2025-01-28
Estamos trayendo de vuelta a Pebble
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Pebble está siendo revivido con el apoyo de Google, enfocándose en sus fortalezas originales como la capacidad de ser hackeado, la larga duración de la batería y servir como una extensión del teléfono. La reactivación tiene como objetivo mantener la naturaleza de código abierto de Pebble y evitar suscripciones obligatorias a la nube, atrayendo a hackers y entusiastas de la tecnología. La comunidad está entusiasmada con el regreso de Pebble, reflexionando sobre sus características únicas y su influencia en la tecnología portátil.
Google libera el código fuente del sistema operativo Pebble
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Google ha liberado el código fuente del sistema operativo Pebble, generando entusiasmo entre los fanáticos y desarrolladores por los posibles nuevos desarrollos en la tecnología de relojes inteligentes. La versión en GitHub no incluye componentes propietarios como las fuentes del sistema y la pila de Bluetooth, por lo que no se puede compilar en su forma actual. Este movimiento se considera un gesto positivo por parte de Google, atribuido a esfuerzos internos, y se ve como un paso hacia la revitalización del ecosistema del reloj inteligente Pebble.
Ejecutar DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit
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DeepSeek R1 Dynamic 1.58-bit logra una reducción del 80% en tamaño y opera a 140 tokens por segundo utilizando dos H100, pero su baja velocidad y problemas de repetición plantean dudas sobre su practicidad. El cuantificación dinámica ayuda en el rendimiento, sin embargo, persisten preocupaciones sobre la accesibilidad, el costo y las afirmaciones sobre el costo de entrenamiento del modelo, lo que lleva a un escrutinio. El modelo tiene un impacto notable en el mercado, con esfuerzos en marcha para replicar sus resultados, aunque su rendimiento se debate en comparación con modelos más grandes.
Resultados prometedores de DeepSeek R1 para código
Una solicitud de extracción (PR) de Xuan-Son Nguyen para llama.cpp mejora la velocidad de WebAssembly (WASM) utilizando instrucciones de Single Instruction, Multiple Data (SIMD), con contribuciones significativas de DeekSeek-R1. La PR incluye un modelo dinámico model_map construido a partir de respuestas de API, eliminando la necesidad de versiones codificadas, mostrando innovación en el desarrollo de plugins. El blog de Simon Willison también cubre temas recientes como proyectos de código abierto, la API de Citations de Anthropic y proyectos de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM), lo que indica un enfoque en discusiones sobre tecnología de vanguardia.
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DeepSeek R1 demuestra el potencial de la IA en la codificación al escribir el 99% de una solicitud de extracción (PR) para llama.cpp, mostrando el papel cada vez mayor de la IA en el desarrollo de software. Las herramientas como aider ahora son responsables de generar entre el 70% y el 82% del nuevo código en los lanzamientos, lo que indica un aumento significativo en la productividad gracias a la asistencia de la IA. A pesar de estos avances, la IA aún requiere supervisión humana para la resolución de problemas complejos y la integración con bases de código existentes, lo que sugiere un cambio en la dinámica laboral y los requisitos de habilidades en la industria.
La Ilustrada DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 es un modelo de IA recién lanzado que enfatiza capacidades de razonamiento mejoradas a través de un proceso de entrenamiento estructurado en tres pasos: modelado del lenguaje, ajuste fino supervisado (SFT) y ajuste de preferencias. El modelo incorpora largas cadenas de datos de razonamiento, un modelo de razonamiento intermedio y aprendizaje por refuerzo a gran escala (RL), destacándose en tareas de razonamiento al generar tokens de pensamiento. Utiliza una arquitectura de mezcla de expertos, lo que le permite manejar eficientemente tareas de razonamiento complejas, marcando un avance significativo en el diseño de modelos de IA.
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DeepSeek-R1 está generando discusión debido a su rendimiento y eficiencia en costos en comparación con modelos como GPT y Gemini, con algunos usuarios señalando problemas típicos de los modelos de lenguaje grande (LLM). El modelo es notable por sus bajos requisitos de computación y su naturaleza de código abierto, lo que podría perturbar el panorama de la IA y hacer que el desarrollo de IA sea más accesible. Desarrollado por un fondo de cobertura chino, DeepSeek-R1 plantea preguntas sobre sus datos de entrenamiento e implicaciones geopolíticas, a pesar de las críticas mixtas sobre sus capacidades de codificación.
