├── .gitignore ├── Assistants └── script.py ├── Batch └── input.jsonl ├── ChatCompletionAPI └── script.py ├── Dalle3 └── script.py ├── Fine-Tuning ├── training_dataset.jsonl └── validation_dataset.jsonl ├── Images ├── difference.md ├── image.png └── script.py ├── README.md ├── SpeechToText ├── script.py └── speech.mp3 ├── TextToSpeech ├── script.py └── speech.mp3 ├── ToolsAPI └── script.py └── requirements.txt /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Byte-compiled / optimized / DLL files 2 | __pycache__/ 3 | *.py[cod] 4 | *$py.class 5 | 6 | # C extensions 7 | *.so 8 | 9 | # Distribution / packaging 10 | .Python 11 | build/ 12 | develop-eggs/ 13 | dist/ 14 | downloads/ 15 | eggs/ 16 | .eggs/ 17 | lib/ 18 | lib64/ 19 | parts/ 20 | sdist/ 21 | var/ 22 | wheels/ 23 | share/python-wheels/ 24 | *.egg-info/ 25 | .installed.cfg 26 | *.egg 27 | MANIFEST 28 | 29 | # PyInstaller 30 | # Usually these files are written by a python script from a template 31 | # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. 32 | *.manifest 33 | *.spec 34 | 35 | # Installer logs 36 | pip-log.txt 37 | pip-delete-this-directory.txt 38 | 39 | # Unit test / coverage reports 40 | htmlcov/ 41 | .tox/ 42 | .nox/ 43 | .coverage 44 | .coverage.* 45 | .cache 46 | nosetests.xml 47 | coverage.xml 48 | *.cover 49 | *.py,cover 50 | .hypothesis/ 51 | .pytest_cache/ 52 | cover/ 53 | 54 | # Translations 55 | *.mo 56 | *.pot 57 | 58 | # Django stuff: 59 | *.log 60 | local_settings.py 61 | db.sqlite3 62 | db.sqlite3-journal 63 | 64 | # Flask stuff: 65 | instance/ 66 | .webassets-cache 67 | 68 | # Scrapy stuff: 69 | .scrapy 70 | 71 | # Sphinx documentation 72 | docs/_build/ 73 | 74 | # PyBuilder 75 | .pybuilder/ 76 | target/ 77 | 78 | # Jupyter Notebook 79 | .ipynb_checkpoints 80 | 81 | # IPython 82 | profile_default/ 83 | ipython_config.py 84 | 85 | # pyenv 86 | # For a library or package, you might want to ignore these files since the code is 87 | # intended to run in multiple environments; otherwise, check them in: 88 | # .python-version 89 | 90 | # pipenv 91 | # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. 92 | # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies 93 | # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not 94 | # install all needed dependencies. 95 | #Pipfile.lock 96 | 97 | # UV 98 | # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include uv.lock in version control. 99 | # This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more 100 | # commonly ignored for libraries. 101 | #uv.lock 102 | 103 | # poetry 104 | # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control. 105 | # This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more 106 | # commonly ignored for libraries. 107 | # https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control 108 | #poetry.lock 109 | 110 | # pdm 111 | # Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control. 112 | #pdm.lock 113 | # pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it 114 | # in version control. 115 | # https://pdm.fming.dev/latest/usage/project/#working-with-version-control 116 | .pdm.toml 117 | .pdm-python 118 | .pdm-build/ 119 | 120 | # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm 121 | __pypackages__/ 122 | 123 | # Celery stuff 124 | celerybeat-schedule 125 | celerybeat.pid 126 | 127 | # SageMath parsed files 128 | *.sage.py 129 | 130 | # Environments 131 | .env 132 | .venv 133 | env/ 134 | venv/ 135 | ENV/ 136 | env.bak/ 137 | venv.bak/ 138 | 139 | # Spyder project settings 140 | .spyderproject 141 | .spyproject 142 | 143 | # Rope project settings 144 | .ropeproject 145 | 146 | # mkdocs documentation 147 | /site 148 | 149 | # mypy 150 | .mypy_cache/ 151 | .dmypy.json 152 | dmypy.json 153 | 154 | # Pyre type checker 155 | .pyre/ 156 | 157 | # pytype static type analyzer 158 | .pytype/ 159 | 160 | # Cython debug symbols 161 | cython_debug/ 162 | 163 | # PyCharm 164 | # JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can 165 | # be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore 166 | # and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear 167 | # option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder. 168 | #.idea/ 169 | 170 | # PyPI configuration file 171 | .pypirc 172 | -------------------------------------------------------------------------------- /Assistants/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase para el uso de Assistants (Beta) 3 | 4 | En esta clase hemos creado un asistente, y luego accedido a él para enviarle un mensaje a través de un hilo. 5 | 6 | Después hemos ejecutado el asistente y hemos obtenido los pasos que ha realizado para responder a nuestro mensaje (incluyendo el uso de la herramienta Code Interpreter). 