Thinking Machines Lab Revela Investigación para Hacer las Respuestas de IA Más Reproducibles

Thinking Machines Lab Aborda la Aleatoriedad en las Respuestas de IA

El Thinking Machines Lab, fundado por Mira Murati y respaldado por $2 mil millones en financiamiento inicial, ha dado a conocer su primera investigación significativa a través de un blog post publicado el miércoles, 10 de septiembre de 2025. El laboratorio, compuesto por un equipo estelar de ex investigadores de OpenAI, se centra en resolver uno de los mayores desafíos en la inteligencia artificial: la falta de reproducibilidad en las respuestas de los modelos de IA.

El Problema de la Aleatoriedad en los Modelos de IA

Actualmente, modelos como ChatGPT producen respuestas variables ante la misma pregunta, un fenómeno aceptado como inherente a los sistemas no determinísticos. Sin embargo, el Thinking Machines Lab argumenta que esto es solucionable. En su post titulado «Defeating Nondeterminism in LLM Inference», el investigador Horace He identifica la causa raíz: la forma en que los kernels de GPU de Nvidia se ensamblan durante el procesamiento de inferencia.

Beneficios y Aplicaciones Prácticas

Al controlar la capa de orquestación de kernels, el laboratorio busca hacer que los modelos de IA sean más determinísticos. Esto no solo mejoraría la confiabilidad para empresas y científicos, sino que también optimizaría el aprendizaje por refuerzo (RL). He señala que respuestas más consistentes reducirían el «ruido» en los datos de entrenamiento, haciendo el proceso de RL más «suave». The Information reportó previamente que el lab planea usar RL para personalizar modelos de IA para negocios.

Futuros Productos y Compromiso con la Investigación Abierta

Mira Murati, ex directora de tecnología de OpenAI, anunció en julio que el primer producto del lab se revelará en los próximos meses, siendo «útil para investigadores y startups que desarrollan modelos personalizados». Aunque aún no está claro si incorporará esta investigación, el lab se ha comprometido a publicar frecuentemente blog posts, código e información para «beneficiar al público y mejorar su cultura de investigación». Este post es el primero de la serie «Connectionism».

Este vistazo inside a una de las startups de IA más secretas de Silicon Valley subraya el enfoque del Thinking Machines Lab en problemas frontera de la investigación en IA. La verdadera prueba será si pueden traducir esta investigación en productos que justifiquen su valuación de $12 mil millones.