Nathan Lambert publica su lista de lectura definitiva sobre IA de código abierto y modelos abiertos
Open-Source AI and Open Models Reading List
Nathan Lambert, autor de Interconnects, comparte una lista de lectura actualizada sobre modelos abiertos: qué son, por qué las empresas los publican, su relación con la estrategia de negocio y los riesgos asociados. Incluye análisis sobre la brecha de rendimiento entre modelos abiertos y cerrados —ahora de unos 4-6 meses—, el papel de los laboratorios chinos, el debate sobre la destilación y la seguridad. Una guía completa para ponerse al día en el área.
La brecha entre modelos abiertos y cerrados se ha reducido en los últimos años y ahora es de aproximadamente 4-6 meses. Los principales modelos abiertos han venido de laboratorios chinos desde ~2024.