7 | 8 | Finalmente, hemos obtenido la respuesta del asistente y hemos imprimido los pasos que ha realizado para responder a nuestro mensaje. 9 | """ 10 | 11 | import os 12 | from dotenv import load_dotenv 13 | from openai import OpenAI 14 | import requests 15 | import json 16 | import time 17 | 18 | load_dotenv() 19 | 20 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 21 | 22 | assistant_id = "asst_2iElhX5AoXTLOkn061BqHKE9" 23 | thread = client.beta.threads.create() 24 | print(f"Hilo creado con ID: {thread.id}") 25 | 26 | message = client.beta.threads.messages.create( 27 | thread_id=thread.id, 28 | role="user", 29 | content="¿Cuánto es 16284+991893-771939*12456? Puedes ejecutar código Python para esto" 30 | ) 31 | 32 | print("Ejecutando el asistente") 33 | run = client.beta.threads.runs.create( 34 | thread_id=thread.id, 35 | assistant_id=assistant_id 36 | ) 37 | 38 | while True: 39 | run = client.beta.threads.runs.retrieve( 40 | thread_id=thread.id, 41 | run_id=run.id 42 | ) 43 | 44 | if run.status == "completed": 45 | print("Se completó la respuesta") 46 | break 47 | time.sleep(1) 48 | 49 | if run.status == "completed": 50 | run_steps = client.beta.threads.runs.steps.list( 51 | thread_id=thread.id, 52 | run_id=run.id 53 | ) 54 | 55 | for step in run_steps: 56 | if step.step_details.type == "tool_calls": 57 | for tool_call in step.step_details.tool_calls: 58 | if tool_call.type == "code_interpreter": 59 | print("Código Python") 60 | print(tool_call.code_interpreter.input) 61 | 62 | messages = client.beta.threads.messages.list( 63 | thread_id=thread.id, 64 | order="desc", 65 | limit=1 66 | ) 67 | for msg in messages: 68 | if msg.role == "assistant": 69 | for content_block in msg.content: 70 | print(content_block.text.value) 71 | -------------------------------------------------------------------------------- /Batch/input.jsonl: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | { "custom_id": "001", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: Aquí puedes pedir ayuda para encontrar artículos de la Wikipedia que describan cierto tema o mencionen cierto dato enciclopédico que te interese. Por favor, lee el siguiente procedimiento o nuestra política de consultas antes de plantear tu duda. Primero que nada, intenta resolver tu pregunta con una búsqueda en Wikipedia: También puedes visitar el archivo de consultas para buscar respuestas anteriores, o utilizar un buscador web como Google, Yahoo , Bing o DuckDuckGo. En la pregunta debes indicar: Consulta bien hecha: ¿Dónde se originan los cometas? ~~~~ Recomendaciones: Para hacer una consulta nueva, cliquea aquí Si tu consulta no aparece, refresca la página Parámetros del archivado: Parámetros de autofirmado: Avisar al completar firma: No. Estrategia: Comprobar último hilo editado. Hola, saludo cordial. Deseo saber si hay algún proyecto de Wikimedia apropiado para subir mis poemas y cuentos ineditos. Por inéditos debe entenderse que aún no han sido publicados ni forman parte de ningún libro. Por lo mismo, la idea sería subirlos en forma individual, de a uno, y no como parte de un conjunto. Aclaro que entiendo de antemano que mis obras quedarán con licencia libre. Esa es la idea. ¿Podré haceŕ eso? --Juampayo Escorpio (discusión) 00:57 18 nov 2024 (UTC)[responder] Existe un artículo titulado Taquaritinga. Existe otro con el título: Taquaritinga do Norte. ¿son el mismo?.