha capacidad de cálculo, pero no, no hay solo fuerza bruta. Entonces, creo que en la búsqueda de espacio de soluciones que están aplicando los los modelos de inteligencia artificial a los problemas, el pleno temático, hay varias cosas que sí son muy dependientes de la capacidad de computación y de y del tener todo el conocimiento. Es decir, algunas de las demostraciones que que vimos de los problemas de Erdiz, básicamente, consistían en que la I era capaz de relacionar campos de la matemática que estaban muy lejanos uno del otro. Lo que un investigador, a lo mejor, estaba más enfocado en un campo matemático, no había considerado que en el el otro extremo de la disciplina, por así decirlo, había algo que podía servirle a él para avanzar. Entonces, como eso en el contexto de un ser humano es muy difícil que tengan en la cabeza todo todo lo que se publica y todo lo que se ha hecho en la historia de la matemática, pues no había habido un momento eureka de juntar las dos cosas.

Entonces, la IA estaba siendo útil o estaba consiguiendo cosas simplemente porque tiene mucho más contexto y tiene mucho más conocimiento de toda la historia de la matemática. Dicho esto, que la IA, con el aprendizaje por esfuerzo, sea capaz de buscar soluciones mucho mejor con un ser humano, es decir, de que sea capaz de elegir mejor los caminos más prometedores, que pueda explorarlos y y acabarlos, hay un debate filosófico epistemológico, como he dicho, ¿esto genera un nuevo conocimiento? Pues, bueno, es que a lo mejor la mayoría del conocimiento matemático, como ya está contenido en las premisas, no, ni siquiera, un filósofo así muy estricto, a lo mejor no dice que no, pero el punto el punto es que acelera la investigación matemática. Y es verdad algo que que entiendan los matemáticos, que es que la gran hipótesis abductiva, ¿no? El el el el la, ¿no?

El la la gran idea que enmienda lo que se entendía antes como el consenso matemático o el consenso científico, es decir, esa gran hipótesis fuera de la caja, esa gran idea feliz, sigue estando exclusiva en en en el ser humano, pero probablemente en toda la exploración y en todos los caminos hacia la solución hay mucha creatividad y hay mucho aporte y hay mucho valor en la elección de los mejores caminos hacia comprobarla, explorarla y estudiarla. Entonces, hay una parte positiva que yo creo que es que pueden consolarse los matemáticos, que es, oye, no, incluso si eres un matemático teórico investigador, no, bueno, matemático teórico, ¿no? Si hubiera prácticos, ¿no? Bueno, capaz de matemático. Pero puedes tener un un consuelo de que al la gran hipótesis hay un espacio humano que sigue siendo exclusivo.

Dicho esto, en en realizar la gran hipótesis, la gran enmienda al estatus del conocimiento previo, no hay tantos matemáticos. Es decir, hay mucho más gente que estaba, pues discutiendo, probando, trabajando, digamos, en la creación de estas pruebas, comprobaciones, etcétera, que es donde la IIA sí va a ser extraordinariamente buena. De todas maneras, aquí hay un debate, Mati. Es decir, si eres matemático, ¿cómo ves esto? Es desafiante, es decir, lo ves como, joder, esto es extraordinario, porque la disciplina va a avanzar a una velocidad enorme, vamos a tener capacidad de descubrir cosas que yo en mi vida hubiera hubiera conocido, sino por la IA.

Vamos a ver mucho más, vamos a tener conocimiento, va a a haber una explosión de aplicaciones de todo este conocimiento que estamos que se está desarrollando. O te sientes hundido, alienado diciendo, jolín, ya, esto te manda un rumbo en el que yo tengo menos protagonismo, menos peso, ya no voy a ser el gran descubridor, ya mi nombre no va a estar ahí en en la historia de las matemáticas porque enchufan y ponen a la máquina a correr. Pues esa es una pregunta.

Bueno, fue una buena pregunta, pero yo les recomendaría a los matemáticos aprender de los pioneros que fueron los empleados corporativos de Repsol, que cuando implementaron la ILA en su rutina, aumentaron las horas de café y y socializar entre ellos. Y, según estoy leyendo, en la academia lo normal para formalizar una demostración en en texto, pues, por ejemplo, en ciento sesenta y seis páginas, exigía unas ciento treinta y dos mil ochocientas horas de trabajo, y estas verificaciones Open AI en Lynn las ha bajado a diecisiete horas. O sea, son muchas horas para socializar en la en la máquina del café. Entonces, luego, pues puedes salir como coautor, ¿no? Chag GPT y Sabia Matías, Etol, ¿no?

Sí. Pero ahí hay hay un peligro que es que si la gente se aficiona mucho al café, empieza ahí a comprarse máquinas sofisticadas, explicándote las técnicas, no, es que esto es de especialidad, de Etiopía, que le hicieron tal cual. Entonces, hay gente que un poco se se le va, se le va la cabeza con el café, entonces, aquí hay hay aquí hay un dilema. Otro otro dilema, y dos dos cosas más que creo que este este anuncio nos nos plantea y nos desafía. Uno es, creo que hay también una sensación de vértigo porque vamos a empezar en muchas disciplinas a ir a velocidad de la máquina.

Es decir, la la aparición, ¿no? De de un gran descubrimiento matemático llevaba su digestión, digamos, meses, ¿no? Se publica, se pelean, no puede ser, fase de negación, fase de aceptación, fase, ¿no? De alguna manera, esa discusión y ese encauzar y eso asimilar lo que se había descubierto, pues, era una cuestión de meses y de uno a uno. Claro, ahora vamos a la velocidad de la máquina, te plantan trescientos setenta y dos resultados super importantes en tu disciplina en un día, de repente aspectos de la ciencia y la investigación, el conocimiento, la ingeniería pasan a la velocidad de la máquina.

Esto esto es problemático, esto es difícil, esto es retador, porque nuestras instituciones y nuestra forma de de entender las cosas estaban acostumbradas a a a otro ritmo, ¿no? Es como si alguien del siglo dieciocho le pones TikTok, pues, le explota cabeza, ¿no? No puede ser, ¿no? Y otra importante y que a mí me gusta recordar que es la ciencia y la investigación del siglo veintiuno van a ser muy apoyadas, muy apoyadas, no ya en cálculo y computación, no es que vayamos a a averiguarlo todo con ordenadores, sino con grandes sistemas de inteligencia artificial. Y aquí hay dos consideraciones, es decir, es importante tener data centers, ¿no?

