@DotCSV Entender una cadena de razonamiento no equivale a entender una cuenta de resultados y los movimientos de estas semanas tienen su origen en algo muy sencillo: si hacemos nuestras cuentas públicas se nos cae todo el relato. No se trata de supercapacidades, sino de dinero…as always
@DotCSV Una IA frontera gobernable, con trazabilidad total de su razonamiento sería potencialmente una AGI porque esa sería su base de autoaprendizaje infinito y eficiente. Además, una IA capaz de generar y consumir modelos del mundo externos, no implícitos en el entrenamiento.
@hasantoxr Temporalidad, recibos y autoalojamiento son avances reales, pero no convierten un grafo en el cerebro de una empresa. Un hecho fechado puede seguir siendo falso; un recibo prueba ingestión, no verdad. La prueba está en los límites: datos faltantes, cambio de contexto y error...
@monospodcast Se nota que hay mucho trabajo, es un 10/10 en cuanto a comunicación comparado con las alternativas... como pieza audiviosual sigue siendo muy mejorable para mi gusto: ritmo, coherencia recursos...
@ControlMision Hola @grok, en qué beneficia esto a Elon Musk de cara a su próxima IPO y porqué China llegará antes a la luna ?? pd: no hace falta que contestes
Nothing humbles you like telling your OpenClaw “confirm before acting” and watching it speedrun deleting your inbox. I couldn’t stop it from my phone. I had to RUN to my Mac mini like I was defusing a bomb.
@karpathy No, the app store isn’t dying.
What’s dying is software without structure.
An LLM can generate 300 lines in seconds.
But without real, integrated, governed data, it’s just reasoning on sand.
The future isn’t ephemeral apps.
It’s sovereign infrastructure with orchestration on top.
@ylecun@scaling01 This is my work. In it, LLMs are ruled out before they even get a chance to participate. I’m sharing the paper with you — I know you’ll like it.
@aakashgupta Easy: by stopping data theft and giving it back to the end user with real value for them, not for intermediaries.
Google’s “moat” isn’t AI or personalization: it’s 20 years of data extraction against the user.
Esto no invalida a los LLMs, por supuesto, sólo los sitúa en el lugar correcto… muy lejos de ser una solución confiable para la industria o sectores estratégicos.
La semana que viene publicamos un nuevo paper con el primer estudio que demuestra el camino hacia una AGI vertical en dominios críticos.
Basado en un benchmark que haremos público para que cualquiera pueda reproducir y validar sus sistemas.
Principales conclusiones 🧵
5️⃣ El futuro no es un LLM más grande, es un sistema que sepa decir “no”
La ventaja competitiva no está en generar mejores respuestas,
sino en construir sistemas que:
•entiendan estados
•respeten reglas
•y sepan cuándo no decidir