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Esta semana, a menos que hayas estado viviendo bajo una piedra, todo se centró en DeepSeek de China.
Causó revuelo en todas partes: las acciones cayeron, hubo gente que arqueó las cejas y empezaron a surgir grandes preguntas.

La primera pregunta: ¿De qué se trata DeepSeek y qué lo hace diferente, además de ser de código abierto proveniente de China?

Este tema se trató en profundidad y, si quieres comprender rápidamente qué es DeepSeek, consulta el análisis de Andrew Ethan Zeng en YouTube .
En resumen, se trata de entrenamiento de refuerzo y menor participación humana.

Por eso es rentable, pero también tiene el precio de una menor coherencia, relevancia y, digamos, la capacidad de entender qué es apropiado decir y cuándo.

Mientras tanto, las entrevistas con los directores ejecutivos de OpenAI, Nvidia, Google y más han estado circulando mientras el mundo financiero entró en un frenesí con las acciones cayendo y la gente cuestionando cómo DeepSeek supuestamente desarrolló un LLM por menos de $ 6 millones, mientras que otros necesitan miles de millones para mantener el desarrollo de IA en movimiento.

Aquí es donde nos encontramos con un artículo de JPMorgan que declara que la Guerra Fría de la IA es a la vez escandalosa y reveladora; definitivamente vale la pena leerlo.

Pero la conversación más interesante de la semana no fue sólo sobre el costo de DeepSeek: fue sobre dónde se almacenan los datos de IA y la creciente conciencia, por primera vez, de la importancia de saber dónde se almacenan y las crecientes preocupaciones sobre sus orígenes en China.

Sea cual sea su postura al respecto, eso es algo que usted debe decidir. Pero ahora que otros actores como Perplexity están integrando DeepSeek, saber dónde se almacenan sus datos se está convirtiendo en una pregunta cada vez más importante. El tutorial de Tobias Zwingmann es un gran recurso sobre cómo verificar el almacenamiento de datos de IA de manera eficiente.

Antes de terminar la semana, aquí hay un recordatorio del equipo de Frozen Light:
Haga de DeepSeek una conversación valiosa: no se apresure a cancelar su cuenta de ChatGPT antes de tener claras sus necesidades.

Aquí hay algunas cosas a tener en cuenta:

● ¿Es suficiente el aprendizaje de refuerzo para su uso?

● ¿Dónde se almacenan sus datos?

● ¿Dónde está ubicado el equipo de desarrollo?

● ¿Las diferencias culturales afectan el funcionamiento del modelo?

Asegúrese de comprender su posición antes de decidir qué modelo de LLM utilizar.

¡DeepSeek nos dio mucho de qué hablar esta semana! Para más actualizaciones de Frozen AI, no olvides unirte a nuestra comunidad Frozen AI, donde te mantenemos informado y actualizado sobre todo lo que sucede en IA, especialmente en ventas y marketing de IA, con el apoyo de nuestros expertos globales.

Mantente abrigado, ¡pero no demasiado! 😉