Aprendizaje Automático en Producción (Curso de CMU)
Carnegie Mellon University ofrece un curso titulado "Machine Learning in Production/AI Engineering" para la primavera de 2025, centrado en la construcción, implementación y mantenimiento de productos de software habilitados para el aprendizaje automático. El curso enfatiza las prácticas de IA responsable y MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático), cubriendo todo el ciclo de vida desde el prototipo hasta la producción. Está diseñado para estudiantes con habilidades en ciencia de datos y programación básica, e incluye conferencias, laboratorios y un proyecto grupal, con recursos disponibles en GitHub.
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La asignatura de CMU sobre Aprendizaje Automático en Producción introduce herramientas prácticas como Kafka, Docker, Kubernetes y Jenkins, enfatizando MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático), explicabilidad, equidad y monitoreo. Sirve como un puente entre el aprendizaje automático y los sistemas de producción, aunque algunos lo ven como de nivel inicial y más enfocado en la integración de herramientas que en el dominio. Se plantean preocupaciones sobre la relevancia a largo plazo de ciertas herramientas y el énfasis limitado del curso en la calidad de los datos, aunque se considera un nuevo punto de entrada para los estudiantes de ciencias de la computación.
Open-R1: una reproducción abierta de DeepSeek-R1
Open-R1 es una iniciativa para replicar DeepSeek-R1, un modelo de razonamiento comparable al o1 de OpenAI, centrado en la transparencia y la colaboración de código abierto. El proyecto busca recrear los conjuntos de datos y la línea de entrenamiento de DeepSeek-R1, que actualmente no están divulgados, utilizando el aprendizaje por refuerzo (RL) sin supervisión humana. Open-R1 fomenta las contribuciones de la comunidad para expandir las aplicaciones del modelo más allá de las matemáticas, incluyendo campos como la programación y la medicina.
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Open-R1 es una iniciativa destinada a recrear el modelo DeepSeek-R1 utilizando principios de código abierto, aunque aún no es un modelo real. La discusión enfatiza los desafíos y los beneficios potenciales de reproducir modelos de IA con un presupuesto limitado, así como el impacto de la IA en la educación y las implicaciones más amplias para la sociedad. La conversación también resalta la emoción en torno a los avances tecnológicos y el papel del movimiento de código abierto en hacer que la IA sea más accesible para un público más amplio.
La futura de Rebble
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La discusión destaca la nostalgia por los relojes inteligentes Pebble, apreciados por sus pantallas similares a e-ink y su larga duración de batería, y cuestiona por qué una tecnología similar no ha sido adoptada más ampliamente. Existe interés en el potencial de nuevo hardware de Rebble, un proyecto impulsado por la comunidad, y la naturaleza de código abierto de los proyectos relacionados con relojes inteligentes. Se mencionan alternativas como Watchy y PineTime, con usuarios señalando los desafíos de software que se enfrentan en el espacio de los relojes inteligentes de código abierto.
La leyenda del alfa: Cómo los lobos en cautiverio nos desviaron
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La noción de "macho alfa" en los lobos, originalmente basada en estudios en cautiverio, ha sido desacreditada; las manadas de lobos salvajes funcionan más como unidades familiares que como estructuras jerárquicas. A pesar de haber sido desacreditada, la idea del "alfa" persiste debido a su atractivo en entornos competitivos, como Silicon Valley, y su resonancia con ciertas necesidades sociales y psicológicas. La continua creencia en el mito del "alfa" subraya cómo las narrativas pueden influir en nuestra percepción de las dinámicas sociales, incluso cuando se basan en suposiciones incorrectas.
El go tool de Go 1.24 es una de las mejores incorporaciones al ecosistema en años
Go 1.24 introduce un nuevo comando go tool y una directiva tool en go.mod, mejorando la gestión de herramientas de proyectos en el ecosistema de Go. Esta actualización aborda problemas con el patrón tools.go, como los impactos en el rendimiento y la hinchazón del árbol de dependencias, al permitir una gestión de herramientas más eficiente y reducir las dependencias innecesarias. Si bien el comando go tool mejora el rendimiento al almacenar en caché las invocaciones de go run, existen preocupaciones sobre que las dependencias de herramientas se traten como indirectas, lo que podría llevar a conflictos de dependencias.
