Los investigadores del MIT afirman haber encontrado una forma de hacer que el código generado por IA sea más preciso.
Y si eso parece un estándar bajo, lo es.
Pero bueno, todos hemos visto a la IA escribir código defectuoso con total seguridad y simular que funciona. Así que... esto podría ser realmente importante.
🛠️¿Qué hay de nuevo?
El MIT desarrolló una técnica que rastrea y corrige las predicciones del código de IA en tiempo real.
El sistema:
Observa cómo el modelo construye código línea por línea
Predice dónde podría salir mal
Y luego ofrece correcciones antes de que el código se desvíe demasiado del rumbo.
Piénsalo así:
Una IA generando código con una vocecita en su cabeza que dice: "...¿Estás seguro de eso?"
El proyecto utiliza un marco llamado bosquejos de programas para detectar patrones antes de que los errores completos aparezcan en tu terminal como un registro de errores en llamas.
🧪 🔧 Qué hace realmente el método del MIT (con un ejemplo)
Digamos que la tarea es:
“Escribe una función de Python para comprobar si un número es primo”.
🤖 Lo que ChatGPT o Gemini podrían hacer:
Ellos:
Toma tu mensaje
Utilice patrones de datos de entrenamiento
Generar una función como esta:
def es_primo(n):
si n <= 1:
devuelve Falso
para i en el rango (2, n):
si n % i == 0:
devuelve Falso
devuelve Verdadero
✅ Funciona bien, pero a veces:
Podría olvidarse de los casos extremos
Optimizaciones fallidas
O alucinar con lógica si la indicación es vaga
Es como un pasante súper rápido que parece seguro de sí mismo pero que podría tomar atajos.
🧠 Qué hace el sistema del MIT en cambio:
Divide la tarea en una estructura de código parcial (un “bosquejo del programa”)
Piense en ello como darle al modelo el esqueleto de cómo debería verse el código.
Luego utiliza una búsqueda probabilística para explorar múltiples versiones de ese código.
Es como si el modelo preguntara: "¿Cuáles son las 10 maneras en que esto podría salir mal?"
Y luego centrarse sólo en los que tienen más probabilidades de ser correctos.
Comprueba la sintaxis y la lógica en cada paso, no después de escribir el código.
Como si el corrector ortográfico y el corrector lógico funcionaran mientras escribes.
Diferencia clave con ChatGPT/Gemini
El método del MIT | ChatGPT/Géminis | |
Proceso | Utiliza un boceto de código estructurado + filtrado en tiempo real | Se genera en función de la coincidencia de patrones + datos de entrenamiento |
Prevención de errores | Detecta errores durante la generación | Puede producir un código incorrecto y solucionarlo si se le solicita. |
Velocidad vs. Precisión | Más lento, pero más preciso | Más rápido, pero propenso a errores lógicos. |
Mejoramiento | Puede guiar a modelos más pequeños para vencer a los grandes en tareas específicas. | Depende de modelos grandes para obtener energía |
Flexibilidad | Funciona mejor en tareas de programación bien definidas. | Más flexible para indicaciones generales |
En palabras humanas: la IA aún necesita rueditas de entrenamiento
No pretendamos que esto convierte a la IA en un ingeniero senior.
Esta tecnología:
No escribe mejor código desde cero
Guía a los modelos para que no cometan errores obvios.
Y está diseñado para tareas de programación específicas como algoritmos de clasificación, programación dinámica y otras áreas con lógica fija.
Así que no, el conjunto de características a medio hacer de su startup no va a ser depurado por el MIT.
Pero si estás entrenando a la IA para que aprenda la lógica del código, esto podría ser una gran victoria.
En resumen: ¿Se puede usar? ¿Cuál es el problema?
¿Está disponible ya? No. Es un proyecto de investigación, aún no es una herramienta comercial.
¿Pueden usarlo los desarrolladores? No directamente. Actualmente se encuentra en pruebas en el MIT y se centra en tareas específicas de codificación algorítmica.
¿Costo? Información gratuita, no se puede licenciar ni operar.
¿Cuándo podría ser importante? Si lo adoptan copilotos de codificación o sistemas de formación LLM en el futuro.
¿Dónde leer más? aquí.
🧊 Perspectiva de luz congelada
Esto no es una actualización de la IA.
Es una mejora en la manera en que cuidamos a la IA cuando escribe código.
¿Y en serio? Eso es refrescante.
En lugar de simplemente agregar más parámetros y llamarlo “más inteligente”, el MIT dice:
¿Qué pasaría si realmente observáramos cómo piensa el modelo y lo ayudáramos a corregir su rumbo?
Elegante.
Esto es lo que queremos decir cuando hablamos de investigación profunda y pensamiento profundo.
No se trata de modelos más grandes: se trata de darle a la IA una forma de mostrar su proceso de pensamiento.
Ese es el tipo de trabajo que nos ayuda a confiar en el resultado porque finalmente podemos ver el camino tomado para llegar allí.
¡Que alguien también cree esto para presentaciones de IA! Ya hemos visto suficientes gráficos de palo de hockey alucinados durante una década.
