{"id":131354,"date":"2026-09-16T17:12:22","date_gmt":"2026-09-16T15:12:22","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=131354"},"modified":"2026-09-16T17:12:24","modified_gmt":"2026-09-16T15:12:24","slug":"odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/","title":{"rendered":"Odyssey-3: el nuevo modelo de IA que puede controlar robots, conducir coches, pilotar drones y jugar a videojuegos"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"738\" height=\"414\" src=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-26.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-131355\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-26.png 738w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/image-26-300x168.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 738px) 100vw, 738px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Odyssey ha presentado Odyssey-3<\/strong>, un nuevo modelo fundacional del mundo dise\u00f1ado para comprender y simular c\u00f3mo funciona el entorno f\u00edsico y virtual. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, el sistema puede utilizarse como base para controlar robots, humanoides, veh\u00edculos y drones, adem\u00e1s de entrenar otras inteligencias artificiales y ejecutar tareas en videojuegos.<\/p> <p>La propuesta parte de una idea que Odyssey lleva desarrollando desde su fundaci\u00f3n en 2023: crear modelos capaces de aprender <strong>f\u00edsica, movimiento, relaciones causa-efecto y comportamiento humano<\/strong> a partir de grandes cantidades de observaciones visuales. La compa\u00f1\u00eda sostiene que este conocimiento permite reducir la cantidad de datos espec\u00edficos necesarios para ense\u00f1ar posteriormente una tarea concreta.<\/p> <p>Odyssey-3 ha sido presentado el <strong>15 de septiembre de 2026<\/strong> por Oliver Cameron y Jeff Hawke, cofundadores de la empresa. De acuerdo con Odyssey, se trata de su modelo fundacional del mundo m\u00e1s avanzado hasta la fecha y de uno de sus primeros ejemplos de una inteligencia aprendida que puede trasladarse entre distintos sistemas f\u00edsicos y virtuales.<\/p> <div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#Un_modelo_del_mundo_pensado_para_diferentes_maquinas\" >Un modelo del mundo pensado para diferentes m\u00e1quinas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#Odyssey-3_ya_se_ha_probado_con_brazos_roboticos\" >Odyssey-3 ya se ha probado con brazos rob\u00f3ticos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#Flexion_utiliza_Odyssey-3_como_base_para_robots_humanoides\" >Flexion utiliza Odyssey-3 como base para robots humanoides<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#Tambien_puede_conducir_un_coche_con_datos_simulados\" >Tambi\u00e9n puede conducir un coche con datos simulados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#El_mismo_enfoque_llega_a_los_drones\" >El mismo enfoque llega a los drones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#Odyssey-3_tambien_puede_generar_mundos_para_entrenar_otras_IA\" >Odyssey-3 tambi\u00e9n puede generar mundos para entrenar otras IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#El_modelo_tambien_ha_llegado_a_los_videojuegos\" >El modelo tambi\u00e9n ha llegado a los videojuegos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#Odyssey_plantea_una_nueva_generacion_de_agentes_fisicos\" >Odyssey plantea una nueva generaci\u00f3n de agentes f\u00edsicos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" 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La compa\u00f1\u00eda explica que su entrenamiento se basa en una gran colecci\u00f3n de observaciones visuales del mundo, con las que el modelo aprende representaciones relacionadas con la f\u00edsica, la din\u00e1mica y las interacciones entre personas y objetos.<\/p> <p>La diferencia respecto a sistemas especializados est\u00e1, seg\u00fan Odyssey, en que el conocimiento adquirido durante el preentrenamiento puede reutilizarse en nuevas aplicaciones. En lugar de comenzar desde cero para cada m\u00e1quina o tarea, <strong>un mismo modelo puede servir como base<\/strong> para distintas pol\u00edticas de control adaptadas posteriormente a cada sistema.