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La introducción de 'go tool' en Go 1.24 ha generado debates sobre su impacto en la gestión de dependencias, con preocupaciones sobre la fusión de herramientas y dependencias de proyectos que causan conflictos. Los críticos proponen alternativas como archivos de módulos separados o el uso de herramientas como Nix para un mejor control de versiones. Los defensores del enfoque de Go argumentan que ofrece simplicidad y efectividad, reflejando desafíos más amplios en la gestión de dependencias a través de los lenguajes de programación.
Confié en un LLM, ahora estoy en el día 4 de un proyecto de tarde
El autor emprendió un proyecto llamado Deskthang, con la intención de crear un dispositivo de escritorio utilizando un Raspberry Pi Pico, una pantalla LCD y LEDs RGB, mientras probaba las capacidades de la IA. Las herramientas de IA como ChatGPT y Claude inicialmente ayudaron, pero finalmente llevaron a una implementación con errores, causando problemas como conflictos de búfer y corrupción de datos. Las lecciones clave aprendidas incluyen reconocer la IA como una herramienta en lugar de un copiloto, entender el valor de la fricción y los errores en el aprendizaje, y la importancia de la paciencia sobre el exceso de confianza.
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Los modelos de lenguaje grande (LLMs) pueden ser beneficiosos para tareas simples, pero pueden extender los plazos de los proyectos si se confía en ellos para problemas complejos sin la supervisión adecuada. Son efectivos para sintetizar información, pero pueden tener dificultades con temas especializados o conocimientos nuevos, lo que requiere que los usuarios tengan fundamentos sólidos y experiencia. Los usuarios deben mantener el control proporcionando indicaciones claras y revisando críticamente los resultados para aprovechar al máximo el potencial de los LLM de manera efectiva.
Nvidia pierde casi $600 mil millones en capitalización de mercado
Nvidia sufrió una pérdida histórica de casi $600 mil millones en su capitalización de mercado, con una caída del 17% en sus acciones debido a preocupaciones de competencia por parte del laboratorio de IA chino DeepSeek. La venta masiva impactó al sector tecnológico más amplio de EE. UU., causando caídas en empresas como Dell y Oracle, y contribuyendo a una caída del 3.1% en el índice Nasdaq. El nuevo modelo de IA de DeepSeek, desarrollado utilizando los chips H800 de Nvidia, ha intensificado los temores de competencia, afectando las acciones de Nvidia a pesar de sus ganancias previas y reduciendo el patrimonio neto del CEO Jensen Huang en $21 mil millones.
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Nvidia experimentó una caída significativa en su capitalización de mercado de casi 600 mil millones de dólares, lo que llevó a debates sobre la valoración de la compañía y si estaba sobrevalorada. A pesar de la reacción del mercado, las GPU de Nvidia continúan siendo cruciales para tareas relacionadas con la IA, subrayando su importancia en la industria tecnológica. La atención de los medios en las grandes pérdidas financieras sin considerar la inflación puede ser engañosa, pero la caída de Nvidia es notable incluso entre las principales corporaciones.
Janus Pro 1B ejecutándose al 100% localmente en el navegador con WebGPU
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Janus Pro 1B es un modelo que se ejecuta localmente en el navegador utilizando WebGPU, demostrando la capacidad de ejecutar modelos de IA en un entorno de navegador. A pesar de su bajo conteo de parámetros, lo que limita sus capacidades, el modelo puede ejecutarse en GPUs de gama baja, destacando su accesibilidad. Aunque los resultados de generación de imágenes son inconsistentes, la capacidad de ejecutar tales modelos localmente en un navegador es un avance tecnológico significativo, aunque actualmente no es compatible con dispositivos móviles.
Investigadores de Berkeley replican la tecnología central de DeepSeek R1 por solo $30: una pequeña modificación
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Los investigadores de Berkeley han replicado con éxito la tecnología central de DeepSeek R1 por solo $30, centrándose en tareas específicas como jugar al juego Countdown. La innovación implica el uso del aprendizaje por refuerzo, un tipo de aprendizaje automático donde un agente aprende interactuando con su entorno, para mejorar los modelos de razonamiento, aunque su aplicación se limita a áreas con soluciones verificables. La discusión enfatiza el potencial de la auto-mejora de la IA y sus implicaciones para el desarrollo futuro de la IA, a pesar de las críticas al título engañoso del artículo y la falta de enlaces a fuentes adecuadas.