El protocolo Agent2Agent (A2A) de Google facilita la comunicación y colaboración entre agentes de IA, promoviendo la interoperabilidad y el trabajo en equipo para resolver problemas complejos y la automatización.
La IA está transformando la creación y consumo de revisiones científicas. Un enfoque híbrido, con eficiencia de la IA y supervisión humana, dominará los artículos de revisión futuros, ofreciendo perspectivas y metodologías innovadoras para la investigación académica.
Microsoft ajusta su estrategia de IA, priorizando la eficiencia y el despliegue de modelos sobre la expansión rápida y el entrenamiento intensivo.
OpenAI lanza GPT-4.1, desafiando a la competencia con mejoras en código, ventana de contexto ampliada y precios reducidos, impactando presupuestos y desarrollo.
Exploramos si la Inteligencia Artificial General puede reemplazar a los humanos en decisiones críticas, analizando dilemas éticos y barreras en la toma de decisiones efectiva.
OpenAI reveló detalles de GPT-4.5: 100,000 GPUs, fallos, y avances sorprendentes. Un equipo reducido ahora replica GPT-4. La eficiencia de datos es clave para el futuro.
GPT-4.5 supera la prueba de Turing, imitando humanos en el 73% de interacciones. Esto genera entusiasmo y preocupación por el futuro de la IA y su impacto social, incluyendo el uso malicioso y la manipulación.
Se anticipa GPT-4.1 de OpenAI antes de GPT-5. Este modelo podría ser un puente entre GPT-4o y GPT-5, mejorando capacidades multimodales y eficiencia.
El MCP emerge como clave para la integración de la IA, impulsado por gigantes de la industria, avances tecnológicos y el crecimiento del ecosistema. Se convierte en un estándar tangible.
Un análisis profundo del entrenamiento de GPT-4.5 de OpenAI: desafíos computacionales, avances innovadores y el cambio de enfoque hacia la eficiencia de datos.