<\/p> <p>Para convertir ese conocimiento interno en acciones concretas, Odyssey utiliza un componente denominado <strong>action decoder<\/strong>. Este elemento aprende a relacionar las representaciones generadas por el modelo con los controles necesarios para manejar un robot, un coche, un dron u otro sistema.<\/p> <p>La compa\u00f1\u00eda afirma que sus primeros experimentos muestran resultados utilizando <strong>solo unas pocas horas de datos de experiencia<\/strong> en determinadas aplicaciones. La cantidad exacta depende del sistema y de la tarea, pero la idea com\u00fan es aprovechar el conocimiento adquirido previamente para reducir el volumen de datos espec\u00edfico que necesita cada nuevo entrenamiento.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Odyssey-3_ya_se_ha_probado_con_brazos_roboticos\"><\/span>Odyssey-3 ya se ha probado con brazos rob\u00f3ticos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Uno de los primeros escenarios mostrados por Odyssey es el control de <strong>brazos rob\u00f3ticos<\/strong>. Seg\u00fan los experimentos de la compa\u00f1\u00eda, el modelo puede aprender a manejar diferentes brazos con decenas de horas de demostraciones y completar tareas que requieren varias acciones consecutivas.<\/p> <p>Uno de los aspectos destacados por Odyssey son determinados comportamientos de recuperaci\u00f3n que <strong>no aparec\u00edan en las demostraciones utilizadas durante el entrenamiento<\/strong>. Entre los ejemplos citados est\u00e1n volver a orientar una pinza despu\u00e9s de fallar un agarre o recuperar un objeto que ha ca\u00eddo en una posici\u00f3n o una orientaci\u00f3n poco habitual.<\/p> <p>Para comprobar hasta qu\u00e9 punto estas capacidades se mantienen al cambiar de m\u00e1quina, cuerpo o perspectiva, Odyssey ha anunciado una colaboraci\u00f3n con <strong>Poke &amp; Wiggle<\/strong>. El objetivo es evaluar el modelo en diferentes robots, puntos de vista y sistemas de control, adem\u00e1s de identificar los casos en los que el conocimiento aprendido deja de transferirse correctamente.<\/p> <p>Esta cuesti\u00f3n resulta especialmente relevante para la rob\u00f3tica porque recoger demostraciones de <strong>cada posible fallo y situaci\u00f3n de recuperaci\u00f3n<\/strong> puede resultar costoso. La propuesta de Odyssey consiste precisamente en que una parte de ese conocimiento pueda proceder del modelo general del mundo y no exclusivamente de ejemplos espec\u00edficos de cada robot.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Flexion_utiliza_Odyssey-3_como_base_para_robots_humanoides\"><\/span>Flexion utiliza Odyssey-3 como base para robots humanoides<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Odyssey tambi\u00e9n ha anunciado una colaboraci\u00f3n de investigaci\u00f3n con <strong>Flexion<\/strong>, especializada en inteligencia rob\u00f3tica, reinforcement learning y control de cuerpo completo. En este caso, Odyssey-3 act\u00faa como modelo base sobre el que Flexion desarrolla sus propias pol\u00edticas de control para robots humanoides.<\/p> <p>Seg\u00fan la informaci\u00f3n facilitada por Odyssey, el sistema desarrollado por Flexion puede realizar tareas en tiempo real utilizando <strong>decenas de horas de datos de teleoperaci\u00f3n humanoide<\/strong>. El trabajo combina las representaciones previamente aprendidas por Odyssey-3 con las t\u00e9cnicas de aprendizaje y control desarrolladas por Flexion.<\/p> <p>En las evaluaciones descritas por la compa\u00f1\u00eda, las pol\u00edticas humanoides mantuvieron determinadas tareas cuando cambiaron las condiciones de iluminaci\u00f3n. Odyssey se\u00f1ala que, en esas pruebas, los sistemas desarrollados sobre su modelo continuaron ejecutando las tareas en situaciones en las que <strong>las referencias VLA utilizadas como comparaci\u00f3n dejaron de hacerlo<\/strong>.<\/p> <p>La colaboraci\u00f3n pretende explorar precisamente cu\u00e1nto conocimiento f\u00edsico puede aportar un modelo general antes de que el robot reciba entrenamiento espec\u00edfico. Para Odyssey, esto abre una v\u00eda hacia robots capaces de aprender habilidades nuevas con menos demostraciones y adaptarse a cambios del entorno.