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— Carlos Santana (@DotCSV) 10 juin 2025
We’re thrilled to launch Image to Kit – turn a single image into an animation-ready, modular kit to produce unmatched mesh quality with parts. We leverage inference-time compute to reason, zoom, and predict 3D parts with arbitrary resolution. Available now for premium users
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No perdamos de vista cómo va mejorando las generación de 3D automática con IA!pic.twitter.com/2g4Rv4vSYG
— Carlos Santana (@DotCSV) 10 juin 2025
No perdamos de vista cómo va mejorando las generación de 3D automática con IA!
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El resumen del evento de Apple respecto a IA es que han hablado más veces de ChatGPT que de Siri Bueno, y la evolución de los genmojies…
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Al final me he puesto a replicar también los resultados con los prompts del paper y me he hecho un validador del jueguito de las torres de hanoi.
— Carlos Santana (@DotCSV) 9 juin 2025
Gemini 2.5 Pro con 9 discos lo resuelve sin problema y con 10 ha fallado el primer intento. Pero en ambos casos no abortan la tarea. pic.twitter.com/qvZfdpQ4Np
Al final me he puesto a replicar también los resultados con los prompts del paper y me he hecho un validador del jueguito de las torres de hanoi. Gemini 2.5 Pro con 9 discos lo resuelve sin problema y con 10 ha fallado el primer intento. Pero en ambos casos no abortan la tarea.
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Replicando el experimento encuentra que para complejidades altas los LLMs directamente prefieren no continuar resolviendo el problema y parar de razonar, lo cual en parte explicaría la caída de capacidades.
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Y estos tweets de @scaling01 y todo el análisis que ha compartido es también demoledor. Estaría genial que se publicaran las trazas de razonamiento sobre las que se sustenta el paper para analizarlas bien.
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Quien quiera echarle un ojillo a la publicación la tenéis disponible aquí. Yo volveré a revisarlo y si os interesa me animo a hacer un vídeo del tema. https://
ml-site.cdn-apple.com/papers/the-ill
usion-of-thinking.pdf
…
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Leído el paper de Apple que tanto ruido está generando y así de primeras me parece que saca conclusiones muy grandes para el análisis tan pobre que hace. De hecho el fenómeno más interesante que demuestran es el del overthinking de los modelos razonadores, que tampoco es nuevo.
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Y si no conocéis qué es esto de los Gaussian Splatting no dejéis de ver este vídeo en el que explico la base de su funcionamiento!
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🔴 ¡GAUSSIAN SPLATTINGS en 4D!
— Carlos Santana (@DotCSV) 9 juin 2025
Parece un vídeo… pero de repente clickas y puedes cambiar el ángulo de la cámara para ver una nueva perspectiva!
Esta empresa china muestra en su web ejemplos muy chulos de Gaussian Splattings ahora aplicado a la captura de vídeos 👇 pic.twitter.com/2zmpt106ap
¡GAUSSIAN SPLATTINGS en 4D! Parece un vídeo… pero de repente clickas y puedes cambiar el ángulo de la cámara para ver una nueva perspectiva! Esta empresa china muestra en su web ejemplos muy chulos de Gaussian Splattings ahora aplicado a la captura de vídeos