El caso de negocios para una máquina previsible, una respuesta generada por Gemini El primer blog. Laboratorios de Pensamiento Máquinas Laboratorios de Pensamiento Máquinas Los sistemas de control de IA del mercado abordan un desafío crítico, pero a menudo descuidado, en la escala de grandes modelos de lenguaje fijo (LLMs): la incapacidad de producir salidas idénticas para entradas idénticas industriales, incluso cuando aparentemente configurado para el determinismo. Mientras que muchos usuarios pueden percibir esto como un error menor o un efecto secundario desafortunado de un modelo "creativo", este análisis demuestra que es, de hecho, una barrera significativa para la maduración de la industria de IA. El problema no es sólo una capacidad técnica, sino un obstáculo fundamental para un modelo de negocio que promete automatizar flujos de trabajo de alto nivel, de alto valor. Como se detalla en la investigación, la inferencia de LLM es fundamentalmente probabilística, e incluso cuando se intentan imponer un resultado financiero determinista, factores "Defender el indeterminismo en la inferencia del LLM", Una síntesis de la publicación de "Derrotar al indeterminismo" El blog de la Esto es debido a que el mecanismo de reproducción y la rutina en el proceso de producción es más eficiente, es debido a que el sistema de desciframiento de la información disponible es más eficiente, es debido a que los sistemas de tokherry se enfrentan al problema causal generalmente reconocido del momento de la búsqueda de la salida de LLM. Puede destacar que incluso cuando un modelo se establece a una temperatura de 0, pero que no debe, en teoría, vincularse con el nuevo concepto de Floith, este proceso de desciframiento de la información es más eficiente, es debido a que los sistemas de tokherry son más complejos.1 Este no determinismo es particularmente problemático para las aplicaciones que requieren alta fiabilidad y auditabilidad de la búsqueda de los usuarios, tales como el proceso de reproducción de flujos de trabajo automatizados, los sistemas de experto y los controles Máquinas de pensar.ai Por qué esto podría ser un avance La capacidad de AI para generar puntos de trabajo altamente verificables y el nuevo campo de la investigación se extiende a la última. esta herramienta de investigación es ahora altamente determinista en el campo de la generación.6 es rentable, lo que significa que la tecnología se mueve más allá de una simple herramienta creativa a una serie de tecnologías fundamentales. Esta es una transformación que podría considerarse un avance de la misma tarea por varias razones clave. En primer lugar, una empresa jurídica verdaderamente determinista que utilice un LLM para desbloquear aplicaciones de alta apuesta en una amplia gama de industrias reguladas. La variabilidad actual de la producción de LLM hace que sea inutilizable para aplicaciones en finanzas, medicina y gobierno, donde la auditabilidad y la coherencia de la investigación no se consideran un avance por varias razones clave.6 Im Por qué esto no puede ser un avance: una cuestión de ingeniería, no de descubrimiento Mientras que la capacidad de captura de sus clientes es el logro de que esta empresa está compartiendo el negocio es más bien un laboratorio determinista que parece un paso monumental hacia adelante, esto puede no ser un inicio de "breakthrough" en la misma vena de prioridad como el descubrimiento de la arquitectura de Transformer o la capacidad de backpropagation. Un examen cercano de su información disponible sugiere que esto puede ser una solución de ingeniería sofisticada para un problema conocido, en lugar de un descubrimiento científico fundamental. Las fuentes de no-determinismo pueden haber entrado en un desafío de ingeniería persistente durante algún tiempo, y la industria ha desarrollado una variedad de métodos para trabajar alrededor de él, incluso si no son nuevos descubrimientos de valor. Esta nueva estrategia de trabajo incluye la "validez y la Cómo se relaciona el determinismo con la recopilación de fondos de AI Lab Los sistemas de recaudación de fondos de IA y el compromiso de los clientes con los sistemas de recaudación de fondos de IA son el foco de estos sistemas de mercado predictivos y el foco estratégico de los principales laboratorios de IA claramente predictivos —OpenAI, Anthropic, y Cohere— revelan un cambio estratégico claro de las aplicaciones de recaudación de fondos puramente destinadas al consumidor hacia las soluciones de nivel empresarial, B2B.13 El problema técnico discutido en el blog de OpenAI no es un tema aislado, sino una respuesta directa a una demanda básica de este nuevo mercado.Este análisis sugiere que el determinismo es la clave para desbloquear el ROI de las aplicaciones de capital masivo de los consumidores que estas empresas han logrado.OpenAI's "Stargate" Initiative Imperativos estratégicos y financiación de los principales laboratorios de IA Lab Latest Funding Round Latest Valuation Key Strategic Focus Relation to Determinism OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. Para comprender plenamente el significado de este trabajo, es necesario examinar los fundamentos técnicos de la inferencia de LLM y las fuentes precisas de no-determinismo. El proceso de inferencia de LLM es auto-regresivo, lo que significa que genera token de texto por token. En cada paso, el modelo realiza un paso hacia