¿Qué sucede cuando tomas mil millones de dólares de energía de la computadora y deja que investigue una pregunta durante 12 minutos enteros? Mucho más que si usas ese mismo poder por solo unos segundos, eso es seguro.
Cubo que el agente de ChatGPT es tan nuevo, he estado explorando sus capacidades y tratando de entender para qué tipo de problemas es más adecuado. Esta vez, le pedí que comparara los servicios de almacenamiento en la montón. Tomó 12 minutos para encontrar una respuesta.
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Correcto a que este es un gimnasia de estudios, además le pedí a ChatGPT 4O que hiciera lo mismo. Nuestro antiguo chatbot sencillo respondió en unos dos segundos. Definitivamente había una diferencia.
(Divulgación: Ziff Davis, la empresa matriz de Zdnet, presentó una demanda de abril de 2025 contra OpenAI, alegando que infringió los derechos de autor de Ziff Davis en la capacitación y la operación de sus sistemas de IA).
Sigue leyendo hasta el final. Una vez que agrego cuaderno a la mezcla, los resultados pasan de interesantes a asombrosos …
Investigue los servicios de almacenamiento en la montón
El aviso que le di a los agentes de chatgpt y chatgpt 4o fue este:
Necesito juntar 10 terabytes en la montón. Los datos se sincronizarán de dos usuarios y dos servidores locales. Encuentre los precios, y compare y contrasta las ventajas y desventajas de cada opción.
La primera gran diferencia es que el agente solicitó más aclaraciones.
Esto, a su vez, resultó en mi pensamiento sobre mis micción más específicamente, y luego le dijera al agente que quería que los servicios de almacenamiento en la montón sean compatibles con mis servidores de sinología.
Mire a todos ellos, pero deben poder aceptar la sincronización de archivos. Para los servidores, deben ser compatibles con los servidores de sinología.
ChatGPT 4O no solicitó ninguna explicación, por lo que algunas de las recomendaciones que hizo no eran compatibles con mis servidores.
Se podría argumentar que no fue error de 4O, pero efectivamente de la persona que escribe el aviso. Y tendrías razón, más o menos. Claro, si hubiera complemento que, como criterio, es posible que 4O haya establecido su respuesta a las opciones compatibles con sinlología. Pero eso me empuja el trabajo sobre mí, no en la IA.
Todo nuestro objetivo en educarse lo que pueden hacer estos sistemas es acechar cómo pueden ayudarnos, no cómo pueden ponernos más demandas. El agente ayudó porque solicitó alguna explicación. Pedió una instrucción más completa que la que le di originalmente.
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Ese es el mismo tipo de comportamiento que desearía de un asistente o miembro del equipo. Como apoderado, a menudo he alentado a mi equipo a hacer preguntas cuando necesitan aclaraciones. Lo extremo que quiero es que cierto se vaya en un tesina durante un día más o menos, solo para regresar con resultados inútiles porque no podían molestarse o estaban demasiado intimidados para hacer preguntas cuando necesitaban más información.
Como líder, he tenido la suerte de que la mayoría de los miembros de mi equipo hayan sido muy interactivos. Pero a lo grande de los primaveras, he tenido uno o dos empleados que siempre han querido obstinadamente hacerlo por su cuenta, sin aportes externos, aclaraciones u orientación, a pesar de mi aliento de estar más comprometido con el equipo. Esas tenencias nunca terminaron completamente positivamente.
Ahora, aquí, el agente está haciendo el tipo de interactividad de explicación que desearía de un asistente. De inmediato, eso pone una superioridad en su columna frente a Chatgpt 4O LLM.
El agente me dio una cinta de 17 servicios en una tabla que contenía los planes que estaba describiendo, el precio por más de 10 tb por mes como pudo encontrar, y algunas notas importantes. Para algunos servicios, como AWS y Google, describió diferentes variantes de sus ofertas.
Chatgpt 4o además me devolvió una mesa, pero solo enumeró seis opciones.
Los dos proporcionaron resúmenes de ventajas y desventajas para los servicios que destacaron. El agente lo hizo luego de la tabla, y luego de su sección de exploración y recomendaciones. ChatGPT 4O abrió con la sección de ventajas y desventajas, lo que hizo que fuera un poco más difícil determinar el envergadura de la respuesta común de inmediato.
