Por qué la inteligencia artificial aún no sabe depurar su propio código

La IA no puede depurar su propio código porque carece de la capacidad de razonamiento paso a paso y no ha sido entrenada con suficientes ejemplos reales de sesiones de depuración.

La IA no puede depurar su propio código porque carece de la capacidad de razonamiento paso a paso y no ha sido entrenada con suficientes ejemplos reales de sesiones de depuración.

La inteligencia artificial (IA) todavía no puede depurar su propio código de manera efectiva. Aunque herramientas como GitHub Copilot pueden generar código automáticamente, fallan al enfrentar situaciones en las que ese código no funciona como se esperaba. Un estudio de Microsoft Research utilizó una herramienta llamada debug-gym, que simula condiciones reales de trabajo, y encontró que un agente de IA logró resolver algunos errores, pero no superó el 50% de éxito en los escenarios propuestos. La investigación sugiere que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) no han sido entrenados con suficientes ejemplos reales de sesiones de depuración. Microsoft propone entrenar modelos específicos que actúen como 'buscadores de contexto' para mejorar la capacidad de depuración de la IA.

Crítica:El artículo es una llamada a la realidad para aquellos que creen que la IA puede reemplazar a los programadores humanos. La investigación de Microsoft es un buen ejemplo de cómo la IA todavía tiene mucho que aprender. La crítica es que el artículo podría haber sido más conciso y directo en su mensaje, pero en general, es un buen análisis de las limitaciones actuales de la IA en la depuración de código.
fuente wwwhatsnew.com
14-04-2025 18:00

Tecnología
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El Curador de Realidades Sintéticas es un especialista que selecciona, evalúa y valida contenidos generados por inteligencia artificial, usando criterios que van más allá de la simple eficiencia algorítmica.

Curador de Realidades Sintéticas: la nueva brújula humana en la era de la IA

La inteligencia artificial (IA) generativa está alcanzando niveles de calidad indistinguibles del contenido humano, lo que plantea la necesidad de un Curador de Realidades Sintéticas. Este rol surge como respuesta al caos informativo que se avecina, donde alguien debe decidir qué contenido generado por IA es útil, veraz o éticamente aceptable. El curador no solo selecciona y evalúa contenidos, sino que también verifica su autenticidad y asegura que la narrativa tenga sentido para los humanos. Este trabajo requiere sensibilidad cultural, pensamiento crítico, conocimiento ético y comprensión contextual. Se supone que la IA generativa seguirá mejorando y que la supervisión humana será indispensable para garantizar la coherencia, veracidad y ética del contenido. Sin embargo, algunos cuestionan si este rol es realmente necesario o si es solo una versión modernizada del editor o verificador de hechos. El futuro de este rol puede evolucionar hacia perfiles más activos y transformadores, como Diseñador de Perspectivas Artificiales, Arqueólogo Digital o Filósofo de la Autenticidad Artificial.
...plantea una reflexión interesante sobre el futuro del trabajo en la era de la IA, pero a veces se pierde en especulaciones y no ofrece respuestas concretas. La idea del Curador de Realidades Sintéticas es intrigante, pero requiere más desarrollo. ...termina con una nota de humor negro al comparar a los futuros profesionales con 'faroleros' en la era de las linternas potentes.
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Abrir el motor de inferencia significa que cualquier persona podrá acceder, estudiar, adaptar y ejecutar estos modelos sin depender de infraestructuras cerradas o licencias restrictivas.

DeepSeek da un paso firme hacia el código abierto: qué significa abrir su motor de inferencia

DeepSeek AI, un laboratorio de inteligencia artificial chino, ha anunciado la liberación de su motor de inferencia, un componente crucial para ejecutar modelos de IA. Esto permite a desarrolladores y académicos acceder, estudiar, adaptar y ejecutar estos modelos sin depender de infraestructuras cerradas. El motor de inferencia es como el sistema que traduce instrucciones en acciones reales en un automóvil. DeepSeek también ha liberado cinco herramientas orientadas a la infraestructura de IA y ha presentado un modelo llamado DeepSeek-GRM, diseñado para mejorar el modelado de recompensas. Además, han actualizado su modelo DeepSeek V3-0324, que lidera los rankings de rendimiento entre los modelos de código abierto. Próximamente, lanzarán DeepSeek R2, con mayor capacidad para escribir código y razonar en idiomas distintos al inglés.
...es interesante, pero podría profundizar más en los detalles técnicos del motor de inferencia y sus implicaciones. La noticia es positiva, pero falta una crítica más profunda sobre los posibles riesgos y desafíos de abrir el código de los modelos de IA.
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Microsoft vendió el 5% de acciones de Apple en 2003 por preocupaciones antimonopolio, perdiendo miles de millones de dólares en el proceso.