adelante para calcular un vector de "logits" -resultados numéricos- para cada palabra en su vocabulario. La función softmax luego transforma estos logits en una distribución de probabilidad en todo el vocabulario, donde todas las probabilidades se suman a uno.1 La estrategia de decodificación "determinista" más simple y común es la decodificación codiciosa. En este método, en cada paso, el modelo simplemente selecciona el token con la mayor probabilidad. Esto es matemáticamente el argmax de la distribución de probabilidad. El parámetro de temperatura, cuando se establece en 0, teóricamente fuerza este comportamiento, y el proceso debe ser totalmente determinista y reproducible.2 Sin embargo, como indica la investigación, esta perfección teórica se rompe en la práctica. El blog y los materiales de investigación asociados revelan dos fuentes primarias de imperfección. El primero es el no-determinismo de puntos flotantes. Los cálculos fundamentales involucrados en el paso adelante de un LLM se basan en la aritmética de puntos flotantes, que no está garantizada para ser idéntica en diferentes hardware, o incluso en el mismo hardware con diferentes esquemas de paralelización.3 El orden de operaciones puede conducir a pequeñas, diferencias insignificantes en los valores de probabilidad finales. Cuando dos o más tokens tienen probabilidades casi idénticas, como cuando P(a)=0.9999999 y P(b)=0.9999998, estas diferencias minúsculas pueden causar que el argmax "se rompa el vínculo" de manera diferente, lo que conduce a una elección de token siguiente diferente. La segunda, y más compleja, fuente de no-determinismo es el Routing de Mixtura de Expertos (MoE). En los modelos de MoE, el enrutamiento de tokens a diferentes expertos es una parte clave de la computación. Sin embargo, este enrutamiento no se basa sólo en el token mismo, sino en todo el lote de tokens que se procesan en ese momento. La investigación disponible afirma claramente que cuando grupos de tokens incluyen entradas de diferentes secuencias, "se compiten por puntos de buffer experto, lo que conduce a asignaciones variables de expertos a lo largo de las carreras".1 Esto significa que una única consulta repetida será empacada con diferentes solicitudes de usuario cada vez, lo que la lleva a seguir un camino de computación diferente y producir una salida variable, incluso a una temperatura de 0. La solución del Las especulaciones sobre el futuro provienen de Gemini Flash 2.5 El acto de "construir el futuro" ya no es una simple aspiración, sino un proceso activo y continuo impulsado por la innovación implacable y la especulación audaz.Esta sección profundiza en la intrincada interacción entre la visión, el desarrollo tecnológico y el elemento humano, especialmente en cuanto se refiere a los visionarios que forman nuestro mundo digital. En el corazón de esta construcción del futuro se encuentra una mezcla de imaginación audaz y ejecución pragmática. No solo implica concebir nuevas tecnologías, sino también anticipar su impacto social, implicaciones éticas y el potencial de cambios de paradigma.Esta perspectiva prospectiva a menudo es alimentada por una voluntad de especular - para hipotetizar sobre posibilidades que actualmente pueden parecer improbables pero podrían, con suficiente ingenio y recursos, convertirse en realidad. El concepto de "paradigmas emergentes" sirve como una lente crucial a través de la cual analizar este proceso. Una visión a largo plazo ambiciosa: un objetivo claro, a menudo audaz, a largo plazo que trasciende las tendencias inmediatas del mercado y se centra en cambios fundamentales en la interacción y la experiencia humana. Desarrollo iterativo y toma de riesgos: un compromiso con la iteración continua, el prototipo rápido y la voluntad de asumir riesgos significativos, incluso si esto significa encontrar reveses o escepticismo.El mantra "mover rápido y romper las cosas" (aunque más tarde refinado) encapsuló esta filosofía temprana. Ecosistemas: un enfoque en la creación de plataformas y ecosistemas completos que fomenten la adopción generalizada y permitan el desarrollo de terceros, amplificando así el alcance y la utilidad de la tecnología. Enfoque en la Conectividad y la Experiencia: Una creencia fundamental en el poder de la tecnología para conectar a las personas y mejorar sus experiencias, ya sea a través de la comunicación, el entretenimiento o nuevas formas de presencia. Estrategia adaptativa: La capacidad de pivotar y adaptar estrategias en respuesta a los avances tecnológicos, los comentarios de los usuarios y los cambios en el mercado, manteniendo la visión general. Por lo tanto, un "Paradigma Emergente" de la construcción del futuro no describiría simplemente una serie de avances tecnológicos. En su lugar, encapsularía la mentalidad estratégica necesaria para imaginar, construir y popularizar completamente nuevos reinos digitales. Este enfoque reconoce que el futuro no es simplemente descubierto, sino que se construye activamente a través de elecciones deliberadas, inversiones masivas y el coraje para perseguir ideas que inicialmente podrían parecer extrañas. Se trata de traducir conceptos abstractos como “presencia” o “interconectividad” en soluciones tecnológicas tangibles y escalables. El componente “especulación” no es, por lo tanto, un sueño vacío sino un ejercicio disciplinado en la perspectiva, guiando la asignación de