--Mdelt (discusión) 17:15 26 nov 2024 (UTC)[responder] Buen día para todos. Espero que se encuentren muy bien. Lo siguiente es para solicitar apoyo con la revisión de un artículo para su posterior publicación en Wikipedia, quisiera saber si es posible tener una estructura de cómo se debe hacer para crear la publicación. La idea es publicar un artículo que escribí sobre una compañía que ha apoyado mucho el sector educativo en Colombia en la pandemia del Covid-19, ofreciendo la educación virtual al alcance de las instituciones de educación. Muchas gracias. Quedo atento a si existe una estructura o me pueden apoyar con la revisión y publicación del artículo. Mi sentido común dice que no tiene sentido que wikipedia y alguna fuente se citen mutuamente, pero no recuerdo alguna política que enmarque una situación así y me pregunto si ha habido alguna resolución específica que hable de eso. Saludos.--Ingo y gonga (discusión) 01:06 3 dic 2024 (UTC)[responder]" }] } } 2 | { "custom_id": "002", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: La historia de la ciencia documenta el desarrollo histórico de la ciencia, la técnica y la tecnología, así como la interrelación que han tenido las tres entre sí y con el resto de los aspectos de la cultura a nivel mundial, como son la economía, la sociedad, la política, la religión, la ideología, etc. En un sentido amplio, la historia de la ciencia existía en muchas civilizaciones desde antes de la Edad Moderna.[1]​ La ciencia moderna es distinta en su enfoque a la ciencia antigua y es la que define ahora lo que se entiende como ciencia en el sentido más estricto del término.[2]​[3]​ La palabra ciencia se usaba para categorizar un tipo de conocimiento específico, más que para referirse a la búsqueda de dicho conocimiento. En particular, la ciencia era el tipo de conocimiento que las personas pueden comunicarse entre sí y compartir. El conocimiento sobre el funcionamiento de las cosas naturales se acumuló mucho antes de que se registrara su historia y condujo al desarrollo de un pensamiento abstracto complejo. Lo demuestra la construcción de complejos calendarios, el uso de técnicas para hacer comestibles las plantas venenosas, la construcción de obras públicas a escala nacional —como las que aprovecharon el terreno inundable del Yangtsé con embalses,[4]​ presas y diques— y de edificios como las pirámides. Sin embargo, no se hizo una distinción consciente y consistente entre el conocimiento de tales cosas y otros tipos de conocimiento comunitario, como las mitologías y los sistemas legales. El análisis histórico de la ciencia y la tecnología recurre a los contenidos y metodologías de las distintas subdivisiones de la historia, tanto temáticas (historia de las ideas, historia cultural, historia social, historia económica) como temporales y espaciales. La ciencia ha sido una gran ayuda para el ser humano. A lo largo de los siglos la ciencia viene a constituirse por la acción e interacción de tres grupos de personas: los artesanos, los filósofos y los científicos.[5]​ Los artesanos, constructores, los que abrían caminos, los navegantes, los comerciantes, etc. resolvían perfectamente las necesidades sociales según una acumulación de conocimientos cuya validez se mostraba en el conocimiento y aplicación de unas reglas técnicas precisas fruto de la generalización de la experiencia sobre un contenido concreto.[6]​ Los filósofos mostraban unos razonamientos que «extendían el dominio de las verdades demostrables y las separaba de la intuición. La uniformidad del Ser sobrevivió en la idea de que las leyes básicas han de ser independientes del espacio, del tiempo y de las circunstancias».[5]​ Platón postuló que las leyes del universo tenían que ser simples y atemporales. Las regularidades observadas no revelaban las leyes básicas, pues dependían de la materia, que es un agente de cambio. Los datos astronómicos no podrían durar siempre. Para hallar los principios de ellos hay que llegar a los modelos matemáticos y «abandonar los fenómenos de los cielos».[7]​ Aristóteles valoró la experiencia y la elaboración de conceptos a partir de ella mediante observaciones;[8]​ pero la construcción de la ciencia consiste en partir de los conceptos para llegar a los principios necesarios del ente en general.