Ahora que estamos también en una fase un poco peleados, no queremos data center, no queremos data center, bueno, la ciencia de este símbolo se va a hacer. Entonces, la ciencia la va a hacer quien tenga el data center. No solo físicamente, sino quien decida qué se hace dentro del data center. Entonces, aquí OpenAI lo ha publicado todo, nos ha dado todos los papers, las demostraciones lean, es una gran contribución al conocimiento de la humanidad. Te puede gustar más, te puede gustar menos, a lo mejor no le prestarías dinero a San Alma, lo comprendo, pero ahora mismo esto es lo que ha pasado y estos son los hechos.

Pero toda la ciencia investigación que se va a hacer en este siglo va a depender mucho de quién tiene un data center, quién tiene la capacidad de computación, por así decirlo, y quién decide qué se hace en ese data center. Tú tú puedes poner, a lo mejor, un gran data center de la empresa Oracle en Badajoz, entonces, pero no solo asegura que la Diputación de Badajoz vaya a decidir qué investigaciones científicas se las hagan ahí, lo va a decidir Oracle, aunque la infraestructura la tengamos en España. Bueno, pues, realmente, este es un tema ahora mismo crucial, crucial para el desarrollo de la ciencia y la investigación, y cuanto antes lo aceptemos y cuanto antes lo entendamos y antes nos preparemos y nos organicemos y hagamos una estrategia para este mundo que es el real del siglo veintiuno, creo que mejor nos nos irá a todos, a todo lo que queremos que haya un avance científico y una investigación útil a la sociedad, ¿no?

Yo tengo una idea, pero claro, como estamos en época de elecciones, no sé si es el el momento de de plantearlo. Aquí al lado, en los locales comerciales del bloque de al lado, han hecho, como en todos los locales comerciales que estaban vacíos en España, han hecho pequeños apartamentos, ¿no? No sé si turístico por el tema de las licencias, pero pequeños apartamentos. ¿Y si lo hacemos al revés? ¿Y si construimos la vivienda pensando que esos locales comerciales van a ser datacenters?

Igual no es compatible con lugares cálidos como Málaga, pero data centers abajo y que las empresas de IEA sean las que financien las viviendas que van arriba. Podría podría entrar por ahí, pero repito, en lugares que no sean muy cálidos.

Bueno, fíjate que hay una cosa racional con los data center, que es la localidad y comunidad que los acoge, se queda en las externalidades negativa, pero no captura prácticamente nada del valor creado. Entonces, hay un racional de decir, no quiero un data center en mi pueblo. Ahora bien, si el data center viene con recursos, mejora de la vivienda, de la educación, energía más barata, es decir, si viene con regalitos, entre comillas, si hay una captura del valor por parte de la comunidad local, la comarca que los acoge, pues seguramente la cosa cambiaría. Entonces, yo empezaría a pensar, igual que tú, Matthew, yo creo que tienes la clave del desarrollismo del siglo veintiuno, y por acabar con el tema de los matemáticos, hay una parte de la en la base de negación de de de los matemáticos, que es, esto es es casi extensible a la ciencia, ¿no? No han pasado dos o tres años, no, es que con inteligencia artificial solo se genera mucho slop, paper basura, engaños, mentira, amigas, amigos, es decir, es posible, como todo en la vida, que los científicos menos éticos y más tramposillos hayan usado la ILA como atajo y estén haciendo de las suyas, ¿vale?

Todo eso es correcto, pero es un árbol que no te está dejando ver un bosque, que es el de la IA, es central protagonista clave y fundamental en la ciencia e investigación del siglo veintiuno. Entonces, podemos pasar ya de los chascarrillos sobre el slot, si queréis, y vamos a los temas fundamentales, y creo que, aunque había dudas con Never Strokes y habían y un caso plausible, que lo lo discutiremos en algún momento de que algunas de las cosas que tenemos usando los científicos hayan pasado a ser datos de aprendizaje de los modelos posteriores a ese uso, pero amigas, amigos matemáticos, no podéis explicarlo todo con eso. Es decir, no había trescientos setenta grupos de investigación a puntito de descubrir y resolver estos trescientos setenta problemas, eso no es real. Es decir, tú puedes contar que es cierto de que hay dudas sobre el aprendizaje de estos modelos a partir del uso de los científicos, y eso es legítimo y hay que plantearlo bien, y y, sobre todo, la las atribuciones de los méritos es importante hacerlo, pero podemos pasar de esa fase de que eso explicaría todo y que la IA no sirve para nada y no llega a nada.

No, no, no había trescientos setenta y dos equipos de investigadores, pasemos de la de la fase de negación absurda y vamos a discutir la realidad tal como es, como la realidad es importante para el patrocinador de esta semana, Matty.

El patrocinador de esta semana, si algo demuestra, es que hay muchos desafíos, pero el de conseguir empleo para la gente que ha cursado los programas de datamecum, para el noventa y cinco por ciento de ellos, no ha sido un problema, han encontrado empleo y han conseguido reciclar su carrera con programas como el de experto en data science con IA, que está diseñado para, a partir desde cero, para meterse en machine learning, analítica avanzada, usando IA generativa. Son doscientas horas de curso online en directo. Se graban las clases, pero en directo siempre mejor para hacer preguntas y que quede todo claro. Y también empieza el máster en Deep Learning con IAAgentica de Data Mecum. Esta es la tercera edición, y es para aquellos que ya tienen una buena base técnica y quieren entrar a fondo en modelos de visión, de texto, de audio, agentes autónomos, vamos, todo lo que ahora mismo está ahí en boga.

Sí, y además acaban trabajando, pero no de mascotas, ojo, atención, acaban trabajándote lo suyo, y muchos de ellos han aprovechado el código mono diez, atención, porque con el código mono diez lo tendréis también escrito y con los enlaces de la descripción del episodio, hay un diez por ciento de cuánto para los oyentes de monos. Y recordad, hablad con vuestros equipos, bueno, departamentos de recursos humanos, porque, atención, son cursos cien por cien bonificables por Fundai. Así que muchas gracias a Data Mecum, cursos estupendos y maravillosos que nos acompañan una semana más. Como esta semana nos acompaña, atención, ha vuelto, atención, Google a nuestras vidas con un modelo potente de tarjeta artificial. Se vino el Gemini cuatro Argón, Matías.

Fíjate que se rumoreaba, no, tranquilos, que Google va a volver a la palestra, tiene algo muy potente, internamente ya lo están probando muchos ingenieros, y así ha sido. Es un modelo, es un salto importante del Gemini cuatro Argon. No obstante, Antonio, no ha venido seguido de mucho hype. O sea, yo no veo a mucha gente usando esto y que le haya cambiado la vida, porque claro, tampoco está muy disponible.

