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Pilgrim Machines, una historia de exploración espacial en el futuro a la que le falta una historia que enganche
Pilgrim Machines. Por Yudhanjaya Wijeratne. Aethon Books (17 de septiembre de 2024). 310 páginas.
En el futuro la humanidad está dando sus primeros pasos por nuestro vecindario galáctico cuando entra en contacto con una entidad alienígena que, tras años de conversaciones, le da los esquemas de un motor mucho más avanzado que los que tiene.
Para cuando consiguen descifrar los esquemas montan un primer ejemplar en la PCS Blue Cherry Blossom (BCB), una nave manejada por una inteligencia artificial que nació como una persona pero que en un momento dado de su vida optó por ser convertida en la base de esa IA.
La tripulación de la BCB está formada por personas «normales» pero también incluye algunas que han modificado sus cuerpos para adaptarse a las condiciones del espacio o para poder desempeñar alguna función especial a bordo.
El libro cuenta el viaje de la BCB y su tripulación hasta Cygnus X-1, el agujero negro que hay en el centro de nuestra galaxia, viaje que sirve al autor para ir reflexionando sobre lo que es ser humano y sobre el sentido de la vida –no, no es 42, al menos no en esta novela– desde un punto de vista claramente influido por el budismo, que es la religión del autor. Ya sabes, quienes somos, de dónde venimos y a dónde vamos.
El problema es que aunque parece que pasan cosas en realidad no pasan muchas cosas, por mucho que se encuentren a algún otro alienígena por el camino. Me la terminé esperando que llegara a algún sitio –guiño guiño codazo codazo– y porque no me gusta dejar libros a medias. Pero no la recomendaría.
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Development » Ignored Test Scan #2611 (stable)
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Un comparador de modelos de Inteligencia Artificial
Simplificándolo mucho*, se puede pensar en los modelos de las inteligencias artificiales como en las «versiones» de un software. Estos modelos pueden existir con nombres diferentes, funcionar en distintos sistemas operativos y estar programados en tal o cual lenguaje (ej. ChatGPT-4, GPT 3.5, GPT-o1-preview…) Cada cual tiene sus características, ventajas y desventajas: cómo ha sido su entrenamiento, si requiere datos etiquetados o no o cuál ha sido el conjunto de datos del que aprendió. Ahora en Countless.dev se puede acceder a toda esa información de forma fácil y rápida, comparando unos modelos con otros.
Los grandes grupos en que se puede filtrar la base de datos de modelos de IAs –que no deja de ser una gigantesca tabla– incluye a los chats (IA generativa conversacional), los de generación de imágenes, audio, los de autocompletado y los de conversión de texto-a-voz (TTS).
De cada modelo se incluye el nombre, empresa desarrolladora y detalles importantes como la longitud de entrada/salida máxima y si soportan visión o no. Esta es una función que tienen alguna IAs en las que les enseñas una foto o vídeo y te dicen qué es lo que ven, o hacen OCR de los textos.
No menos importante es que también se incluye el precio de entrada/salida por millón de tokens. Los tokens son las unidades de información que manejan las IAs; las generadoras de texto lo descomponen en tokens del tamaño de las sílabas –más o menos– y por eso se puede hablar de cuántos tokens procesan por segundo, o suceder que te cobren 5 dólares por millón de tokens.
Los datos en general parece que están bastante actualizados, así que si necesitas ver qué opciones tienes o qué te pueden costar las consultas a la IA para un proyecto, dependiendo de cuán popular sea, ahí lo tienes. Es una herramienta interesante sobre todo para programadores, jefes de producto y gente interesada en las tripas de la IA en general.
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* Pero mucho, mucho.
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