La respuesta del agente comenzó con una sección de consideraciones generales muy útil que proporcionó un ámbito sólido y viable para las diversas opciones.
El agente luego siguió con su lectura de las ventajas y la discusión de desventajas.
El agente luego concluyó con un conjunto específico de recomendaciones comparando los diversos servicios.
Finalmente, el agente proporcionó un sinopsis de primera cadeneta que dio una lazarillo sólida para una exploración adicional.
Impresiones generales
Como suele ser el caso con el chatgpt 4O nuclear, me quedé sintiendo que solo me habían donado una respuesta superficial y rápida. Obtuve algunas ideas sobre qué explorar, pero sentí que todavía había mucho trabajo por hacer.
El agente me devolvió una sesión informativa totalmente viable. Pidió una explicación sobre cómo quería usar los servicios y luego adapté su respuesta en torno a esas micción.
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Estoy familiarizado con la mayoría del agente de servicios discutido, y aunque no verifiqué dos veces todos los precios actuales, las descripciones del servicio fueron precisas y además lo fue el precio, al menos para los servicios con los que estoy familiarizado.
El precio de almacenamiento de Google, por ejemplo, se obtuvo directamente de una página de soporte de Google con precios.
En mi primer artículo sobre agente, mostré cómo el agente no siempre fue preciso o completo en sus respuestas, pero a veces podría sobresalir. Este es un ejemplo de un tesina donde, de hecho, proporciona una ayuda considerable.
Por otra parte: ¿Chatgpt Plus efectivamente vale $ 20 cuando la lectura gratuita ofrece tantas características premium?
He bajado la escondrijo de los conejos de investigación en el almacenamiento a nivel empresarial antaño (tengo 60TB en la montón), y siempre ha sido un grande itinerario. Si el agente continúa creciendo en confiabilidad, definitivamente puedo ver que esto se convierte en una utensilio adjunta muy útil para la investigación y el exploración.
Traerle Notebooklm a la mezcla
A pesar de conocer los riesgos de cruzar las transmisiones, decidí darle al agente mensaje a Notebooklm. Primero usé el retoño Share al final del mensaje del agente, pero el retoño de descarga no hizo nadie.
Entonces, acabo de escoger todo el mensaje y lo copié y pegé como texto en Notebooklm. Eso sacrificó el formato de la tabla, pero al menos pude obtener la información en Notebooklm a través de su opción de texto Paste. Luego le pedí a Notebooklm que generara una de sus increíbles conversaciones.
Notebooklm tardó unos diez minutos en gestar su descripción común de audio, pero los resultados fueron surrealistas, en el buen sentido. Notebooklm tomó el mensaje del agente de ChatGPT y lo ejecutó con él, lo rompió en su propia lectura comprensible e incluso agregó algún valencia adicionalmente de qué agente proporcionó.
Este podría ser el primer combo mágico de AI. Use el agente para hacer un uso de la computadora de escritorio imaginario y luego proporcionar un mensaje de investigación profunda. Luego aumente ese mensaje con una descripción común de audio generada por NotebookLm. La descripción final finalizó 14 minutos.
Por otra parte: mis 8 pruebas de agente de chatgpt produjeron solo 1 resultado casi consumado, y muchos hechos alternativos
Entonces, en menos de 45 minutos (12 para agente, 10 para gestar el podcast y 14 para escuchar la conversación), es posible obtener una visión común muy cachas de cualquier tema que desetee el agente.
Sé que me paro congruo sospechoso de la IA, los peligros potenciales para la sociedad y sus movimientos con capital de hueso. Pero combinar el agente con el modo de conversación de NotebookLM es efectivamente el venidero nivel, al menos en este caso de prueba.
- Puede ver la sesión completa del agente de chatgpt aquí.
- Puede ver la transcripción ChatGPT 4O aquí.
- Puede escuchar la conversación de cuaderno aquí.
¿Ya has intentado usar el agente de chatgpt? ¿Para qué tipo de tareas crees que es más adecuado? ¿Prefieres el enfoque rápido pero-shallow de 4O, o la inmersión profunda más metódica del agente? ¿Alguna vez ha emparejado herramientas como ChatGPT y Notebooklm para la investigación? ¿Cómo ves esto evolucionando en tus propios flujos de trabajo? Háganos conocer en los comentarios a continuación.
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