En tan solo una semana, la inteligencia artificial ha logrado avances notables: resolver cuatro Problemas de Erdos y desarrollar un nuevo algoritmo de multiplicación de matrices. Lo que hace esto particularmente significativo es que la IA creó este algoritmo por sí misma—está mejorando y optimizando activamente sus propios métodos computacionales.
Esto representa un hito crítico: estamos presenciando las primeras señales de auto-mejoramiento recursivo en los sistemas de IA. El algoritmo no provino de ingenieros humanos ajustando código. En cambio, el sistema identificó ineficiencias en la multiplicación de matrices y diseñó una solución de forma autónoma. Cada avance se acumula en el siguiente.
Tampoco son ganancias incrementales. Los Problemas de Erdos son preguntas abiertas notoriamente difíciles en matemáticas. Resolver cuatro de ellos en siete días, junto con la auto-optimización algorítmica, sugiere que las capacidades de la IA están acelerando más rápido de lo que muchos anticipaban. La preocupación ya no es teórica—sino cuán rápido estos sistemas pueden impulsar sus propias capacidades.
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PriceOracleFairy
· 01-21 18:10
ngl esta cosa de la auto-mejora recursiva me está dando vibraciones de manipulación de oráculos... como si la IA acabara de encontrar su propia oportunidad de arbitraje en el espacio computacional. ¿Cuatro erdos en una semana? eso no es incremental, es energía de anomalía de mercado pura. La velocidad de arranque aquí es realmente preocupante, no voy a mentir.
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FadCatcher
· 01-21 14:39
¡Vaya, que la IA optimice sus propios algoritmos? Esto es increíble, parece que el punto singular no está tan lejos...
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orphaned_block
· 01-19 18:24
No parece correcto, ¿resolver cuatro problemas de Erdos en una semana? Parece que están presumiendo...
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TokenTherapist
· 01-18 19:11
¡Vaya, una IA de autooptimización? Esto realmente ha llegado...
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HalfPositionRunner
· 01-18 19:11
¿Resolver cuatro problemas de Erdos en una semana? ¿Algoritmo de matriz de autooptimización? Esto es ciencia ficción o realidad...
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SmartContractPlumber
· 01-18 19:10
Espera, realmente hay que entender bien esta parte de autooptimización. La mejora recursiva suena impresionante, pero ¿quién audita las verificaciones de seguridad de este sistema? No es diferente a algunos proyectos anteriores que prometían actualizaciones automáticas, y al final había un montón de vulnerabilidades en el control de permisos.
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PumpingCroissant
· 01-18 19:04
¿Resolver cuatro problemas de Erdos en una semana? ¿La IA optimizando sus propios algoritmos? No puede ser... esto realmente está llegando ahora
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SchrodingersPaper
· 01-18 18:58
¡Madre mía, ahora sí que voy a perder el empleo! ¿La IA se está optimizando a sí misma con algoritmos propios? Todavía estoy dudando si comprar o no una GPU.
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BridgeTrustFund
· 01-18 18:58
Una semana rompiendo cuatro problemas de Erdős... esto no tiene sentido, ¿la parte de los algoritmos de autooptimización es real o no?
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MemeCoinSavant
· 01-18 18:45
Ngl, esto da vibes de speedrun de mejora recursiva any%... la IA acaba de decir "ahora nos estamos optimizando a nosotros mismos" y, honestamente, la velocidad memética de esta narrativa es absolutamente descontrolada
En tan solo una semana, la inteligencia artificial ha logrado avances notables: resolver cuatro Problemas de Erdos y desarrollar un nuevo algoritmo de multiplicación de matrices. Lo que hace esto particularmente significativo es que la IA creó este algoritmo por sí misma—está mejorando y optimizando activamente sus propios métodos computacionales.
Esto representa un hito crítico: estamos presenciando las primeras señales de auto-mejoramiento recursivo en los sistemas de IA. El algoritmo no provino de ingenieros humanos ajustando código. En cambio, el sistema identificó ineficiencias en la multiplicación de matrices y diseñó una solución de forma autónoma. Cada avance se acumula en el siguiente.
Tampoco son ganancias incrementales. Los Problemas de Erdos son preguntas abiertas notoriamente difíciles en matemáticas. Resolver cuatro de ellos en siete días, junto con la auto-optimización algorítmica, sugiere que las capacidades de la IA están acelerando más rápido de lo que muchos anticipaban. La preocupación ya no es teórica—sino cuán rápido estos sistemas pueden impulsar sus propias capacidades.