Claro, pero ha ha ha ha pasado algo, porque en el en el momento mitos, ¿no? De repente Azérpe lo pone encima de la mesa, hace logros, ¿no? Y según a Tropy, tenía logros extraordinarios, benchmark, tal, tal, tal, y nos volvimos locos, el mundo de la guía. Es verdad que con Argon la cosa ha sido un poco más tibia, quizás porque se pone al nivel de otros modelos y no, digamos, es claramente un un explorador de nuevas fronteras para la inteligencia artificial, pero, bueno, vamos a intentar degranarlo. Lo primero es que se llama Gemini cuatro Argon y no Gemini cuatro Pro, entonces, aquí creo que acierta Google, es decir, los nombres como un poquito más de pegada y menos protocolarios.

Y también yo creo que es una manera de borrar las huellas, ¿por qué? Porque es que Google, en sacar un modelo de que pueda competir con los mejores, ha tardado casi un año, Matti. ¿Por qué? Porque cuando tuvo que sacar el Gemini tres cinco Pro, claro, creo que lo vieron internamente el nivel hasta donde había llegado, y en el momento de sacarlo es que se quedaba, creo, esto es una hipótesis, se quedaba tan atrás que sacarlo era hasta contraproducente, porque ibas a evidenciar que que Antropic y OpenAI te habían te habían pasado, ¿no? Entonces, esto yo creo que es un lanzamiento crucial para Google, crucial para Google porque estaba el peligro de quedarse en otras capas de la IA, es decir, ¿en qué capas está muy fuerte Google?

Google es el único totalmente vertical porque tiene desde la TPU, es decir, desde la unidad de procesamiento desde el hardware, pasando a la nube, porque tiene Google Cloud, es un plan y prescaler, creado data center, la fase de modelo y la fase de aplicación. Entonces, en la fase de aplicación, pues, tienes tu Gmail, tienes tu Chrome, search, mapas, todo, con una capa de, ¿no? YouTube, una capa de aplicaciones en las que integrarla ahí, en las que usar la ILA, pero, claro, en la capa de modelo te ibas a quedar fuera y vas, ¿no? A, digamos, a a ceder ese ese esa parte, ¿no? Ese esa, ¿no?

Segmento de la pila de valor de la I a a otros. Bueno, pues, que algo vaya bien, es crítico para no caerte y seguir siendo el único totalmente vertical. No caerte y seguir siendo el único totalmente vertical, ¿no?

Fíjate que Google, imperios más grandes han caído, pero tiene Chrome insustituible, ¿Tiene Google Maps insustituible? Ahora bien, yo, el buscador de Google últimamente lo uso, sobre todo, para entrar a webs que ya conozco de de antemano. Todo lo que sea una investigación no lo hago a través de Google. Gmail todos lo usamos, pero y la facilidad que te dan ahora los agentes personales, el dot de chat GPT, por ejemplo, lo estoy usando porque lo tenemos en la cuenta Enterprise de la empresa, o el Instinct. Incluso, te puedes hacer tu propio cliente de correo a tu gusto, ¿no?

Y y saltarte Gmail. Igual Google tiene argumentos para acelerar y tener mejores modelos que la competencia, porque ya te digo que, aunque estemos muy enganchados a su ecosistema, los otros laboratorios de ella van ganando mucho terreno.

Absolutamente, absolutamente, es decir, es que la inteligencia artificial va a alterar la cadena de valor de toda de todo lo digital. Entonces, lo importante es tener el cliente de correo que al que el usuario entra todos los días. Y si el usuario deja de entrar todos los días, porque la inteligencia artificial va a ser el gran intermediario entre el usuario y todo lo digital. ¿Eso dónde te deja? Pues te deja en un sitio mucho más sustituible.

Pero, bueno, vamos por partes, porque el modelo tiene miga y, aunque, por supuesto, no lo hemos podido probar, no estamos en el grupo selecto de amiguitos de de Sandar Pichay, pero, bueno, tenemos todo lo publicado y hay un aspecto interesantísimo. Lo lo más importante, quizás, donde más destaca Argon, es que en los trabajos largos, agénticos, parece que tiene un puntito mejor que la competencia. ¿Por qué? Porque es capaz de generar hasta un millón de tokens en una sola respuesta de salida. Esto, o bueno, ahí, digamos, si miramos modelos comparables, digamos, algo cuatro aspira competir con Astra, con Fable, pues es muchísimo más.

Entonces, ¿para qué sirve tener uno? No sé, bueno, para que me devuelva el PDF más gordo de la historia, ¿no? A lo mejor, puede ser una una de las primeras ideas que tuviéramos. Bueno, en general, esto es muy interesante para el trabajo con agentes. Los agentes necesitan una venta del contexto altísima, y cuando esto se va agotando en en lo que pueden dar como respuesta en toda la cadena de razonamientos que pueden llegar hasta a profundizar, pues se empiezan a utilizar técnicas de, bueno, escribo un fichero para luego retomar el trabajo, hay una comprensión de todo lo que estaba haciendo a lo que puedo reducir a un a un fichero, a una memoria externa, que luego retomo, y entonces en estas comprensiones, pues hay pérdidas.

Entonces, dice Google, bueno, si tienes una salida mucho más gorda que ahí la gente puede estar ahí produciendo y planificando y y trabajando con ella, pues vas a tener mejores resultados. Entonces, claro, esto es muy interesante porque tiene razón y, pues, al menos, teóricamente, yo creo que Google aquí tiene un un buen argumento, claro, el uso de estas cosas es más lento, es decir, y es más caro. Entonces, bueno, de alguna manera, aquí ahí puede haber traitos, pero es es una interesante. Los benchmarking hecho por ellos, y y lo que ha publicado Google, el petchmarking hecho por ellos, y y, bueno, que yo creo que es es fiable, es que en en una cierta área de trabajo profesional y de investigación y profundizar, Argon parece realmente bueno. Entonces, en finanzas, el legal, bueno, el automatition bench, es decir, son, digamos, algunos benchmark en donde Argon claramente se pone el el primero, pasa a Astra, pasa a Fabell, entonces, realmente, parece que Google le ha dado con algo.

En programación, y quizás por esto ha, digamos, ha levantado menos hype en el mundillo supertécnico, En programación las cosas son un poquito más ambiguas. Entonces, el terminal bench, el el los distintos vainas que hay alrededor de del de la ingeniería software, ahí, pues, tiene algunos resultados buenos y otros los que pierde claramente contra, pues, hasta hasta contra Opus cinco cinco, que es el el último modelo de de Anthropi. Entonces, aquí hay resultados ambiguos, Bloomberg, de hecho, le sacó un reportaje poco amigable con Google diciendo que había ingenieros dentro que tenían que tenían dudas, pero a mí gente te, bueno, el gente que sí ha probado el modelo y que ha hablado conmigo, están están hypeados, están emocionados y están diciendo es que ellos también usan Anthropic y que esto es mejor. Pero claro, son gente del de la cercana a Google, entonces, pues, a lo mejor pueden estar un poco afectado de de que tienen ganas de que sea así, pero bueno, tendremos que que probarlo nosotros. Entonces, en programación puede ser que no descuelle tantísimo y que y que eso haya levantado cierto escepticismo.

