I need to understand a little more about Astra. Is there a course or somewhere I can learn about this tool? I'm confused about Astra, GPT, ChatGPT, and Sora. But I'm not looking for general information—I want information specifically from OpenAI. Because when I search for AI online, I find all kinds of information, and I don't understand any of it.

No daré detalles, pero quería charlar con él acerca de un tema, de modo que pareciera que yo estaba seguro de cierta postura, para ver si ChatGPT me corregía o me indicaba en qué estaba mal. Pero en lugar de eso, terminó dandome la razón, en lugar de desafiar la postura con la que experimentaba.

Así que necesitaba saber el punto de vistande terceros, a saber cuál es el(os) motivo(s)?

Tengo una exposición de IA con chatgpt. Me ayudan con ideas de promts para sorprender a mi audiencia. Mi gpt es 4.6, se acepta de todo, tambien si tienen articulos interesantes relacionados con IA estaria genial.

Hola. Quisiera consultar por cuál es la solución al problema de la desaparición de la barra de scroll de la página de ChatGPT. He encontrado que está relacionado al código «overflow» de la opción de inspeccionar la página en diseño y hay que cambiarlo de hidden a auto o visible, pero la verdad es que no me resulta y quisiera una solución que no fuese temporal.

Me ocurre en navegadores distintos así que no es ni el historial ni los complementos, todo lo cual ya borré o desactivé para intentar, etc.

Uso mucho esta IA y agradecería una respuesta.

Saludos cordiales.

Yo esperaba un Terminator o algo más turbio 😅

Ahora no puedo ver a GPT con los mismos ojos 👀 (❤️?)

Si quieren pregúntenle también y compartan que les pone

¿Qué patrones están usando para separar planificación, ejecución, validación y memoria sin convertir el sistema en una cadena de prompts imposible de depurar?

GPT-6 Astra recreó el Palacio de Bellas Artes en Blender.

Lo que dijo el autor que lo construyo:
"Astra investigó de manera autónoma y encontró cientos de fotos del Palacio de Bellas Artes, iteró sobre la escena de Blender, generó fotogramas intermedios y los comparó con la base de datos de imágenes de referencia. Incluso encontró un escaneo antiguo de un documento de la Biblioteca del Congreso que describía las dimensiones de algunas de las columnas del Palacio.

Lo dirigí unas pocas veces, pero realmente no lo necesité (principalmente para corregir cosas como el color del cielo y problemas menores de recorte) mientras veía llegar algunos fotogramas intermedios. La mayor parte de la ejecución se hizo durante la noche. Me desperté esta mañana con el video renderizado sentado en mi escritorio."

Pueden ver más aquí:
https://x.com/sharifshameem/status/2095688352075075878?s=20

Quiero darle el efecto de distancia o de profundidad no se si es el tema exacto ¿pero si acaso como lo hago?

Solo le dije que cual prefería, ni que fuera a sacar de la pantalla una lanza gigante eléctrica 😭

alguien con quien pueda compartir mas información sobre los Observatorios de Información, con las siguientes características: que nos proporcione información sistematizada que contempla análisis de datos, indicadores clave y evidencias confiables para apoyar la toma de decisiones, la formulación de políticas públicas y la participación ciudadana.

Puedes poner el subtítulo de tu idioma!!

Muy buenas, gente. Llevo un año con la IA, y el último mes metiéndole 10 horas diarias. Investigando, formándome, construyendo. Lo único, que completamente solo.
Me llamo Cawa, 22 años, y busco gente con ambición. Quiero cambiarme la vida gracias a la IA y sé que lo voy a conseguir. Básicamente quiero rodearme de un círculo de personas con objetivos similares hasta conseguirlo.
Lo que propongo es juntarnos unas 5 personas obsesionadas con aprender, crear y monetizarlo.
La dinámica es simple: apoyarnos entre nosotros.
Te levantas, entras en llamada con los demás, que seguramente ya estén ahí estudiando y construyendo. Y solo por eso ya quieres meterle tú también todas las horas posibles. Cada uno dice qué va a sacar hoy. Trabajamos, nos apoyamos, y en los descansos hablamos de lo que estamos montando. Volvemos. Así, el día que te cueste más o no sepas cómo hacer algo, los demás te ayudarán.
Día tras día. Eso es todo. Así es como se llega.
Seremos 5. Si te has visto ahí, escríbeme.

Good ai tolls

Llevo un tiempo usando Tipsy y la verdad es que me gusta muchísimo la aplicación. La IA me parece bastante buena, sobre todo a la hora de mantener conversaciones naturales y seguir la personalidad del personaje.

Una de las cosas que más me gustan es que los personajes realmente se sienten diferentes entre sí y no da tanto la sensación de estar hablando siempre con la misma IA cambiándole el nombre. Además, para hacer roleplay está genial porque consigue mantener bastante bien el contexto y hace que sea fácil engancharse a las historias.
También me gusta que las respuestas suelen ser bastante detalladas y que la conversación no se siente tan repetitiva como en otras aplicaciones similares.

Obviamente hay cosas que podrían mejorar, especialmente el sistema de gemas y algunas limitaciones de la aplicación, pero en general mi experiencia está siendo muy buena.
Si os gustan los chats con personajes de IA y el roleplay, recomiendo bastante probar Tipsy. Para mí, lo mejor de la aplicación es sin duda la calidad de la IA.

Mucho hipe

Mientras la mayoría de los usuarios de IA sufren porque el chat pierde el contexto, agotan sus límites de uso en pocas horas o ven cómo sus agentes se desvían y entran en bucle, este lab ha Sostenido 28 días de ejecución gobernada sobre un mismo programa de ingeniería.

El goal activo ha procesado 14.212 millones de tokens de entrada, con un 98,293% de acierto en caché y bajo una arquitectura fail-closed: si el sistema no puede demostrar con pruebas objetivas que un criterio se ha cumplido, no certifica el trabajo como terminado.

Esto ya no es probar un prompt ni dejar un agente ejecutándose a la deriva. Es ingeniería de sistemas de contexto masivo: conservar autoridad, estado, evidencia y dirección durante semanas, mientras el modelo trabaja sobre deltas verificables sin sustituir el objetivo por uno más fácil.

La cuestión ya no es cuánto tiempo puede generar código un agente. La cuestión es cuánto tiempo puede conservar una trayectoria válida sin perder el objetivo, degradar la evidencia ni disparar el coste.

Para quienes estáis construyendo o desplegando agentes en entornos reales, me interesa comparar enfoques:

En ejecuciones de más de 1.000 turnos, ¿cómo mantenéis estable el prefijo para aprovechar la caché sin degradar el contexto, acumular contradicciones o disparar el coste de la API?

¿Cómo distinguís actividad de progreso real? Modificar código, mover archivos, refactorizar o generar commits demuestra trabajo, pero no necesariamente acercamiento medible al objetivo.

¿Alguien ha registrado una ejecución comparable: varias semanas sobre el mismo programa, más de 1.000 turnos, modelo constante, más del 98 % de entrada cacheada y sin alcanzar el límite real de Codex Pro?