[9]​ Fue un hábil observador de «cualidades» a partir de las cuales elaboraba conceptos y definiciones, pero no ofreció ninguna teoría explícita sobre la investigación. Por eso su ciencia ha sido considerada «cualitativa» en cuanto a la descripción pero platónica en cuanto a su fundamentación deductiva.[5]​ Para Aristóteles el valor de la experiencia se orienta hacia teorías basadas en explicaciones «cualitativas», y a la búsqueda de principios (causas) cada vez más generales a la búsqueda del principio supremo del que se «deducen» todos los demás. Por eso el argumento definitivo está basado en la deducción y el silogismo.[10]​ Esta ciencia deductiva a partir de los principios,[11]​ es eficaz como exposición teórica del conocimiento considerado válido, pero es poco apta para el descubrimiento.[5]​ Los científicos difieren de los filósofos por favorecer lo específico y experimental, y difieren de los artesanos por su dimensión teórica. Su formación como grupo y eficacia viene marcada a partir de la Baja Edad Media, por una fuerte reacción antiaristotélica[12]​ y, en el Renacimiento, por un fuerte rechazo al argumento de autoridad y a la valoración de lo humano con independencia de lo religioso. Son fundamentales en este proceso, los nominalistas, Guillermo de Ockham y la Universidad de Oxford en el siglo XIV; en el Renacimiento Nicolás de Cusa, Luis Vives, Erasmo, Leonardo da Vinci etc.; los matemáticos renacentistas, Tartaglia, Stevin, Cardano o Vieta y, finalmente, Copérnico y Tycho Brahe en astronomía.[13]​ Ya en el XVII Francis Bacon y Galileo promovieron la preocupación por nuevos métodos y formas de estudio de la Naturaleza y valoración de la ciencia, entendida esta como dominio de la naturaleza[14]​ y comprendiéndola mediante el lenguaje matemático.[15]​ A partir del siglo XVII se constituye la ciencia tal como es considerada en la actualidad, con un objeto y método independizado de la filosofía. Los primeros problemas de la disciplina son la definición acerca de qué es la ciencia (un problema no historiográfico, sino epistemológico, de filosofía o sociología de la ciencia), su identificación o no con la ciencia moderna surgida de la revolución científica del siglo XVII (un cuerpo de conocimiento empírico y teórico, producido por una comunidad global de investigadores (la comunidad científica) que hacen uso de técnicas específicas y reproducibles para observar y explicar los fenómenos de la naturaleza) y cuáles serían sus objetivos (el puro conocimiento, el autoconocimiento, o la aplicación a finalidades prácticas que mejoren la vida humana —ciencia pura o ciencia aplicada—). Buena parte del estudio de la historia de la ciencia se ha dedicado a la historia del método científico, con la ayuda, en particular, de la sociología de la ciencia que, estudiando las condiciones sociales en que tiene lugar el trabajo concreto de los científicos, reconstruye la forma en que se «produce» y «construye» el conocimiento científico. A partir de que, desde el primer tercio del siglo XX, la propia ciencia dejara de ser determinista (demonio de Laplace)[20]​ y se hiciera probabilística y consciente de sus propios límites (principio de incertidumbre o relación de indeterminación de Heisenberg, teoremas de incompletitud de Gödel y otras expresiones de impredecibilidad,[21]​ impredicatividad[22]​ e indecidibilidad en ciencia) y de la influencia decisiva del observador en la observación; cambió también la perspectiva sobre la teoría y la historia de la ciencia. A mediados del siglo XX, tres filósofos de la ciencia presentaron tres opciones distintas en la consideración de la naturaleza progresiva o no del conocimiento científico y su forma histórica de producirse: Karl Popper (el conocimiento científico es progresivo y acumulativo, pero «falsable», con lo que únicamente se puede considerar ciencia lo que puede ser cuestionado), Thomas Kuhn (el conocimiento científico no es necesariamente progresivo, sino una respuesta a las demandas sociales, y en la mayor parte de los casos, la «ciencia normal» es únicamente el constante esfuerzo por confirmar el vigente paradigma, que únicamente cambiará por una revolución científica, de las que ha habido muy pocas históricamente), y Paul Feyerabend (el conocimiento científico no es acumulativo o progresivo, sino