Tipo: Artículo web Enlace original: https://x.com/karpathy/status/1938626382248149433?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA Fecha de publicación: 2025-09-04
Resumen #
QUÉ - El artículo discute la competencia por desarrollar un “núcleo cognitivo” basado en modelos de lenguaje de grandes dimensiones (LLM) con pocos miles de millones de parámetros, diseñado para ser multimodal y siempre activo en cada computadora como núcleo del personal computing basado en LLM.
POR QUÉ - Este artículo es relevante para el negocio de la IA porque ilustra una tendencia emergente hacia modelos LLM más ligeros y capaces, que podrían revolucionar la forma en que la inteligencia artificial se integra en los dispositivos personales, ofreciendo nuevas oportunidades de mercado y mejoras en las capacidades cognitivas de las aplicaciones de IA.
QUIÉNES - Los actores principales son investigadores y empresas tecnológicas que están desarrollando modelos LLM avanzados, con un enfoque particular en Andrey Karpathy, un influyente investigador en el campo de la IA.
DÓNDE - Este artículo se posiciona en el contexto de la competencia por la innovación en el sector de los modelos de lenguaje de grandes dimensiones, con un enfoque específico en el personal computing y la integración multimodal.
CUÁNDO - La discusión es actual y refleja una tendencia emergente en el sector de la IA, con un potencial impacto significativo en los próximos años.
IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Oportunidades: Desarrollar modelos LLM ligeros y multimodales para el personal computing puede abrir nuevos mercados y mejorar la integración de la IA en los dispositivos personales.
- Riesgos: La competencia es intensa, y otras empresas podrían desarrollar soluciones similares o superiores.
- Integración: Estos modelos pueden integrarse en el stack existente para mejorar las capacidades cognitivas de las aplicaciones de IA.
RESUMEN TÉCNICO:
- Tecnología principal: Modelos de lenguaje de grandes dimensiones (LLM) con pocos miles de millones de parámetros, diseñados para ser multimodales.
- Escalabilidad: Estos modelos están diseñados para ser ligeros y siempre activos, lo que los hace escalables para su uso en dispositivos personales.
- Diferenciadores técnicos: La capacidad de ser multimodales y siempre activos, sacrificando el conocimiento enciclopédico por una mayor capacidad cognitiva.
Casos de uso #
- Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
- Soluciones para clientes: Implementación para proyectos de clientes
- Inteligencia estratégica: Entrada para la hoja de ruta tecnológica
- Análisis competitivo: Monitoreo del ecosistema de IA
Recursos #
Enlaces originales #
- The race for LLM “cognitive core” - Enlace original
Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 2025-09-04 19:28 Fuente original: https://x.com/karpathy/status/1938626382248149433?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA
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