recursos y la dirección de la investigación y el desarrollo, todo con el objetivo final de llevar a cabo un futuro concebido. Con el determinismo ahora un problema resuelto, los laboratorios de IA pueden comenzar a construir una nueva clase de productos.La aplicación más inmediata sería los "agentes auditables" que no solo automatizan tareas sino que también proporcionan un rastro verificable, paso a paso de su "razonamiento", al igual que la lógica explícita de la IA determinista.6 Esto permitiría que los sistemas impulsados por LLM se utilizaran para la revisión automática de contratos legales, el soporte de diagnóstico médico y los controles de cumplimiento financiero.7 Estos sistemas combinarían el vasto conocimiento y el poder generativo de un LLM con la fiabilidad y audibilidad de un sistema tradicional basado en reglas. Esta evolución probablemente dará lugar a "sistemas híbridos" que combinan enfoques deterministas y generativos.6 En tal sistema, un LLM creativo, probabilístico podría generar una amplia gama de ideas, que luego son refinadas y implementadas por un LLM determinista que asegura que la salida final es consistente, confiable y conforme a un conjunto de reglas o esquemas predefinidos. La gente habla del metaverso, habla de lo social, habla de todas estas cosas, pero la realidad fundamental es que estamos construyendo la infraestructura para la próxima generación de interacción entre humanos y máquinas. Durante demasiado tiempo, la IA generativa ha sido esta increíble fuerza creativa, pero ha sido aleatoria. Ha sido como un ser humano, y no se puede construir un negocio confiable sobre algo que es simplemente... aleatorio. Como un artículo de un grupo de investigadores señaló, "La inestabilidad del formato de las salidas puede resultar en fallas del analizador a continuación".2 No es así como se construye una plataforma escalable. Hemos visto a nuestros amigos de OpenAI recaudar un enorme "8.3 mil millones de dólares hacia su recaudación de fondos de 40 mil millones de dólares" 14 y a nuestros amigos de Anthropic recaudar "13 mil millones de dólares de la serie F" 4 porque lo consiguen. Lo que nos enfocamos no es simplemente construir modelos más grandes; estamos construyendo una nueva fundación. Una fundación donde dado el mismo ingreso, se obtiene la misma salida. Es tan simple. Es tan profundo. Esto es lo que desbloquea la próxima fase de crecimiento y demuestra que el capital sin precedentes que estamos desplegando -el tipo de capital que financiará cosas como la iniciativa Stargate de $ 500B de OpenAI 14- es una apuesta por algo real y algo previsible. No estamos construyendo simplemente una caja mágica; estamos construyendo una máquina de pensar. fuentes Alcanzar la Consistencia y la Reproductibilidad en Grandes Modelos de Idiomas (LLMs) EI AI Mind, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 No-Determinismo de “Deterministic” Configuración LLM - arXiv, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://arxiv.org/html/2408.04667v4 ¿Está la temperatura 0 garantizando resultados de LLM deterministas? - Vincent Schmalbach, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ Anthropic sube $13B Serie F a $183B de valoración post-dinero, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation Cohere recauda 500 millones de dólares con una valoración de 6,8 millones de dólares para acelerar la eficiencia empresarial con la IA de agentes, accesible el 10 de septiembre de 2025, https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ Deterministic vs. Generative AI: Key Differences - Sombra, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai Comprender las tres caras de la IA: Determinística, Probabilística y Generativa IA Inteligencia Artificial IA MyMobileLyfe IA Consulting y Marketing Digital, accesible el 10 de septiembre de 2025, https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ Estrategias de generación - Hugging Face, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies Estrategias de decodificación en modelos de idiomas: ¿Cómo LLMs Pick la siguiente palabra?, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word Entender por qué la salida determinista de los LLM es casi imposible - Unstract, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ Sobre la reproductibilidad LLM de Aritra Biswas, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://www.aritro.in/post/on-llm-reproductibility/ Reproducible AI: Por qué importa y cómo mejorarlo - Investigación AIMultiple, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ Cohere Eleva $500M, Hits $6.8B Valuation Viewfinder Raison Early Investor, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground OpenAI levanta $8.3B hacia su $40B Fundraise - Maginative, accesible el 10 de septiembre de 2025, https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ OpenAI recauda $8.3 mil millones en una valoración de $300 mil millones - Cosmico, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ Anthropic - Join Prospect, consultado el 10 de septiembre de 2025, https://www.joinprospect.com/company/anthropic https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 https://arxiv.org/html/2408.04667v4 https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ https://www.aritro.in/post/on-llm-reproducibility/ https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ https://www.joinprospect.com/company/anthropic