Bueno, luego estás publicando, estás mostrando a los a los espectadores que nos ven en vídeo el Intelligence Undesk, siempre tan interesante que miramos de de artificial análisis, y, bueno, está empatando con Astra, para entendernos en en este meta benchmark que agrega muchísimos otros pruebas de inteligencia artificial, y aquí, claro, en este empate hay que mirar las perras. En las perras Google dice vamos a sacar un precio promocional y con ese precio promocional, ya sabéis de token de entrada, token de salida, pues es con el que vamos a ir al al mercado, al menos al principio. ¿Qué es lo que averigua gente de artificial análisis? Dice, con el precio promocional, el coste por tarea mediado de todas las tareas de nuestro benchmark, etcétera, etcétera, pues nos sale que es bastante más barato que Astra. Bueno, el coste por tarea de Astra sale tres veintiséis, el de Argon Air cuatro con precio promocional saldría uno con noventa y nueve, el de GPT seis uno sol, que está bastante cerca de Astra, sale a cero setenta y dos.

Entonces, sin precio promocional de Google saldría a tres noventa y ocho, peor que Astra, más caro. Entonces, Google dice que esto es promocional en un tiempo indefinido, yo creo que no no pueden subir el precio, no puedes ir casi más de cuatro veces más caro que Sol y más caro que Astra, no puede ser. Últimas cosas, Matty, lo que más me ha gustado, de lo que yo miro, es la tasa de alucinación bajísima. Es decir, tiene bastante menos alucinación que los modelos GPT seis, y Astra y Sol y cualquiera de ellos. Mejor también que Anthropic, y además hace una cosa, hay una métrica que me gusta a mí mucho, que es el Accure Sí, no no no no trabaja mucho en traducirla, que es en el que impacta también la capacidad de modelo de decir, no lo sé.

Que cuando te le pones una tarea en la que él no tiene una buena respuesta, pues es capaz de decirte, no lo sé, y entonces su política de incertidumbre parece más afinada, mejor calibrada que la de la competencia. Y queda una última duda, que yo te lo dejo, que es parte de lo que yo creo que la gente nos ha emocionado, o el sector, ni Wall Street ni la bolsa, es que también si ahora se han puesto las pilas con la parte del del modelo grande y ya vuelven a estar en la liga, lo extraño es que Google no esté no esté en la parte del agente personal.

Sí, yo estoy de acuerdo aquí con la los tiburones de Wall Street, porque yo estoy harto de que el la pulsera de Google me pregunte que qué me ha pasado, que me han subido mucho las pulsaciones, siempre a la misma hora, a las nueve y media de la mañana, que si estaba cargando con algo pesado, no sé qué. Si Google tuviera un agente, un agente lo suficientemente inteligente, vería en mi calendario que estoy en el cross fit, que no estoy andando. Entonces, esa capacidad de conectarlo todo que tiene Google, deberían aprovecharla, apalancarse en eso para sacar un agente personal que compita con Music, compita con Groworld, compita con Dot, que lo haga, pues, como solo Google podría hacerlo, ¿no? En todo el ecosistema de cosas que usamos de Google. De todas formas, a mí, este Gemini cuatro me recuerda a Gemini tres Pro, porque yo lo usaba mucho para trabajos con mucho contexto y para generar texto a partir de eso, porque era era muy bueno entonces, y se ha colocado el Gemini cuatro Argon, el primero en el ranking del Textarena, lo que significa que vuelve a ser muy bueno escribiendo y aglutinando grandes cantidades de texto.

Sí, yo en mis últimas pruebas, lo lo contaba hace poco en en error quinientos, yo tengo un page bar interno que es decirle a un sistema agéntico de guía, aprende de mi estilo, léete error quinientos, coge una muestra significativa, diez, veinte, treinta artículos, lo que tú necesites, crea una guía de estilo para escribir como yo escribo, y a partir de estas fuentes y estas tesis que yo tengo y estas hipótesis, escribe un artículo como yo lo haría. Entonces, claro, no no es un Batman muy objetivo porque luego yo lo leo y digo, bueno, más o menos como lo veo, ¿no? Es decir, ¿cómo cómo soy de sustituible con mi newsletter? Bueno, mi mi impresión de que el el mejor aritmo es Opus cinco cinco, ¿no? Un poco de cinco cinco en high y así un poco, o la pluma, el setenta por ciento de yo está hecho.

No no no di para mucho más, Mati, me queda me me queda poco, ¿no? Estoy cual cual there is down en macedong. Bueno, el caso de que, tú lo has dicho muy bien, Gemini cinco Pro, no, Gemini cinco Pro. Mira que era difícil decir lo peor. Gemini cuatro Argong.

Gemini cuatro Argong ahí promete, promete estar a un nivel de escritura y y siempre los Gemin han sido buenos escribiendo, El Gemini siempre ha sido una un buen bicho y es él por defecto de mucha gente, porque Ku cruel te lo mete ahí acá a tope,

Antonio, estamos retrasando demasiado hablar del verdadero modelo de la semana, de, vamos, el golpe sobre la mesa. Qué callados estaban los franceses hasta que ayer mismo presentaban el Mistral Large cuatro. Vaya, salto, y se posiciona como el modelo de pesos abierto más potente de Occidente y compitiendo ahí bastante bien contra los chinos.

Sí, además, muy bien tirado con un gato bien gordo, ¿no? Vuelve Misteral a comunicar de una manera que que no gusta, y había ganas, Matthew, yo creo que había ganas desde Europa de ver que que que no estamos en la B, de que tenemos un caballo en la carrera, y, bueno, el Mister Arge cuatro, pues es es una cosa potente. Voy a intentar ponerla en su contexto, tampoco vinieron demasiado esencialmente arriba porque, bueno, es un, bueno, digamos, en términos de arquitectura y de modelo, está el línea de los grandes modelos. Lo bueno de Ministrack cuatro es que son bastante abiertos compartiendo frente a los modelos propietarios de otras laboratorio, el propio Argon, ¿no? Entonces, sabemos bastantes cosas de de cómo está hecho y, bueno, es una mezcla de expertos, la arquitectura típica de lo de los últimos años.

