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Una banda viral resulta ser un grupo de rock generado por IA
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Una banda viral acaba de demostrar que la música generada por IA puede triunfar en Spotify… siempre que nadie haga demasiadas preguntas.
Después de alcanzar los 500.000 oyentes mensuales antes de ser desenmascarada como una “broma artística”, la banda “The Velvet Sundown”, creada con tecnología de Suno, podría representar un adelanto de lo que será la música en la era de la inteligencia artificial… Aunque sus fans no sean del todo conscientes.
Una banda creada con IA alcanza los 500.000 oyentes y revela que usó Suno
Sakana AI entrena modelos para que colaboren entre sí
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Una misteriosa banda que se volvió viral en Spotify, superando los 500.000 oyentes mensuales, ha sido desenmascarada como una “broma artística”, según un artículo de Rolling Stone, con música creada mediante el generador de IA Suno.
Los detalles:
Los dos álbumes del grupo aparecieron en plataformas de streaming en junio sin dejar ningún rastro digital previo, lo que generó sospechas entre usuarios de Reddit y músicos.
La plataforma Deezer detectó un posible uso de inteligencia artificial, pero Spotify no exigió ninguna aclaración, permitiendo que las canciones se colaran en más de 30 playlists.
En un principio, la “banda” desmintió las acusaciones de uso de IA en redes sociales, calificándolas de vagas e infundadas. Andrew Frelon, miembro “adjunto”, dijo que todo formaba parte de una estrategia de marketing y provocación.
Frelon terminó admitiendo que al menos algunos de los temas fueron creados con Suno, utilizando su función "Persona" para mantener una voz coherente en todas las canciones.
Por qué es relevante:
Aunque en este caso tanto las canciones como la identidad de la banda no lograron engañar del todo al público, los modelos futuros sí lo harán (y probablemente ya lo estén haciendo sin que nos demos cuenta). La verdadera cuestión será si eso importa realmente o no… Tal vez, al igual que ocurre con los V-tubers, al público le baste con que el contenido sea bueno, sin importar quién —o qué— lo haya creado.
El laboratorio japonés Sakana AI ha presentado AB-MCTS, un nuevo algoritmo que permite que varios modelos de inteligencia artificial colaboren en la resolución de problemas complejos, combinando su inteligencia colectiva para abordar tareas que ningún modelo por sí solo podría resolver.
Los detalles:
El sistema combina modelos como ChatGPT, Gemini y DeepSeek mediante una búsqueda adaptativa, logrando resolver un 30% de los puzzles ARC-AGI-2, frente al 23% alcanzado por los mejores modelos individuales.
AB-MCTS asigna dinámicamente distintos modelos según sus puntos fuertes: algunos se centran en la estrategia, mientras que otros se especializan en programación, colaborando dentro del mismo problema.
Los investigadores observaron que los modelos eran capaces de corregirse entre sí: uno detectaba errores en la respuesta de otro y aportaba la solución correcta.
Sakana ha liberado el marco de trabajo detrás del sistema bajo el nombre “TreeQuest”, una herramienta de código abierto para que los desarrolladores creen sus propios sistemas colaborativos de IA.
Por qué es importante:
El enfoque de Sakana va en línea con varias tendencias actuales en el mundo de la inteligencia artificial, como los enjambres de agentes o los orquestadores que asignan tareas al modelo más adecuado. Algunos de los mayores avances futuros podrían surgir no de un modelo único y potente, sino de equipos de IAs especializadas que trabajen juntas.
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Investigadores de Helmholtz Munich han desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado Centaur, que simula el proceso de toma de decisiones y el comportamiento humano con una precisión sorprendente, entrenado a partir de millones de elecciones extraídas de experimentos psicológicos.
Los detalles:
Los investigadores ajustaron el modelo LLaMA de Meta utilizando datos de 60.000 participantes en 160 experimentos psicológicos, enseñándole a replicar los patrones de decisión humana.
El modelo Centaur predice con precisión las elecciones y comportamientos humanos en una amplia variedad de tareas, incluso en aquellas que nunca antes había visto.
Centaur superó a 14 modelos cognitivos tradicionales en 31 de 32 tareas, realizando predicciones precisas en escenarios de juegos de azar, memoria y resolución de problemas.
Los investigadores pretenden utilizar Centaur como un "laboratorio virtual" para probar teorías y comprender mejor los procesos cognitivos detrás del pensamiento humano y la salud mental.
Por qué es relevante:
El éxito de Centaur sugiere que la cognición humana y la toma de decisiones podrían ser mucho más predecibles de lo que pensábamos, lo que implica que los modelos de IA de nivel ASI podrían simular escenarios con una precisión alarmante. Además, representa una herramienta de investigación masiva, permitiendo a los científicos realizar estudios de comportamiento sin grandes presupuestos o años de reclutamiento.
NUEVAS HERRAMIENTAS
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NOTICIAS EXPRESS
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OpenAI está expandiendo su asociación Stargate con Oracle, alquilando aproximadamente 4,5 GW de capacidad en centros de datos para cubrir sus necesidades energéticas de IA.
Se informa que Anthropic está en camino de generar $4.000 millones en ingresos anuales, cuatro veces más que sus proyecciones iniciales para principios de 2025.
El CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, insinuó posibles modelos de "mundo jugable" para su modelo de generación de videos Veo 3 en una respuesta en X.
El gigante tecnológico chino Huawei ha hecho de código abierto varios de sus modelos Pangu y la tecnología subyacente de razonamiento, entrenados con sus propios chips Ascend.
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