Apuesta por la idea, no por el laboratorio. Si Anthropic se estanca, eso es culpa del paradigma, no del equipo. Los LLMs predicen. El razonamiento necesita retroalimentación fundamentada, memoria a largo plazo, herramientas e incentivos. Solo las redes sin permisos pueden poner a prueba eso a gran escala.
Tim Dettmers
Tim Dettmers8 ago, 02:21
Parece que el panorama entre el código cerrado y los pesos abiertos se ha nivelado. GPT-5 es solo un 10% mejor en programación que un modelo de pesos abiertos que puedes ejecutar en un escritorio de consumo y pronto en un portátil. Si Anthropic no puede desarrollar un buen modelo, entonces probablemente no veremos AGI por un tiempo.
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