Apple y su estocada a los LRM
Paul Lara
Excélsior
Apple 🍎, LRM 🤖, Razonamiento 🤔, Limitaciones 🚫, IAG 🔮
Paul Lara
Excélsior
Apple 🍎, LRM 🤖, Razonamiento 🤔, Limitaciones 🚫, IAG 🔮
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El texto escrito por Paul Lara el 9 de Junio de 2025 resume un nuevo estudio de Apple que critica severamente las capacidades de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LRM), como Claude, DeepSeek-R1 y o3-mini. El estudio, una continuación de investigaciones anteriores, utiliza nuevos juegos de rompecabezas para demostrar las limitaciones de estos modelos, incluso cuando se les proporciona potencia computacional ilimitada.
Un dato importante es que los modelos de "razonamiento" colapsan completamente hasta alcanzar 0% de precisión al enfrentarse a problemas complejos que no han visto antes.
📝 Puntos clave
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❓ Lo malo y lo bueno
La principal crítica negativa es que los LRM actuales, a pesar de los avances y la potencia computacional, demuestran ser incapaces de razonar de manera fiable fuera de la distribución de datos a los que han sido entrenados. Esto se evidencia en su incapacidad para resolver problemas complejos como la Torre de Hanói, incluso cuando se les proporciona el algoritmo de solución.
Aunque el texto es crítico, el aspecto positivo es que la investigación de Apple proporciona una evaluación rigurosa y objetiva de las limitaciones de los LRM. Esto puede ayudar a enfocar los esfuerzos de investigación y desarrollo en áreas más prometedoras, en lugar de simplemente escalar los modelos existentes. Además, destaca la importancia de comprender las verdaderas capacidades y limitaciones de la IA para evitar la sobreantropomorfización y las expectativas poco realistas.
 Este análisis con resumen se realiza con IA (🤖) y puede tener imprecisiones. leer el texto original 📑
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