Bill Gates explica por qué Microsoft vendió el 5% de acciones que tenía de Apple. Perdieron miles de millones al hacerlo

En 1997, Microsoft compró 150 millones de acciones de Apple cuando la empresa estaba cerca de la bancarrota. Bill Gates se arrepiente de haber vendido el 5% de acciones de Apple en 2003, ya que podrían valer 202.509 millones de dólares hoy. La venta se realizó debido a preocupaciones antimonopolio. Microsoft convirtió 150.000 millones de acciones preferentes en 18,1 millones de acciones ordinarias y las vendió por 550 millones de dólares. Las acciones de Apple han aumentado significativamente desde entonces.
...es interesante, pero el título podría ser más específico sobre la cantidad de dinero que Microsoft podría haber ganado si no hubiera vendido las acciones de Apple. La crítica es que el título es un poco sensacionalista, pero el contenido es informativo y bien documentado.
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ChatGPT puede generar tickets y facturas falsos con un alto grado de realismo, incluyendo detalles como fechas, importes y números de producto.

He probado a generar tickets y facturas falsas en ChatGPT y me he llevado una sorpresa. Ya no podré fiarme ni de los documentos físicos

ChatGPT puede generar imágenes hiperrealistas de tickets y facturas que parecen auténticos. Un ticket de Zara con fecha 1 de abril de 2025, a las 11:39, con un importe de 25 euros, incluyendo IVA, fue generado de manera convincente. La herramienta puede crear documentos con detalles como dirección de tienda, número de producto y fecha. Incluso puede replicar tickets digitales de aplicaciones como Pull&Bear y generar facturas de compañías eléctricas o telecomunicaciones con cambios en nombre, dirección o importe.
...revela la capacidad de ChatGPT para generar documentos falsos con un realismo alarmante, lo que plantea graves riesgos de fraude. La única solución viable parece ser la implementación de sistemas de verificación como códigos QR únicos. Mientras tanto, es crucial que empresas y administraciones dejen de confiar ciegamente en imágenes como prueba documental.
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Usar una VPN es obligatorio para acceder a las últimas novedades en IA debido a las restricciones geográficas y legislaciones sobre privacidad en la Unión Europea.

Si quieres usar lo último en IA, tener una VPN se ha vuelto obligatorio. Y nada apunta a que cambie pronto

El uso de VPN se ha vuelto esencial para aquellos que desean acceder a las últimas novedades en inteligencia artificial, especialmente en la Unión Europea, donde las legislaciones sobre privacidad y control son más estrictas. Debido a las restricciones geográficas y a la espera de cumplir con los requisitos, las empresas de IA lanzan sus productos fuera de Europa. Por ejemplo, Apple Intelligence y Meta AI se demoraron en aterrizar en la UE. Para acceder a estas novedades, se recomienda usar una VPN con una cuenta de fuera de Europa.
...hace un buen trabajo al explicar la importancia de las VPN para acceder a las últimas novedades en IA, especialmente en la UE. Sin embargo, podría profundizar más en las implicaciones técnicas y legales de estas restricciones geográficas y legislaciones sobre privacidad.
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Rick Wolter pasó de ser un recluso a un desarrollador de software y ahora ayuda a cientos de personas con su organización Underdog Devs.

Aprendió a programar clandestinamente desde la cárcel con PCs viejos. Se convirtió en desarrollador y ahora ayuda a los demás

Rick Wolter pasó 18 años en prisión por homicidio. Descubrió un artículo en The Economist sobre la demanda de ingenieros de software y se obsesionó con la programación. Sin programas formativos en la prisión, Wolter y su amigo Mohammad instalaron Python en PCs viejos. Con material didáctico enviado por su hermano y tutoriales de MIT OpenCourseWare, Rick aprendió programación y luego enseñó a otros reclusos. Después de salir de la cárcel, se enfrentó a un mundo tecnológico evolucionado, estudió en un colegio comunitario y consiguió su primer trabajo como desarrollador en tres años. Actualmente lidera Underdog Devs, una organización sin ánimo de lucro que ayuda a personas con antecedentes penales a convertirse en desarrolladores.
La historia de Rick Wolter es verdaderamente inspiradora, pero el título podría ser más específico sobre cómo logró su transformación. La ironía y el humor en el artículo hacen que sea una lectura agradable.
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Los estafadores utilizan técnicas como el principio de coherencia, crear una falsa urgencia, construir una relación de confianza, la trampa de la deuda social y apelar a la autoridad para manipular a sus víctimas.

La psicología detrás de los timos: así se aprovechan los estafadores de nuestra debilidad

Los estafadores utilizan técnicas psicológicas para manipular a sus víctimas. Comienzan con peticiones triviales para ganar confianza, crean una falsa urgencia para presionar a la víctima, construyen una relación de confianza a largo plazo, utilizan la deuda social para obtener favores, y apelan a la autoridad para obtener obediencia. El experto Joe Grand afirma que la gente en situaciones desesperadas no piensa críticamente y ignora las señales de alerta. Para protegerse, se recomienda verificar la identidad, desconfiar de la urgencia, reconocer las emociones y acordar una 'palabra segura'.
...proporciona una visión interesante sobre las técnicas psicológicas utilizadas por los estafadores, pero podría profundizar más en las estadísticas y los casos concretos de estafas. La crítica mordaz sería: '...es como un buen consejo de un amigo, pero sin la acción. ¿Cuántos lectores realmente cambiarán su comportamiento después de leer esto?'
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No hay consenso sobre si es necesario aprender a programar en 2025