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tambien_puede_conducir_un_coche_con_datos_simulados\"><\/span>Tambi\u00e9n puede conducir un coche con datos simulados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Otro de los experimentos presentados se centra en la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. Odyssey asegura que Odyssey-3 puede conducir un veh\u00edculo en un entorno cerrado utilizando <strong>20 horas de datos de conducci\u00f3n simulada<\/strong>. El sistema genera trayectorias en tiempo real mientras el modelo del mundo permanece congelado durante el entrenamiento.<\/p> <p>En este planteamiento, una pol\u00edtica de conducci\u00f3n relativamente peque\u00f1a utiliza las representaciones visuales proporcionadas por Odyssey-3 para predecir los puntos de referencia que debe seguir el veh\u00edculo. La experiencia simulada sirve para aprender <strong>c\u00f3mo aplicar el conocimiento del mundo a la conducci\u00f3n<\/strong>, en lugar de tener que aprender desde cero c\u00f3mo funciona el entorno.<\/p> <p>Odyssey compar\u00f3 pol\u00edticas entrenadas exclusivamente mediante simulaci\u00f3n con otras entrenadas utilizando im\u00e1genes de conducci\u00f3n real. Las pruebas se realizaron en carreteras con tr\u00e1fico y diferentes distracciones, incluyendo curvas, veh\u00edculos adelantando por ambos lados y giros en intersecciones concurridas.<\/p> <p>Seg\u00fan los datos publicados por la empresa, en carreteras reales las pol\u00edticas entrenadas completamente en simulaci\u00f3n recorrieron aproximadamente <strong>un 77 % de la distancia<\/strong> entre intervenciones del conductor de seguridad que las pol\u00edticas entrenadas con im\u00e1genes de conducci\u00f3n real. La cifra corresponde espec\u00edficamente al experimento descrito por Odyssey.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_mismo_enfoque_llega_a_los_drones\"><\/span>El mismo enfoque llega a los drones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Odyssey-3 tambi\u00e9n se ha utilizado para desarrollar una pol\u00edtica de navegaci\u00f3n a\u00e9rea. En este caso, el sistema recibe <strong>observaciones recientes de la c\u00e1mara, el estado de movimiento del dron y una instrucci\u00f3n de navegaci\u00f3n<\/strong> para generar los puntos de trayectoria que debe seguir.<\/p> <p>La pol\u00edtica utiliza las representaciones visuales previamente aprendidas por Odyssey-3 y recibe posteriormente ejemplos de vuelo simulado. Odyssey afirma que, con <strong>decenas de horas de datos simulados<\/strong>, consigui\u00f3 entrenar una pol\u00edtica capaz de mantener un vuelo estable y evitar obst\u00e1culos en un entorno interior simulado.<\/p> <p>La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n analiz\u00f3 qu\u00e9 conocimientos aparec\u00edan ya en el modelo antes del entrenamiento espec\u00edfico de navegaci\u00f3n. Para ello mantuvo congelados sus pesos y observ\u00f3 sus predicciones en diferentes situaciones a\u00e9reas, donde encontr\u00f3 respuestas compatibles con <strong>direcci\u00f3n, movimiento y obst\u00e1culos<\/strong>.<\/p> <p>Estos experimentos son importantes dentro del planteamiento de Odyssey porque muestran c\u00f3mo un \u00fanico modelo puede proporcionar representaciones reutilizables para sistemas con caracter\u00edsticas muy diferentes. Un coche y un dron tienen controles distintos, pero ambos necesitan interpretar <strong>espacio, movimiento y relaciones f\u00edsicas<\/strong>.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Odyssey-3_tambien_puede_generar_mundos_para_entrenar_otras_IA\"><\/span>Odyssey-3 tambi\u00e9n puede generar mundos para entrenar otras IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Una de las aplicaciones m\u00e1s diferentes respecto a la rob\u00f3tica es el entrenamiento de otras inteligencias artificiales. Odyssey-3 puede generar <strong>entornos en los que los agentes de IA interact\u00faan<\/strong>, realizan acciones y observan las consecuencias de sus decisiones.<\/p> <p>La compa\u00f1\u00eda est\u00e1 explorando este planteamiento mediante <strong>PROWL<\/strong>, un trabajo en el que los agentes pueden descubrir fallos que posteriormente sirven para mejorar el modelo del mundo. Al mismo tiempo, las experiencias simuladas que genera el modelo pueden utilizarse para entrenar a esos propios agentes.