CEO de Gensyn: No se han emitido tokens, tenga cuidado con las estafas.

La testnet de Gensyn está en línea. ¿Cómo hacer que el entrenamiento de IA sea más eficiente y descentralizado?

El protocolo de computación AI Gensyn testnet ya está en vivo.

Gensyn ha creado una nueva interfaz para visualizar el progreso de Swarm.

A medida que las grandes empresas tecnológicas continúan canalizando miles de millones de dólares en investigación y atención al desarrollo y la ampliación de los LLM, surge una pregunta fundamental en los círculos tecnológicos: ¿Los LLM nos están alejando realmente de la verdadera AGI? En un panel de #Consensus2025 que abordaba si Web3 está perdiendo la carrera de la IA, nuestro CEO, el Dr. @bengoertzel, desafió la sabiduría convencional que impulsa las estrategias de inversión en muchas empresas líderes de IA y fondos soberanos, incluidas las recientes inversiones multimillonarias de Arabia Saudita y los EAU en la infraestructura de IA de EE. UU. "Citaría a Yan LeCun, un pionero del aprendizaje profundo y jefe de IA en Facebook, quien dijo que en la carretera hacia la AGI, los LLM son una salida", dijo el Dr. Goertzel a los asistentes, rechazando la premisa de que los enfoques de Web3 se están quedando atrás del desarrollo centralizado de la IA: "Si te has salido de la salida, no importa si vas a 1.000 millas por hora y el otro solo va a 300 millas por hora si va por la carretera correcta hacia el destino". El panel, que contó con la participación de Ben Fielding (Fundador, Gensyn), Jesus Rodriguez (CEO, IntoTheBlock), Clara Tsao (Oficial Fundadora, Filecoin Foundation) y Jeff Wilser (Fundador y Anfitrión, The People's AI Podcast), reveló una marcada división en la forma en que los expertos de la industria ven el futuro de la IA descentralizada. Si bien otros panelistas señalaron las desventajas actuales de Web3 en talento, conjuntos de datos e infraestructura, el Dr. Goertzel abordó un problema más profundo: la mejora incremental de los LLM no es un enfoque viable para lograr una AGI de nivel humano. Sin embargo, "Si la ampliación de las redes neuronales Transformer es el quid de cómo se llega a la AGI, es difícil ver cómo los gobiernos de EE. UU. y China y las grandes empresas tecnológicas en su órbita no ganan la carrera", reconoció el Dr. Goertzel, señalando el inmenso capital que están desplegando estas entidades. Nuestros esfuerzos de I+D de AGI en SingularityNET sugieren un camino diferente a seguir. "Mi propia intuición de investigación es que los LLM no son adecuados para ser el centro neurálgico de una AGI de nivel humano, y mucho menos de una Superinteligencia, aunque pueden ser un ingrediente poderoso en una arquitectura híbrida para la AGI", explicó el Dr. Goertzel. Nuestro equipo está desarrollando OpenCog Hyperon, un "enfoque híbrido, de red neuronal profunda, razonamiento simbólico, aprendizaje evolutivo, para la AGI dentro de arquitecturas cognitivas más sofisticadas de lo que comprenden los LLM", como lo describió el Dr. Goertzel. Este enfoque a nivel de cognición representa una dirección fundamentalmente diferente de la mayoría del desarrollo de la IA convencional. El Dr. Goertzel concluyó con una predicción que habría parecido extravagante hace apenas unos años, pero que ahora refleja nuestra creciente confianza en los enfoques descentralizados a través de los cuales la AGI estará en manos de la humanidad en general y sin un único propietario o controlador: "Dentro de la @ASI_Alliance, lanzaremos la primera AGI dentro de uno a tres años a partir de ahora en una infraestructura descentralizada, y Big Tech jugará a alcanzar".