Microsoft ha decidido restaurar la versión anterior PR13 del modelo de Inteligencia Artificial (IA) Dall-E en Bing Image Creator.
La medida responde a los problemas detectados en la reciente actualización al modelo PR16, que ha generado imágenes de menor calidad y detalle, causando insatisfacción entre los usuarios.
Problemas Identificados con la Actualización PR16
En diciembre pasado, Microsoft implementó la versión PR16 de Dall-E en Bing Image Creator, con la promesa de ofrecer imágenes de mayor calidad y generación más rápida.
Los usuarios comenzaron a reportar en plataformas como Reddit y X (antes Twitter) que la calidad de las imágenes había disminuido notablemente, destacando una pérdida de detalle y precisión en comparación con la versión anterior.
Medidas Tomadas por Microsoft
Ante estas críticas, Microsoft anunció que volverá temporalmente a la versión PR13 para garantizar un mejor rendimiento mientras trabajan en resolver los fallos de la actualización.
Jordi Ribas, director de búsqueda de Microsoft, confirmó la decisión a través de una publicación en X, donde también detalló el proceso de transición:
- Usuarios Pro: Actualmente, todos los suscriptores de la versión Pro de Bing Image Creator ya están utilizando el modelo PR13.
- Despliegue Gradual: Un 25% de las solicitudes con “boosts” también están utilizando PR13, pero Microsoft advierte que el despliegue completo tardará entre dos y tres semanas en llegar al 100% de los usuarios debido a la complejidad del proceso.
Impacto en la Experiencia del Usuario
Los problemas reportados tras la actualización al modelo PR16 incluyen:
- Imágenes menos detalladas.
- Resultados de menor calidad.
- Falta de precisión al interpretar las descripciones de texto proporcionadas por los usuarios.
Compromiso con la Calidad
Microsoft ha reafirmado su compromiso con la calidad del servicio, destacando que la restauración a PR13 es una medida temporal mientras trabajan para solucionar los problemas con PR16.
La compañía busca garantizar que los usuarios de Bing Image Creator sigan obteniendo resultados consistentes y satisfactorios mientras implementan mejoras en el modelo.
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