Imagínate que decides alimentarte exclusivamente de fotocopias de fotocopias de una receta de tarta de manzana. Al principio, la tarta está rica. En la décima iteración, el azúcar parece sal. En la centésima, lo que tienes entre manos no es un postre, sino un amasijo de pixeles borrosos sin sabor a nada. Este fenómeno, que en el mundillo técnico empezamos a conocer como Model Collapse (colapso del modelo), es el gran muro invisible contra el que la inteligencia artificial generativa está a punto de chocar.
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Sora 2.0 y el fin del «efecto valle inquietante»: Cuando la IA aprendió Newton
¿Alguna vez has intentado explicarle a un programa de ordenador por qué una taza de café no debería atravesar una mesa de madera cuando cae? Durante años, los desarrolladores y artistas de VFX han sudado tinta para programar colisiones, dinámicas de fluidos y gravedades realistas. Entra en escena la IA generativa de vídeo y, de repente, parece que el código ha decidido, por fin, leerse los Principios Matemáticos de Newton. Con la llegada de los nuevos modelos tipo Sora 2.0, estamos ante un cambio de paradigma: ya no solo generamos píxeles que «parecen» coherentes; estamos ante motores de simulación física que aprenden las reglas del universo observando vídeos.
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