Aprender a programar o no: los grandes líderes 'tech' no se ponen de acuerdo sobre si hace falta en 2025

Líderes tecnológicos como Mark Zuckerberg, Sam Altman, Jensen Huang, Bill Gates y Thomas Dohmke tienen opiniones divididas sobre si es necesario aprender a programar en 2025 debido al avance de la IA. Zuckerberg y Huang creen que la IA reemplazará a los programadores humanos, mientras que Gates y Dohmke sostienen que aprender a programar sigue siendo relevante. Altman sugiere enfocarse en 'dominar las herramientas de IA'.
...plantea un tema interesante, pero algunos párrafos son demasiado largos y confusos. La variedad de opiniones de los líderes tecnológicos mantiene al lector interesado, pero se esperaba una conclusión más clara.
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ChatGPT puede identificar ubicaciones geográficas a partir de imágenes con un alto grado de precisión

Esa foto que creías inocente ya no es inocente. o3 de OpenAI puede saber demasiado a partir de ella

OpenAI ha lanzado o3 y o4-mini, modelos que permiten a ChatGPT analizar imágenes con precisión. ChatGPT puede ahora deducir ubicaciones geográficas a partir de fotos, incluso borrosas o con ruido, utilizando pistas sutiles. Puede identificar calles, monumentos y restaurantes. Basta una foto de una biblioteca o la carta de un restaurante para que adivine la ubicación. Esto supone un problema para la privacidad, ya que cualquiera con ChatGPT Plus puede hacer esta búsqueda inversa de ubicación.
...revela la capacidad de ChatGPT para analizar imágenes y deducir ubicaciones geográficas, lo que supone un problema para la privacidad. La noticia es interesante, pero podría profundizar más en las implicaciones de esta tecnología.
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Es un smartwatch completo por menos de 150 euros con funciones de monitorización de actividad física y salud, diseño personalizable y buena autonomía.

Es el nuevo reloj inteligente Xiaomi y ya está en oferta: te cuento por qué su compra es un acierto

El Xiaomi Watch S4, nuevo reloj inteligente de Xiaomi, está en oferta por menos de 150 euros. Su precio recomendado es 159,99 euros, pero se puede encontrar por 140 euros en AliExpress. Ofrece un diseño personalizable, pantalla OLED de 1,43 pulgadas con resolución 466 x 466 píxeles y 2.200 nits de brillo, monitorización de actividad física y salud con más de 150 modos deportivos, GPS, y autonomía de hasta 15 días con uso normal. La batería de 486 mAh tarda 40 minutos en cargarse al 100%.
...cumple con las expectativas al proporcionar detalles específicos sobre el Xiaomi Watch S4, pero el título podría ser más descriptivo sobre las características y beneficios del producto.
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Grok Studio es una plataforma que integra codificación, escritura, diseño y colaboración con inteligencia artificial, permitiendo la ejecución en vivo de código en varios lenguajes y colaboración en tiempo real.

Grok Studio: el nuevo entorno creativo de xAI para programar, colaborar y crear con inteligencia artificial

Grok Studio es una plataforma de desarrollo y creación de contenido basada en inteligencia artificial diseñada por xAI, que integra funciones de codificación, escritura, diseño y colaboración en una sola ventana. Soporta varios lenguajes de programación como Python, C++, JavaScript, TypeScript y Bash Script. Permite la ejecución en vivo de código y colaboración en tiempo real. Grok Studio utiliza el modelo de lenguaje Grok 3, que ha logrado un puntaje Elo de 1402 en Chatbot Arena. La plataforma es útil para desarrolladores, periodistas, redactores, equipos de marketing y educadores.
...promete mucho con el título, pero al final, Grok Studio parece ser 'solo' una herramienta más en el mercado de la productividad y la codificación con IA. Sin embargo, su integración de características y el uso del modelo Grok 3 son ciertamente destacables.
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La elección del modelo generativo es igual de decisiva que la calidad de los embeddings para la calidad final de las respuestas en un pipeline de RAG.

La importancia de elegir bien el modelo en Ollama en un RAG (más allá de la calidad de los embeddings)

En un pipeline de RAG, la elección del modelo generativo es crucial para la calidad final de las respuestas. Modelos pequeños (0.5 B) tienen memoria interna reducida y tendencia a parafrasear o recortar, mientras que modelos medianos y grandes (7 B–13 B+) reconocen mejor las instrucciones de copia literal y producen salidas más fieles. La capacidad de 'memoria' y síntesis de información, gestión de la ventana de contexto, alineamiento con instrucciones y parámetros de generación, e impacto en la fidelidad y confiabilidad son aspectos clave. Para aplicaciones críticas, se recomienda invertir en redes de 7 B o superiores.
...es una advertencia necesaria sobre la importancia de elegir el modelo generativo adecuado en un pipeline de RAG, pero podría ser más conciso y directo en sus recomendaciones. La crítica mordaz sería: 'No te quedes solo en los embeddings, la capacidad interna del modelo es la verdadera clave para respuestas precisas... y no te olvides de invertir en modelos de 7 B o superiores para aplicaciones críticas!'
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