#79 Basta con describir lo poco que sabemos de como piensa un humano. Se hace evidente que usa conceptos, algo que una AI de las que usan redes neuronales no puede tener.
#57 No. Los modelos que se pueden ejecutar en un PC "normal" en condiciones decentes de velocidad y rendimiento no tienen nada que ver con el R1.
#66 Los modelos de 1.5, 7 u 8 billones de parámetro son modelos tuneados (Destilados) de "LlaMa" o Qwen ... son modelos "Densos" y su rendimiento y tiempo de ejecución está ligado a la cantidad de parámetros.
Esto solo cambia por que hay un competidor que hace coches mejor... pero no hace coches mejores
#30#27 Dejo este hilo de reddit, explican bastante bien por qué es más barato que otros modelos. Pero básicamente es lo que te he comentado, han encontrado una forma de hacer lo mismo con menos GPU.
#27 No le hagas mucho caso. Para entrenar esta IA han usado menos chips de los habituales pero en la misma noticia dicen que han usado 800 chips de Nvidia y cada uno cuesta al menos treinta mil dólares.
No han usado CPU normales. Han usado GPU profesionales pero no tan caras como para haber sido bloqueadas aún por EEUU
Nvidia lleva lanzada en bolsa más de un año, ¿Por qué? Por las IA. Están vendiendo la mona de que es lo más importante que ha hecho el hombre desde la rueda.
Todas las empresas yankis meten recursos a cascoporro. Y llega la empresa china y con un sistema no guiado se ahorra infinitos esfuerzos de hardware y enseña al mundo que no hace falta tanto chip millonario.
Como la bolsa es un juego, es un juguete, se ponen a vender y baja.
Un sistema es no guiado cuando nadie verifica el resultado. Si entrenas una IA para saber si una foto tiene una mano abierta o cerrada le tienes que dar cientos de imágenes a un humano y que él marque manualmente cuando está abierta y cerrada. Ellos han conseguido lo que se suponía que no era posible, que la IA supiera automáticamente si estaba bien el resultado o mal (resumen inexacto y de brocha gorda)
#5 Las IA que había hasta ahora, necesitaban los tensor core, unos núcleos especializados en IA.
Esas GPU eran costosas de fabricar, y aunque se podía, el rendimiento para otras cosas (jugar) no era óptimo, como cuando les dio por hacer GPUs para minar bitcoin (los asic)
Ahora resulta que deepseek funciona bien en gráficas normales, cpus (con mucha ram) o incluso en una raspberry pi.
Y eso hace saltar por los aires toda la investigación en los AI core, haciendo que evidentemente, la empresa pierda valor.
#5 Porque la bolsa siempre quiere ganar mas, en este caso produciendo mas, vendiendo mas y consumiendo mas. Esta IA hace mas con menos, con lo cual las espectativas de ventas han caido.
#5 entiendo que se creía que para ia necesitabas los últimos modelos y Nvidia tenía casi monopolio de las que necesitas para desarrollar ia, y puede ser que con la deepseek no es necesario estos últimos modelos y puedes desarrollarlo con modelos más antiguos y baratas, incluso podría desarrollar con modelos chinos más baratos (no tengo ni idea de informática), en resumen entiendo que con deepseek la necesidad de estos últimos modelos monopolio o quasi monopolio y más costosas ya no es 100% necesarias, para cubrir una necesidad surge un instrumento más económico y del que ya más empresas/países pueden fabricar
#5 Porque han conseguido por 4 duros una ia más potentes que las que tiene google, x o meta. Y esas empresas tenian pensado invertir una fortuna en chips de Nvidia porque creían que el desarrollo de la ia estada directamente ligado a la potencia del hardware.
Deepseek les ha demostrado que no es así y muy probablemente esas empresas paralicen las inversiones millonarias.
#129 Si sigues el hilo verás que ya he explicado qué no es lo mismo andar haciendo deporte al lado de la fuente de contaminación, pero tú ya has sacado el disfraz de inquisidor. ¿Y tú qué sabes cuánto piso yo una ciudad? ¿O como me muevo en una ciudad, las pocas veces que voy a una?
#13 Y lo que es peor, son quienes más protestan contra las fake news y los bulos para conseguir meter mano en las noticias y poder manipularlas legalemente, con el pretexto de evitar que los medios mientan.
#13 Por desgracia no, cada uno barre hacia su lado.
Ahora hay que mirar quien miente y como miente. Hay que ver para que se miente y cuales son las intenciones una vez en el poder.
En este pais las promesas electorales son papel mojado, así que tienes un 99% de los políticos mintiendo para llegar al poder o en su defecto haciendo promesas que saben que por diferentes motivos no van a poder cumplir.
Luego hay que ver quienes mienten, que mentiras cuentan y sobre todo con que propósito, no vaya a ser que creerse las mentiras resulte en una realidad mucho más dura de lo que ya es.