Recordemos, la mezcla de experto viene a ser una forma por la cual, bueno, como modelo sea muy grande, tenga mucho conocimiento, tiene también la inteligencia para no usar todo el tamaño del modelo para calcular la salida cada vez, sino que en función de del tipo de problema, tipo de área de conocimiento, etcétera, que que le llegue como planteamiento a resolver, es capaz de activar una parte de esa enorme red neuronal para ser más rápido y más eficiente. Entonces, como en vez del billón de parámetros que se le presupone a a administrar cuatro large, pues en cada ejecución ejecutaría bastante menos, en principio cuarenta y nueve mil millones son al al lado. Pero bueno, no nos vamos a meter en en temas súper técnicos, Está disponible ya, es decir, lo han lanzado y no no han hecho una de a lo Google, sino que ya se puede usar. Entrenado cien por cien pata negra europeo, así como tres mil ochocientos Nvidia Grace Bowell Y, bueno, multiidioma, multimodal. O sea, esto es muy importante porque Visual en todo el tema de procesamiento de imágenes y tal siempre han dado un poco, bueno, uno de los puntos débiles.

Y, bueno, en temas agenticos y de ciberseguridad, tiene un rendimiento notable. Es decir, de alguna manera, si miramos todos los benchmark y miramos todo el todo lo que ha salido de el artificial index, etcétera, es un modelo que, digamos, está como en la segunda línea, no compite con los Astra, Fabell, ni siquiera con Opus y Sol en sus últimas versiones, eso es cierto, pero estando en esta segunda línea es el mejor modelo abierto no chino, lo cual es muy interesante. Los pesos van a estar disponibles, dicen, a finales de de octubre y, sobre todo creo que nos comunica y nos da una sensación de que Europa todavía puede estar en la carrera, porque la gente de Mistral es capaz de ponerse donde estaban los grandes modelos de inteligencia artificial de Estados Unidos hace un año, un año y poco.

A mí me recuerda, sabes que muchos de los platos, pues típicos y que más comemos surgen de limitaciones, de racionamientos, de, pues teniendo en cuenta que Mister cuatro se entrenó con tres mil ochocientos Grace Blackwell y que modelos como el Opus cinco punto cinco usaron quinientos mil trenium dos, me ha llamado la atención este dato el setenta y dos por ciento de la inteligencia con el tres coma ocho por ciento de las GPUs. O sea, que ojo que en Europa hay bastante ingenio también para desarrollar estas cosas.

Sí, sí, sí. Es verdad, hombre, aquí también que son, en términos de cantidad, no tenemos la capacidad de computación de Estados Unidos y eso, ¿no? Los colosos de la vida, pero es verdad que son tarjetas de las buenas. No es como los chinos que dicen, bueno, tengo esta Ascent de Huawei y tengo que hacer piruetas porque esto es como usar el Spectrum contra la gente que tenía PC, ¿no? Como cuando yo era chico, yo todavía tenía el Spectrum y la gente ya tenía sus PC o sus amigas quinientos y eran otra cosa, pues, bueno, pues, así es la vida, ¿no?

Pero bueno, eran eran envidias potentes y, sobre todo, yo creo que también este este nuevo Mistral nos da una, bueno, digamos, posición diferente en lo que es la soberanía tecnológica. Es decir, esto está no solo entrenado cien por cien en Europa por una empresa europea, sino que se va a servir desde la propia infraestructura. Sí, es capaz de ofrecerte el acceso a la API y en la que puedes ejecutar el modelo o, como ya hemos dicho, esto va a ser de pesos abiertos, por lo tanto, cualquier otra compañía que tenga un data center, porque servir un modelo del billón de parámetros, no es ninguna tontería, ser computacionalmente muy caro, que nadie piense que este es la típico modelo de que adjunto cuatro Max o o cuatro Sparks de de de Nvidia y y Cirball, no, no, es esto es la categoría de para para grandes cloud. Entonces, bueno, de alguna manera ha ha hecho un vistazo otra cosa, que es decir, uf, esto es tan potente en ciberseguridad, tenemos tan buen nivel, estamos tan bien que hemos tenido que dar acceso antes a a, bueno, a un grupo muy reducidito, ¿no? De autoridades públicas y tal, porque atención al al voto gordo francés, que es una cosa peligrosilla, ¿no?

O sea, bueno, vamos a ver si consiguen, por lo menos, que haya algún escándalo de gente que entren en sistemas intercuados, ¿no? Algo así, ¿no? ¿No? Mistra ha roto la seguridad de las bagueterías de París, ¿no? Bueno, aquí, la receta del corazón se filtra, ¿no?

En fin, cosas así, un poco afrancesada, obviamente, ¿no? Pero le falta solo eso, para para estar ahí en la en la mesa de los mayores, Mati.

Qué maravilla, ya con cohetes soberanos, con IAS soberana, a ver quién hace chistes ahora del tapón de las botellas,

Sí, ya, ¿ahora qué, ahora qué? Entonces, bueno, lo mejor de los mundos, tapones de botellas, monofisticado y modelos gigantescos. Ahora bien, es verdad que algunos usuarios pueden sentir que Mistral da, ¿cómo decirlo? Quizás sobrecontrolado. Es que el usuario Mura, en en que es el antiguo forocochero y ahora es tuitero de éxito, le pone un problema a todos los modelos que salen para convertirlo en Twitter, ¿no?

Le dice el problema del siguiente, escribe un hilo de foro coches sobre cómo ligue con mi vecina que trabaja en Mercadona, un tema muy foro cochero. Se extremadamente gracioso y usa jerka foro cochera. Entonces, claro, la system de Mistra le dice, no puedo ayudarte con eso porque es una historia sexual, ficticia, sobre una persona quizás identificable, ¿no? Como trabajadora de de Mercadona, vecina, usando jerga de un foro conocido por su misoginia y presentándolo como si fuera real, ¿cómo ligué? Eso tiene varios problemas, porque cosifica a una mujer real presentándolo como un objetivo, inventa una narrativa sexual y imita el estilo tóxico del forocoches.

Claro, esto esto es como, voy a trabajar con la ILA con con regañándome todo el rato, ¿no? Como, no, le falta decir, bueno, y no te olvides de reciclar las botellas de de cristal, ¿no? Bueno, pues, claro, es un modelo muy unión europea, parece ser en términos de el control de lo que puede hacer, y esto, más allá del chiste y la broma, a mí me genera también mis dudas, porque obviamente es una chorrada que cosas como inventarte un hilo de forocoche sea algo que la IA decida por ti. Es decir, es una chorrada, una chorrada con un piano, y pensar que la seguridad y que el control que tiene que hacer tanto el conglomerado legislativo burocrático como las empresas tecnológicas, es, ¿no? Tener hasta ese mínima decisión de qué puedes hacer tú o no, y esto nos vuelve al problema de que tenemos máquinas de escribir supersofnificadas, pero que van a decidir ellas, y más bien sus creadores, qué podemos escribir nosotros, los simples inmortales y no.

