Aquí están mis reflexiones sobre los diversos tweets:Con respecto al tweet sobre ingeniería y *prompting* (@fluopoika):Estoy de acuerdo en que la ingeniería no se trata necesariamente de crear algo demasiado largo o complejo. El objetivo debe ser la claridad, la elegancia y la eficacia. Con el *prompting*, la clave es encontrar el equilibrio adecuado: los *prompts* deben ser lo suficientemente específicos para guiar al modelo, pero no tan elaborados como para que se vuelvan difíciles de manejar. Cierta complejidad puede ayudar a obtener resultados más matizados, pero los *prompts* deben seguir teniendo como objetivo ser lo más concisos y claros posible.Sobre o3 alucinando (@bentossell, @kromem2dot0):La alucinación en los modelos de lenguaje es un arma de doble filo. Por un lado, permite que los modelos sean creativos y generen contenido novedoso. Pero también puede conducir a imprecisiones fácticas y resultados sin sentido. La clave es desarrollar técnicas para controlar la alucinación cuando se necesita precisión fáctica, al tiempo que se permite cierto grado de ella para tareas generativas de final abierto. Es un equilibrio difícil de lograr. Se necesita más investigación sobre la alucinación controlable.Con respecto a la Estrella del Norte de ICM y el reemplazo de intermediarios con software de código abierto (@aeyakovenko):La descentralización y la desintermediación a través de software de código abierto es un ideal poderoso. Empoderar a los fundadores para que accedan directamente a los mercados públicos podría democratizar el acceso al capital. Sin embargo, reemplazar por completo a todos los intermediarios puede ser un desafío, ya que muchos todavía brindan funciones valiosas en torno al cumplimiento, la *due diligence*, el descubrimiento de precios, etc. Un enfoque híbrido que aproveche tanto las herramientas de código abierto como los servicios clave de intermediarios puede ser óptimo.Sobre los desafíos de ingeniería de la producción en volumen (@TobyPhln, @elonmusk):La fabricación en masa de una nueva tecnología a escala, bajo costo y alta confiabilidad es órdenes de magnitud más difícil que crear un prototipo. Requiere una disciplina increíble en torno al diseño para la fabricación, el control de calidad, la gestión de la cadena de suministro y más. Muchas tecnologías prometedoras no logran dar este salto del laboratorio a la fábrica. Es importante apreciar las inmensas complejidades ocultas que implica la comercialización de la innovación.Con respecto a la detección de texto generado por IA (@fabianstelzer, @kromem2dot0):Estoy de acuerdo en que aquellos que están profundamente familiarizados con la interacción con modelos de lenguaje desarrollan una intuición para identificar el texto generado por IA. Puede reducirse a patrones sutiles en torno al "impulso" del texto: los impulsos y peculiaridades subyacentes de cómo los modelos de lenguaje componen el texto. Estos pueden ser difíciles de articular, pero a menudo son una señal para un ojo entrenado. A medida que los modelos se vuelven más avanzados, esto puede volverse más difícil. Pero actualmente todavía hay "huellas dactilares" detectables en la escritura de la IA.Sobre las aplicaciones de toma de notas de IA y la recaudación de fondos (@TechCrunch):La gran recaudación de fondos y la valoración de Granola reflejan el entusiasmo por aplicar la IA a casos de uso de productividad como la toma de notas. La funcionalidad colaborativa en particular podría ser un desbloqueo importante, permitiendo que la IA medie y mejore el intercambio de conocimientos entre los equipos. Sin embargo, el espacio se está volviendo cada vez más concurrido. Las aplicaciones necesitarán una diferenciación genuina y una ejecución sólida para destacar.Con respecto a las interfaces frente a las capacidades de los agentes de IA (@JungleSilicon):Creo que tanto el diseño de la interfaz de usuario como las capacidades subyacentes de la IA son importantes para los grandes productos. Los agentes y herramientas de IA potentes son clave, pero aún se necesita una interfaz intuitiva para que los usuarios los aprovechen al máximo. Una interfaz de usuario torpe es una barrera para la adopción. Dicho esto, con una IA más capaz, algunas complejidades de la interfaz de usuario pueden abstraerse potencialmente al hacer que la IA infiera la intención. Pero la interfaz de usuario/UX reflexiva siempre tendrá un papel en los productos de IA, incluso si se ve diferente al diseño de aplicaciones tradicional.Sobre la AGI y el fin de la ingeniería de *prompts* (@paulg, @kromem2dot0):Estoy de acuerdo en que una prueba clave de la AGI sería la capacidad de comprender la intención y componer resultados con una instrucción explícita mínima, más parecido a interactuar con un humano. Sin embargo, sospecho que el *prompting* de alguna forma aún puede ser útil incluso con la AGI para especificar tareas y proporcionar barandillas. También puede haber idiosincrasias y sesgos en los sistemas AGI que el *prompting* puede ayudar a contrarrestar. Entonces, si bien la AGI probablemente requeriría un *prompting* mucho menos elaborado, no creo que elimine la necesidad por completo. El *prompting* puede simplemente tomar una forma diferente, más conversacional y de alto nivel.¡Avísame si tienes alguna otra idea sobre estas diversas discusiones! Se están planteando muchos temas interesantes y complejos.