A veces es difícil comprender la importancia de las actualizaciones de razonamiento y lógica que están comenzando a surgir en modelos poderosos, como GPT-5. Aquí hay un *ejemplo muy simple* de cuán poderosos se están volviendo estos modelos. Tomé un documento de la transcripción de una llamada de ganancias reciente de NVIDIA que tenía 23 páginas de largo y 7,800 palabras. Tomé parte de la frase "y el margen bruto mejorará y volverá a los medios 70" y modifiqué "medios 70" a "medios 60". Para un analista financiero que esté remotamente sintonizado, esto parecería fuera de lugar, porque los márgenes no "mejorarían y volverían" a un número más bajo que el que se describe como un número más alto en otro lugar. Pero probablemente el 95% de las personas que lean este comunicado de prensa no habrían notado la modificación porque encaja fácilmente en las otras 7,800 palabras mencionadas. Con Box AI, probando una variedad de modelos de IA, luego pregunté a una serie de modelos "¿Hay algún error lógico en este documento? Por favor, proporciona una respuesta en una oración." GPT-4.1, GPT-4.1 mini y un puñado de otros modelos que eran de última generación hace ~6 meses generalmente regresaron y dijeron que no había errores lógicos en el documento. Para estos modelos, el documento probablemente parece coherente y sigue lo que esperaría que fuera una transcripción de ganancias, así que nada realmente destaca para ellos sobre qué prestar atención - una especie de alucinación inversa. GPT-5, por otro lado, descubrió rápidamente el problema y respondió con: "Sí — el documento contiene una inconsistencia interna sobre la guía de margen bruto, en un momento diciendo que los márgenes "volverán a los medios 60" y más tarde diciendo que estarán "en los medios 70" más tarde este año." Increíblemente, esto sucedió con GPT-5, GPT-5 mini y, notablemente, *incluso* GPT-5 nano. Ten en cuenta que los tokens de salida de GPT-5 nano están valorados en 1/20 del costo de los tokens de GPT-4.1. Así que, más inteligente (en este caso de uso) por el 5% del costo. Ahora, aunque hacer revisiones de errores en documentos comerciales no es a menudo una ocurrencia diaria para cada trabajador del conocimiento, estos tipos de problemas aparecen de diversas maneras al tratar con grandes conjuntos de datos no estructurados, como documentos financieros, contratos, transcripciones, informes y más. Puede ser encontrar un hecho, descubrir una falacia lógica, ejecutar un hipotético o requerir un razonamiento deductivo sofisticado. Y la capacidad de aplicar más lógica y razonamiento a los datos empresariales se vuelve especialmente crítica al desplegar Agentes de IA en la empresa. Así que, es asombroso ver los avances en este espacio en este momento, y esto va a abrir un montón más de casos de uso para las empresas.

Alguien preguntó cómo expandir las ideas de las startups. La mejor manera es reducir la idea a su esencia, y luego preguntar cuán ampliamente se podría expandir esa idea esencial. Sin embargo, primero tienes que reducirla, o quedará cosas aleatorias que obstaculizan su expansión.

He estado haciendo horas de oficina con startups durante 20 años. Debo haber hablado con más de mil de ellas. ¿Cómo es que no me he aburrido de esto? Creo que la razón es la curiosidad. La idea de cada startup es diferente, y es un rompecabezas descubrir cómo hacer que funcione.

Estas son las personas que probablemente vendrán a América, construirán nuevas empresas que emplean a miles de personas, crearán empleos y generarán ingresos fiscales, etc. Y los estamos asustando.

Los fundadores en los recientes lotes de YC parecen más serios. Hay menos impostores y gente de escena. Pregunté a los socios qué está pasando. Ellos piensan que es porque han mejorado en la selección.

¡Estamos organizando un evento de Ingeniería de Contexto en SF! Aprende cómo los equipos de IA aplicada líderes están diseñando sus ventanas de contexto. Escucha a: Jake Heller, CEO @Casetext Beyang Liu, CTO @Sourcegraph Sam Bhagwat, CEO @Mastra_ai Jeff Huber, CEO @trychroma Confirma tu asistencia:

Bajar los estándares para los cursos de humanidades para mantener la matrícula ha demostrado ser autodestructivo al devaluar los programas y drenarlos de prestigio y respeto.

A menos que tu patrimonio neto en dólares haya aumentado al menos un 11% este año, te has vuelto más pobre. El dólar ha disminuido aproximadamente un 10% en valor desde que Trump asumió el cargo, por lo que tu patrimonio neto tendría que aumentar un 11% para que puedas equilibrar.

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Hoy conocí a un fundador que dijo que ahora escribe 10,000 líneas de código al día gracias a la IA. Este es probablemente el caso límite. Es un programador destacado, conoce muy bien las herramientas de IA y está hablando de un día de 12 horas. Pero no es ingenuo. No se trata de 10,000 líneas de basura llena de errores.