<\/p> <p>El planteamiento crea un ciclo en el que <strong>el modelo y los agentes se retroalimentan<\/strong>. A medida que el mundo simulado mejora, puede ofrecer experiencias m\u00e1s complejas; y cuando los agentes adquieren nuevas capacidades, pueden encontrar problemas que sistemas menos avanzados no llegar\u00edan a detectar.<\/p> <p>Odyssey tambi\u00e9n se\u00f1ala otra utilidad para estos entornos virtuales: permitir estudiar el comportamiento de sistemas cada vez m\u00e1s capaces antes de que determinadas conductas puedan producirse en el mundo f\u00edsico. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, los mundos simulados pueden servir para <strong>investigar comportamientos potencialmente peligrosos<\/strong> y sus consecuencias en un entorno controlado.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El_modelo_tambien_ha_llegado_a_los_videojuegos\"><\/span>El modelo tambi\u00e9n ha llegado a los videojuegos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Los videojuegos ofrecen otro escenario para comprobar si el conocimiento aprendido puede trasladarse entre entornos. Odyssey ha entrenado pol\u00edticas utilizando grabaciones de partidas asociadas a <strong>controles de teclado y rat\u00f3n<\/strong>, mientras mantiene congelado el modelo del mundo previamente entrenado.<\/p> <p>Los experimentos incluyen sesiones prolongadas en <strong>GTA V<\/strong>, con ejemplos de conducci\u00f3n, disparos y combate cuerpo a cuerpo. Seg\u00fan Odyssey, el sistema tambi\u00e9n ha mostrado se\u00f1ales iniciales de transferencia hacia otros videojuegos sin entrenamiento adicional espec\u00edfico para esos t\u00edtulos.<\/p> <p>Uno de los ejemplos citados por la empresa utiliza aproximadamente <strong>dos horas de im\u00e1genes de GTA V<\/strong> para entrenar una pol\u00edtica de movilidad. Posteriormente, esa pol\u00edtica consigui\u00f3 producir movimientos a caballo en Red Dead Redemption 2, pese a que el personaje, el veh\u00edculo y el entorno eran diferentes.<\/p> <p>Odyssey tambi\u00e9n se\u00f1ala resultados iniciales en <strong>Sleeping Dogs<\/strong>, donde pol\u00edticas entrenadas en GTA V pudieron utilizarse para conducir una motocicleta sin entrenamiento adicional en ese juego. Para la compa\u00f1\u00eda, estos experimentos sirven como indicio de que algunas habilidades aprendidas pueden transferirse entre cuerpos, entornos y sistemas de control diferentes.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Odyssey_plantea_una_nueva_generacion_de_agentes_fisicos\"><\/span>Odyssey plantea una nueva generaci\u00f3n de agentes f\u00edsicos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>La visi\u00f3n de Odyssey parte de comparar la forma en que los humanos aprenden con la manera en que muchos robots actuales adquieren habilidades. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, los humanos aprovechan conocimientos previos sobre <strong>objetos, movimiento, espacio, herramientas y consecuencias f\u00edsicas<\/strong> cuando afrontan una tarea nueva.<\/p> <p>En cambio, muchos sistemas rob\u00f3ticos dependen todav\u00eda de grandes cantidades de demostraciones espec\u00edficas. Odyssey considera que los modelos del mundo pueden reducir esa dependencia al proporcionar previamente una representaci\u00f3n general de c\u00f3mo funciona el entorno y permitir que las nuevas habilidades se aprendan sobre esa base.<\/p> <p>La empresa utiliza el t\u00e9rmino <strong>physical agents<\/strong> para describir sistemas capaces de interactuar directamente con el mundo f\u00edsico y virtual. Odyssey-3 pretende servir como una capa com\u00fan para robots, humanoides, coches, drones y agentes capaces de desenvolverse en videojuegos.<\/p> <p>La compa\u00f1\u00eda plantea posibles aplicaciones futuras en automatizaci\u00f3n de tareas f\u00edsicas, investigaci\u00f3n cient\u00edfica e ingenier\u00eda, adem\u00e1s de situaciones en las que las personas necesitan asistencia para realizar determinadas actividades. Estas son <strong>posibles aplicaciones planteadas por Odyssey<\/strong>, no capacidades comerciales generales que el comunicado presente como disponibles actualmente.