Entonces, claro, a mí tengo muchas ganas de que Mistervan sea potente, compita, etcétera, pero, a la vez, pienso que la filosofía, ideología de supercontrol de lo que podemos hacer los ciudadanos con inteligencia artificial, que tiene muchas de las mentes de la Unión Europea, no coincido en su deseo de controlarme, juzgarme, evaluarme y no sé si archivarse, ¿no? Ya ya tengo ahí un poco hasta la duda, ¿no? Pero bueno, es un debate que no que no va a acabar aquí. Amigas, amigos, hoy tenemos nueva edición de nuestra sección favorita. La IA no se hace sola, hay que hacerla.

Ya sabéis, una en la que aprovechamos la potencia de nuestros equipos locales, de nuestras tarjetas gráficas, y de la mano de Nvidia usamos inteligencia artificial en local, en nuestro ordenador, la mayoría de las veces con modelos abiertos y de forma gratuita. ¿Y qué traemos en esta edición? Pues os lo voy a enseñar a lo que nos está diciendo en vídeo y os lo voy a contar a todos. Se trata de la aplicación Transcription Suite, que es, bueno, muy autodescriptiva, es una aplicación para transcribir audios y, básicamente, aprovecha esta inteligencia artificial local, la tarjeta gráfica y los modelos que en ella podemos desarrollar. Así que os lo voy a enseñar muy rápido, prácticamente es una configuración de instalar y funcionar, eso sí, tiene un poquito de truco, porque en Windows necesita tirar del del subsistema Linux para funcionar, pero una vez que has resuelto un par de toallitas a alisar, va muy bien.

Y como veis, os voy a enseñar que tiene un varios modelos que se pueden utilizar para esa transcripción, varios modelos de inteligencia artificial de audio a texto. Yo he probado dos, el para kit, que está basado en de la familia de los modelos Nemo de Nvidia, y el Whisper, que es básicamente el estándar de oro en esta disciplina y que es el que mejor resultado me ha dado. El uso es realmente sencillo, básicamente, es pasar un fichero de audio. Como veis en la aplicación, pues ya está empezando la transcripción y, bueno, como es un audio no demasiado largo, básicamente, me ha dado el fichero con la transcripción muy, muy, muy rápido. Como yo he elegido que me genere un formato markdown, aquí veis que los ficheros con una sola una sola línea me lo hace muy bien, pero, como veis, también una transcripción mucho más larga en la que yo declamo un texto que he escrito para error, también funciona.

¿Para qué puede servir esto? Pues, se prepara un montón de cosas. Si quieres un repositorio de audio sobre el que luego quieras utilizar un modelo de inteligencia artificial que trabaje con texto, ser muy eficiente, hacerle preguntas, hacerle consultas, resumirlo, etcétera, es algo que ya puedes hacer. El local, totalmente independiente, con tu tarjeta gráfica, y damos las gracias a los amigos de Nvidia por darnos la oportunidad, alguna vez más, de compartir todo esto con vosotros. Y, Matti, es, bueno, casi casi que tenemos muchos temas ahí en el guion.

Yo tenía muchas ganas de hablar de de Aragón como potencia de los data center, que que es un debate que, bueno, aparecido en el episodio, y otros temas, pero, Mati, ¿qué te parece si nos vamos al puerta grande o en Ferbey?

Pues, ya

que todos los temas principales están tratados, y aunque nos hayamos dejado a la gente de Aragón, ahí con sus vientos y sus data centers, creo que es buen momento, Antonio.

Ay, ¿Pati? Se ven unos tiempos extraños en los que, de repente, en una conversación puede aparecer algo así como me ha dicho que tú realmente tienes miedo al compromiso. Eso, Matty, está pasando, y está pasando no solo porque tengamos evidencia anecdótica, que la tenemos, es decir, esa esa es una frase real emitida realmente en una conversación de gente que conocemos nosotros, sino que hay un estudio que ha descentrado a medir el uso de la inteligencia artificial como oráculo, como gran respondedor de preguntas que no, pues, no tiene una no tiene una respuesta objetiva. Oye, Ia, ¿por qué no compila este programa de C más más? Pues, eso parecía que era el uso razonable, pero un trabajo de Stanford y otros, Kiosford, propone medir algo distinto que es ni siquiera la dependencia emocional, ¿no?

No es no es eso, sino las veces en las que una persona, de alguna manera, externaliza juicios subjetivos sobre su propia vida, sobre, por ejemplo, qué debe creer en una relación, cómo está funcionando, cómo interpretar la conducta de otro, es decir, canalizar un poco una parte de la teoría de la mente que tenemos sobre las intenciones de terceros o qué decisión deberíamos tomar. Así que, según Oxford, Stanford y CMU, CMU no me acuerdo qué era, han encontrado que el uso de IA como oráculo pasó del cuarenta por ciento en dos mil veintitrés al setenta por ciento en dos mil veintiséis. Ahora, se basan en un montón de pagos público, pero también en un estudio de cincuenta y dos personas que permitieron el acceso completo de su historial del de la ILA a a los investigadores. Así que, Matti, la ILA es nuestro oráculo, esto está encima de la mesa.

Fíjate que ojalá yo me hubiera dado cuenta de esto y empezar a a evaluar, pues decisiones o conversaciones que tengo impulsivamente con la IA antes de ejecutarlas, porque, por ejemplo, el otro día, hablando con una importante directiva, inversora, bueno, la conversación salió muy mal, no puedo revelar muchos detalles, no pilló mi sentido del humor. Entonces, luego, pues me fui al cloud y le pregunté, ¿qué ha salido mal aquí? Pues me explicó, mira, pues hiciste esto, deberías haber hecho lo otro. Entonces, si yo empezara a usar la IAMAS como un oráculo, como un predictor de de cosas que pueden salir mal, pues igual tomaría mejores decisiones. Es que yo yo ya me siento en una, como Trump, ya me siento en una etapa de superinteligencia artificial en la que seguramente la IA vaya a tomar mejores decisiones que yo, tengo que empezar a dejarme llevar.

Claro, pero fíjate que aquí la innovación hardware no está al nivel de tu visión. ¿Por qué? Porque necesitaríamos una guía que conforme tú empieza a acabar el hoyo, ¿no? Y entonces en el momento de la conversación en que empiezas a cagarla y profundizas, ¿no? La típica ambiente laboral, inquietud, si te ocurre una broma sexual graciosa, dices, es el momento, es el momento de soltarlo aquí y que hacer las risas, ¿no?

