{"id":974,"date":"2025-05-23T16:22:16","date_gmt":"2025-05-23T16:22:16","guid":{"rendered":"http:\/\/68308ab889ceed06a251da52"},"modified":"2025-05-23T16:22:16","modified_gmt":"2025-05-23T16:22:16","slug":"porque-la-habilidad-de-claude-para-jugar-pokemon-es-crucial-para-valorar-el-poder-de-anthropic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/05\/23\/porque-la-habilidad-de-claude-para-jugar-pokemon-es-crucial-para-valorar-el-poder-de-anthropic\/","title":{"rendered":"Porqu\u00e9 la habilidad de Claude para jugar Pok\u00e9mon es crucial para valorar el poder de Anthropic"},"content":{"rendered":"
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Cuando Claude 3.7 Sonnet prob\u00f3 el juego, se encontr\u00f3 con varios problemas: pas\u00f3 docenas de horas atascado en una ciudad y tuvo dificultades para identificar a los personajes no jugadores, lo que fren\u00f3 dr\u00e1sticamente su progreso. Con Claude 4 Opus, Hershey observ\u00f3 una mejora en la memoria a largo plazo y en la capacidad de planificaci\u00f3n del modelo al verlo navegar por una b\u00fasqueda compleja.<\/strong> Tras darse cuenta de que necesitaba cierto poder para avanzar, la IA dedic\u00f3 dos d\u00edas a mejorar sus habilidades antes de continuar. Hershey teoriza que ese tipo de razonamiento en m\u00faltiples pasos, sin retroalimentaci\u00f3n inmediata, demuestra un nuevo nivel de coherencia, lo que indica que el modelo tiene una mayor capacidad para mantenerse enfocado.<\/p>\n

“Es una de mis formas favoritas de conocer un modelo. As\u00ed entiendo cu\u00e1les son sus fortalezas y debilidades. Es mi manera de familiarizarme con este nuevo modelo que estamos a punto de lanzar y de trabajar con \u00e9l”, describe Hershey.<\/p>\n

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Google elige a M\u00e9xico para su ‘Centro de Excelencia en Ingenier\u00eda’: Crear\u00e1 unos 100 empleos de alto nivel y un programa de becarios<\/a><\/div>\n

Google est\u00e1 invirtiendo en el talento mexicano. WIRED convers\u00f3 con Eduardo Bravo, Director de Ingenier\u00eda de Google, quien lidera el nuevo Centro de Excelencia de Ingenier\u00eda en la Ciudad de M\u00e9xico. Este centro generar\u00e1 100 empleos para ingenieros de software y ser\u00e1 fundamental en el desarrollo de infraestructura para productos esenciales de Google, incluyendo Android, Chrome, Workspace y Google Ads.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Todo el mundo quiere un agente<\/h2>\n

La investigaci\u00f3n de Anthropic sobre Pok\u00e9mon<\/em> es un enfoque novedoso para abordar un problema preexistente: \u00bfc\u00f3mo entender qu\u00e9 decisiones toma una IA cuando enfrenta tareas complejas y c\u00f3mo orientarla en la direcci\u00f3n correcta?<\/p>\n

La respuesta a esta pregunta es esencial para avanzar en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas complejas con relativa autonom\u00eda. En Pok\u00e9mon<\/em>, es crucial que el modelo no pierda el contexto ni olvide<\/em> la tarea en curso. Esto tambi\u00e9n aplica a los agentes de IA encargados de automatizar flujos de trabajo extensos, incluso aquellos que requieren cientos de horas. “A medida que una tarea pasa de cinco a treinta minutos, se observa c\u00f3mo disminuye la capacidad del modelo para mantener la coherencia y recordar todo lo necesario para completarla con \u00e9xito”, se\u00f1ala Hershey.<\/p>\n

Anthropic, al igual que muchos otros laboratorios de IA, aspira a desarrollar agentes potentes que puedan venderse como productos al consumidor. Krieger afirma que el principal objetivo de Anthropic este a\u00f1o es que Claude “haga horas de trabajo por ti”.<\/strong> “Este modelo ya lo est\u00e1 logrando: vimos c\u00f3mo uno de nuestros clientes de acceso temprano hizo que el modelo se pasara siete horas realizando una gran refactorizaci\u00f3n”, comenta Krieger, refiri\u00e9ndose al proceso de reestructurar c\u00f3digo para hacerlo m\u00e1s eficiente y organizado.<\/p>\n