<\/p> <p>Otro aspecto destacado por Odyssey es la relaci\u00f3n entre los modelos del mundo y los sistemas de inteligencia artificial que aprenden dentro de ellos. La compa\u00f1\u00eda plantea que <strong>modelos m\u00e1s capaces pueden generar experiencias m\u00e1s complejas<\/strong>, mientras que los agentes que interact\u00faan con esas experiencias pueden descubrir nuevos problemas y aportar informaci\u00f3n para seguir mejorando los propios modelos.<\/p> <h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Odyssey-3_llegara_publicamente_en_las_proximas_semanas\"><\/span>Odyssey-3 llegar\u00e1 p\u00fablicamente en las pr\u00f3ximas semanas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2> <p>Por ahora, Odyssey-3 ha sido presentado principalmente mediante los experimentos y resultados compartidos por la propia compa\u00f1\u00eda. Esto significa que las cifras descritas, como las <strong>20 horas de datos simulados para conducci\u00f3n<\/strong> o las decenas de horas utilizadas en rob\u00f3tica y drones, deben entenderse dentro de las condiciones concretas de las pruebas comunicadas.<\/p> <p>Odyssey afirma que sus resultados representan se\u00f1ales iniciales de lo que pueden ofrecer los modelos generales del mundo. La empresa tambi\u00e9n reconoce que todav\u00eda es necesario estudiar <strong>d\u00f3nde se transfiere el conocimiento y d\u00f3nde aparecen limitaciones<\/strong>, especialmente al cambiar de robots, entornos, perspectivas o controles.<\/p> <p>El siguiente paso anunciado es la publicaci\u00f3n de <strong>Odyssey-3 en las pr\u00f3ximas semanas<\/strong>. La llegada p\u00fablica permitir\u00e1 conocer con mayor detalle c\u00f3mo se puede utilizar el modelo y hasta qu\u00e9 punto los resultados mostrados en los experimentos de la compa\u00f1\u00eda pueden reproducirse en nuevos escenarios.<\/p> <p>Con Odyssey-3, la empresa busca llevar los modelos del mundo m\u00e1s all\u00e1 de la simulaci\u00f3n visual y convertirlos en una base para sistemas capaces de <strong>percibir, aprender y actuar en entornos f\u00edsicos y virtuales<\/strong>. El alcance real de esta propuesta depender\u00e1 de su disponibilidad p\u00fablica y de las evaluaciones que se realicen fuera de los experimentos presentados por Odyssey.<\/p>\n\n\n\n<p>Fuente: https:\/\/odyssey.systems\/introducing-odyssey-3<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Odyssey ha presentado Odyssey-3, un nuevo modelo fundacional del mundo dise\u00f1ado para comprender y simular c\u00f3mo funciona el entorno f\u00edsico &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more-container\"><a title=\"Odyssey-3: el nuevo modelo de IA que puede controlar robots, conducir coches, pilotar drones y jugar a videojuegos\" class=\"read-more button\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/odyssey-3-el-nuevo-modelo-de-ia-que-puede-controlar-robots-conducir-coches-pilotar-drones-y-jugar-a-videojuegos\/#more-131354\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre Odyssey-3: el nuevo modelo de IA que puede controlar robots, conducir coches, pilotar drones y jugar a videojuegos\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":850,"featured_media":131355,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1474],"tags":[],"class_list":["post-131354","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50","no-featured-image-padding"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/131354","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/users\/850"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=131354"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/131354\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":131356,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/131354\/revisions\/131356"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media\/131355"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=131354"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=131354"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=131354"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}