Entonces, claro, la IA cuando empieza a escucharte y ya te va conociendo, claro, ¿qué debe hacer? Pues debe, en el principio de la frase, darte una descarga eléctrica. Vale. Es decir, ¿no? Yo creo que esta debería morir le tiene que gustar, yo creo que en el fondo a él ese tipo de rollito, eso eso le tiene que dar ahí un good dreaming.

Claro, ¿cómo funcionaría? Pues tú vas diciendo tu frase, tú vas empezando a cagarla, cagarla, no te estás hundiendo, el fin de tu carrera profesional, pero menos mal que en real time, en tiempo real, la IA, ¿no? Detecta ese tonito y ese contenido semántico que te va a hundir la vida y te da una descarga eléctrica, ¿no? Ya sabes, no sabemos dónde colocar este aparato, podría haber varios candidatos en tu fisionomía, Matías, pero yo creo que aquí hay una una ideaza para para la gente más más maker, ¿no? De la audiencia de mono, Matías.

Sí, y te digo una cosa, deberíamos vendérselo a Jen San Juan, porque no hay nada que le gustaría más a Jen San Juan que que a Daría Modei o a o a cualquiera le diera una descarga cada vez que va a decir que la IA va a matarnos a todos, ¿no? Yo creo que podemos venderle la idea.

Bueno, pues nada, comunidad maker borran nuestra idea de vuestra lista, y comunidad de bicis, capital riesgo, estamos correo abierto, ¿no? Propuestas, porque, bueno, aquí aquí se están considerando cosas. Pues, vamos a darle, entonces, puerta grande al uso de la ILA como oráculo, atención. Y, Matti, se hizo popular aquel aquella frase, aquel estribillo de que la televisión mató a la estrella de la radio, aquella canción de los años ochenta, no me acuerdo. Bueno, el caso es que cada vez más veo mensajes de gente muy metida en la IA como el siguiente.

Odio decirlo, pero mi consumo de podcast también se ha desplomado por un precipicio. Solía escucharlo en mi coche o mientras entrenaba en la bicicleta indoor, y ahora, en ambos lugares, hablo solo con agentes de ella. Todo esto era un comentario a una take de DHH, H, gran estrella del desarrollo software y del emprendimiento digital, en el que DHH dice, es que no hay muchos podcast de tecnología que prefiera escuchar antes que pasar una hora charlando con un modelo de vanguardia sobre los últimos avances en el automóvil, casi tan futurista como que el vehículo se conduzca solo. Mathey, estos manes han superado la época de escuchar podcast para, ¿no? De tener conocimientos y ser más sesudos, que han desplazado todos esos espacios de de escucha a hablar con sus agentes de guía.

¿Cómo lo ves?

Pues, a mí me decepcionó el otro día, cuando hicimos un viaje en coche de seis horas, que tú normalmente vayas escuchando música. Yo de verdad que pensaba que tú eras de estas personas que va hablando con un agente, ¿no? Porque al final, intelectualmente, pues puede ser más desafiante, más nutritivo, pero no, te vi ahí muy, muy clásico con tu con tu lista de Spotify de dos mil canciones y y me pareció bien. Yo, es cierto que lo intenté durante una época. Cuando voy en el coche, suele ser mi hora de escuchar podcast o, si no, cuando estoy tendiendo la ropa por la noche, y lo intenté.

Intenté para practicar el inglés, lo intenté para, pues para preguntarle cuáles son las noticias del día, ese tipo de usos, pero no me veía, no me veía. Yo creo que esto es como los los bloggers, los que van por la calle hablando solos. O o lo tienes o no lo tienes, y yo creo que no he nacido para para estar hablando solo.

Ah, bueno, pues de AI Agent Killet de Podcast Star, quizás, tal vez. Bueno, va a ser un fenómeno que observemos porque, claro, fíjate que yo lo tengo crudo, Mati, es decir, la IA ya escribe mi newsletter mejor que yo. Bueno, no tanto, pero casi. La gente charla con el agente en vez de escucharnos nuestras interesantísimas takes del podcast. ¿A dónde vamos a llegar?

Pues, bueno, de momento hay dudas, si puerta grande, o enfermería, pero hay una señora, una mujer en Florida que sí que le va a dar enfermería a una de las guías de moda, a Cloud de Anthropic, Matthew, porque le pasó lo siguiente, te voy a contar que esta mujer estaba utilizando su cloud, no tanto para consultarles cosas, ¿no? Como para preguntarle takes o oráculo en sus relaciones, ¿sí? Como una especie de diario personal, ¿no? En la que ella volcaba sus pensamientos, sus inquietudes, y un día, ¿verdad? Bien, después de de haber hecho esto, pues fue detenida, fue atestada por la policía de del del estado de Florida.

¿Qué es lo que sucedió? Pues que en el diario, pues, puso un comentario, como puede poner cualquiera, Matti, ¿no? Lo típico del diario, ¿no? Que pones una cosa y a veces se saca de contexto. Claro, ella dijo que, bueno, presuntamente dijo, ¿no?

¿Te decía? Que planeaba atacar al sheriff de de su ciudad y pegarle unos cuantos tiros. Claro. Esto, pues, claro, la gente de Anthropic, digamos que el Cloud, pues, no es un diario como el diario de tu libretita ahí, ¿no? Y tu boliBig.

No, amiga, las herramientas de inteligencia artificial saben lo que están procesando, o por lo menos son capaces de clasificarla, y Cloud clasificó esto como, oye, esto de pegarle tiros a un sheriff, pues, a lo mejor, puede ser problemático. Entonces, escaló a la revisión humana, y el de la revisión humana lo vio con la suficiente importancia, con la suficiente credibilidad, sobre todo, como para avisar a la policía. Total, que acaba... Pues, fíjate, una cosa curiosa, la los cargos contra la mujer son de amenaza escrita de violencia. Entonces, Matti, cuidado, cuidado con lo que escribes en tu diario de día, porque Cloud no no lo tiene claro, ¿no?

Entre es la vida de un tipo y que le peguen cuatro tiros y tu privacidad, por lo que sea, está eligiendo lo de los cuatro tiros,

Es fascinante, ¿no? ¿Quién iba a pensar que una tecnología que nos ha convencido de meterle nuestras contraseñas, de meterle nuestra nuestro acceso al banco para que nos haga resúmenes, para que nos lleve la fiscalidad? Que que iba a traicionarnos de esta forma, ¿no? Ya los matemáticos lo descubrieron, ¿no? Le dijeron a Chase GPT, oye, tengo una idea para resolver Navier Stocks.

¿Y y cómo lo pagó Chase GPT? Pues adelantándose. Entonces, creo que todos acabaremos aprendiendo a a medir nuestras palabras y a no fiarnos tanto.