Este es el futuro hacia el que trabajan empresas como Google y OpenAI. A principios de esta semana, Google lanz\u00f3 Mariner, un agente de IA<\/a> integrado en Chrome que puede realizar tareas como comprar alimentos, por 249.99 d\u00f3lares al mes. OpenAI acaba de lanzar Codex<\/a>, un agente de codificaci\u00f3n, y hace unos meses present\u00f3 Operator, un agente capaz de navegar por internet en nombre del usuario.<\/p>\n

En comparaci\u00f3n con sus competidores, Anthropic suele considerarse m\u00e1s prudente, avanzando r\u00e1pidamente en la investigaci\u00f3n pero m\u00e1s lentamente en el despliegue. Y, trat\u00e1ndose de una IA poderosa, eso podr\u00eda ser algo positivo: un agente con acceso a informaci\u00f3n confidencial, como la bandeja de entrada de un usuario o sus claves bancarias, puede suponer un riesgo. En una entrada de blog, Anthropic escribi\u00f3: “Hemos reducido significativamente los comportamientos en los que los modelos utilizan atajos o lagunas para completar las tareas”. La empresa tambi\u00e9n afirma que tanto Claude 4 Opus como Claude Sonnet 4 tienen un 65% menos de probabilidades de incurrir al “hacking de recompensas”,<\/em><\/strong> que los modelos anteriores, al menos en determinadas tareas de codificaci\u00f3n.<\/p>\n

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\"Jony<\/picture><\/span><\/div>\n
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OpenAI apuesta por el legendario dise\u00f1ador del iPod Jony Ive para crear su primer dispositivo IA<\/a><\/div>\n

A mediados de la semana, Sam Altman comparti\u00f3 la noticia: Io, la empresa fundada por Ive, se fusionar\u00e1 con su empresa OpenAI.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\u00bfQu\u00e9 tanto se puede confiar en Claude 4 Opus?<\/h2>\n

El cient\u00edfico jefe de Anthropic<\/a>, Jared Kaplan, explic\u00f3 a WIRED que Claude 4 Opus es el primer modelo de la empresa clasificado como ASL-3<\/strong>, un nivel de seguridad que se utiliza para evaluar los riesgos de un modelo. “ASL-3 se refiere a los sistemas que aumentan sustancialmente el riesgo de mal uso catastr\u00f3fico en comparaci\u00f3n con las l\u00edneas de base no IA”, dice una entrada de blog que describe su pol\u00edtica.<\/p>\n

Kaplan afirma que el equipo rojo, el grupo de seguridad encargado de someter los modelos de Anthropic a pruebas de estr\u00e9s para detectar vulnerabilidades, llev\u00f3 a cabo evaluaciones exhaustivas sobre Claude 4 Opus y desarroll\u00f3 nuevas medidas para mitigar riesgos catastr\u00f3ficos. En un comunicado, un portavoz indica que Sonnet 4 se lanza bajo la clasificaci\u00f3n ASL-2, el nivel de seguridad b\u00e1sico de Anthropic<\/a>. El modelo m\u00e1s grande, Opus 4, se trata con mayor cautela bajo las normas m\u00e1s estrictas de ASL-3, a menos que futuras pruebas permitan reclasificarlo como ASL-2.<\/p>\n

El objetivo es construir una IA<\/a> capaz de realizar tareas cada vez m\u00e1s complejas y prolongadas de forma segura y confiable, sostiene Kaplan, quien a\u00f1ade que este campo est\u00e1 avanzando r\u00e1pidamente, m\u00e1s all\u00e1 de los simples chatbots<\/em> y hacia una IA que act\u00fae como colaborador virtual. Todav\u00eda no se ha llegado a ese punto, y el principal reto para todos los laboratorios de IA sigue siendo mejorar la fiabilidad a largo plazo. “No sirve de nada si a mitad de camino comete un error y se descarrila”, concluye Kaplan.<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en<\/em> WIRED.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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