En la conferencia NeurIPS 2025, expertos en IA destacaron que la estrategia actual de escalar modelos de transformadores más grandes está alcanzando un techo de rendimiento, incluso mientras Google celebraba los fuertes resultados de su modelo Gemini 3. Los investigadores argumentaron que simplemente agregar más datos, cómputo y tiempo de entrenamiento ya no produce ganancias significativas, señalando un "muro de escalabilidad" y la necesidad de nuevas arquitecturas como sistemas neurosimbólicos o modelos de mundo. El consenso fue que, aunque modelos como Gemini 3 demuestran capacidades impresionantes, siguen siendo fundamentalmente limitados como reconocedores de patrones que carecen de verdadero razonamiento o comprensión causal, subrayando la brecha hacia la inteligencia artificial general.
Leer más