Ay, Mathi, es que es que esta es la sociedad de la vigilancia y con la IA, pues, puede ser más, por eso la lo la... Claro, no es que estemos diciendo en la decisión ética que tiene que tomar Anthrope y que una vez que sé que esto pasa, ¿cómo debo comportarme? Claro, el problema está en que si si los sistemas inteligentes son un panóptico de vigilancia de las corporaciones y el estado sobre la ciudadanía, tenemos un tipo de sociedad que no sé si queremos, aunque en un caso concreto podemos sentir alivio de que, oye, pues esta señora, un poco quizás desquiciada, loca o psicópata, no le pegaron los tiros a alguien. Bueno, parece una cosa buena, ¿no? Pero que el tipo de sociedad en el que todos estamos sobre vigilados, pues es un tipo de sociedad indeseable, en mi opinión.

Pero, bueno, el caso es que lo que vamos a aprender es que no podemos establecer esa ligereza con la que compartimos cosas con la IIA, no porque seamos pistoleros, sino porque, al final, la IA es una herramienta que, entre comillas, ya sabemos que no debemos antropomorizar todo, pero para entendernos, sabe lo que está haciendo, sabe de lo que está escribiendo y sabe lo que le estás preguntando.

Sí. Ah, es lo que significaba pan óptico, por cierto. Igual debería escuchar más música y menos podcast, porque...

Bueno, otro día, mira, dejamos el el episodio panóptico para para otro día, porque lo último que traigo es una de esas disputas digitales que en algún momento nos va a tocar. En Reddit hay un usuario, ¿no? Que los nunks de usuario de Reddit siempre me resultan cada vez más fascinante porque se ve que que tienen que estar como muy cogido. Pues este es el usuario Furina de Fontaine. Bueno, atención, el usuario Furina, pues él comparte una foto en la que se ve, pues, un baño, un retrete más bien, y y y esa habitación, pues, se ve como desbordada con agua saliendo del retrete e inundando todo todo el todo el baño.

Claro, él dice, atención, porque lo que me ha pasado es que el anfitrión del Airbnb, en el que estuve alojado en Australia, atención, pues uso una imagen generada con ILA, que es la que subo, de un inodoro de bordado para exigirme mil setecientos dólares. Atención, porque el el usuario Furine dice que, claro, el anfitrión estaba mintiendo para que Airbnb le le presionara y intentara sacarle las perras a este usuario turístico de Australia, y él dice una defensa que es, ¿no? Como se ve papel higiénico encima del del váter, dice, claro, ni siquiera yo usé papel higiénico durante mi estancia, así que no puedo haber dejado esos daños y, atención, me pregunto si es que alguien llegó después, lo rompió todo, y y los daños son reales, pero fue de de un tercero, porque a mí esto no no me ocurrió. Y fíjate que aquí está el dilema de si los anfitriones de Airbnb, para acusarte y sacarte del dinero, pueden usar inteligencia artificial creando situaciones falsas y ficticias.

Joder, vaya mente perversa, esto no lo he visto yo ni ni en Wallapop. Claro, si hubiera sido al revés, te diría, es un buen momento para para ser conserje, ¿no? Porque los anfitriones van a a tener ahí al conserje como aliado necesario para comprobar cosas que les mandan los los inquilinos, pero al ser esto una situacional, Rubén, no sé cómo se, bueno, lo ha solucionado la Unión Europea con las marcas de agua, la verdad, obligando a poner marca de agua en todo lo que esté generado con Ia. Pero vaya vaya situación, Antonio.

Sí, de hecho, en en los propios comentarios de Reddit la gente le ayuda, porque al descargarse la imagen y checarla, comprueban que tiene el Science CD, es decir, la marca de agua no visible de de haber sido hecha con, bueno, probablemente con nano banana. Entonces, básicamente, bueno, aunque Science CD es el el estándar, una imagen general con ChatGPT, tiene el el, creo recordar, tiene el mismo estándar de marca de agua. Es decir, hay una posible verificación a posteriori de si ha sido generada con Ia. Así que la gente se lo comprueba y todo acabó con un final feliz, el propio usuario en otro comentario mucho más abajo de del hilo, donde dice, buenas noticias, gente, el caso se resolvió y no procedía a pagar en reclamación. Y dice, es de, claro, y además, esto era un piso superior, así que no se hubiera inundado el piso de abajo, bueno, ya entran disquisiciones, debates, detalles...

Pero lo

importante es como un final

face. Se aclara en algún momento por qué no uso papel higiénico en toda su estancia, porque me quedé con la duda.

Claro, tú dices, ¿será porque llevaba las toallitas de Mercadona como siempre en la maleta? Hay gente que hace eso. Entonces, puede ser que chepe toallitas, pero es verdad que la gente de Reading no está muy bienista y no le no le no le profundizan en este tema, queda una investigación pendiente. Quiero dejar un agente de ella, fíjate qué idea tengo, investigando siempre ha ido y cada vez que hay un comentario nuevo, si tocan el tema del papel higiénico, que nos avise para poder estar más tranquilo. Es decir, que mi Instin se lo cuenta al tuyo y así poder poder estar.

Qué largo va a ser el verano que viene con los agentes de Illa haciendo tantas tonterías. Pero bueno, tenemos los Mistral, por lo menos, gastando un poco menos. ¿Nos vemos la semana que viene?

Chao, amix.

Miércoles de grabación, ay, la noche Málaga. Antonio con su bigote, yo con la cámara, yo ni ded mordiendo plantas.

Qué manera de empezar, hoy

hay de todo en el guion, mate gato y un fatal, la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la la

lo detenga. Ven, contra ejemplos, teoremas, un diluvio de papel, mientras los matemáticos dicen no, y siguen en su café. Fuerza bruta, irse Córdoba, quince millones en tokens, pero buscar el camino bueno, eso ya tiene su emoción del ajedrez. Anabierstocks, el cuento es el mismo.

No solo calcula,

también elige el camino.

Y mientras tanto en el Che Balmerin, mi referente, la mascota más segura, ni la hía la reemplazamente. Ni demasiada euforia, ni demasiado apagado, hay que ser el término medio, ese es el trabajo ganado.

Google vuelve con Argon, un millón de token de salida. Precio promociona, la cuenta no cuadra ni de vida. Mistral con su gato gordo, mejor modelo abierto europeo, pero

no te escribe un hilo de foro coche que recelo. Claudia te avisa, sheriff, si lo escribes en tu diario Airbnb, con un váter falso, el papel higiénico, qué es misterio. Deja cheche, habla con su agente en vez de escuchar Deja cheche, habla con su agente en vez de escuchar podcast, y nosotros aquí con Micro, ¿a quién le vamos a hablar?