inconsistente y anárquico -anarquismo epistemológico-, no habiendo criterio de demarcación, en términos de método, entre lo que suele llamarse «ciencia» y cualquier otra forma de investigación). En el último tercio del siglo se establecieron como disciplina específica los estudios de ciencia, tecnología y sociedad (CTS), que insisten en la importancia del factor humano[23]​ dentro del conocimiento científico, y de la subjetividad sobre la anteriormente pretendida objetividad de los datos científicos, incluso de los llamados «hechos» o datos más evidentes, resultado de la observación, que fuera de su contexto (las teorías que los explican -o no- y las hipótesis que confirman -o no-) carecen de valor. Especialmente desde la publicación y divulgación de los libros de Popper (La lógica de la investigación científica, 1934 y 1959), Kuhn (La estructura de las revoluciones científicas, 1962) y Feyerabend (Contra el método, 1975), se han generado constantes debates en las comunidades científicas y académicas, tanto en el ámbito de las llamadas «ciencias duras» como el de las llamadas «ciencias blandas», el de las ciencias físico-naturales y el de las humanidades y ciencias sociales (o humanas, o ciencias morales y políticas), sobre la naturaleza, significado, objetividad, subjetividad,[24]​ capacidad analítica, sintética y predictiva de la ciencia; el cuestionamiento del objeto[25]​ y la metodología propios de cada ciencia, las ventajas e inconvenientes de la especialización y el reduccionismo, las posibilidades de interdisciplinariedad y de perspectivas holísticas;[26]​ y la relación del conocimiento científico con los conceptos de verdad y de realidad. Las mujeres han contribuido notablemente a la ciencia desde sus inicios. El estudio histórico, crítico y sociológico de este hecho se ha convertido en una disciplina académica en sí misma. En varias antiguas civilizaciones occidentales hubo mujeres dedicadas a la medicina, y el estudio de la filosofía natural estaba abierto a las mujeres en la Antigua Grecia. Las mujeres también hicieron aportaciones a la protociencia de la alquimia en el siglo I y II d. C. En la Edad Media, los conventos cumplían una importante función para la educación femenina y algunas de estas instituciones les brindaron a las mujeres la oportunidad de participar en la investigación académica. Pero cuando, en el siglo XI, se fundaron las primeras universidades, las mujeres quedaron en su mayor parte excluidas de ellas.[27]​ Fuera del mundo académico, fue la botánica la ciencia que más se benefició de las aportaciones femeninas al inicio de la Edad Moderna. En Italia parece haber reinado una actitud más abierta que en otros lugares hacia los estudios de medicina por parte de mujeres.[27]​ La primera mujer de la que se sabe que obtuvo una cátedra en una disciplina científica fue Laura Bassi en la Italia del siglo XVIII. La historia de la ciencia en la prehistoria es una subdivisión temporal de la historia de la ciencia que documenta el desarrollo de la ciencia, la técnica y la tecnología en la prehistoria. Comienza desde el surgimiento de comunidades nómadas de Homo sapiens sapiens en diversos sectores geográficos y concluye con la invención de la escritura y el comienzo de la Edad Antigua. No hay términos universalmente aceptados para calificar a la forma de conocimiento del hombre prehistórico (que representaba artísticamente su visión del mundo —arte paleolítico— e incluso ha dejado algunas muestras de cómputos numéricos, como el hueso de Ishango). El inicio de la tecnología humana se reconoce con el dominio del fuego, base de toda la tecnología y del cambio en la naturaleza por medio de la alteración de su entorno. Lo más natural es que, como primer resultado, obtuvieran un palo aguzado y con la punta endurecida, principio de la lanza y otras herramientas. También surge la alfarería, al observar el endurecimiento, en determinadas condiciones, de la tierra arcillosa sobre la que se organiza el fuego. La cocción de los alimentos y el surgimiento del cuero son también consecuencias de este hito tecnológico. A lo largo del periodo prehistórico surgen y evolucionan las primeras herramientas y se desarrollan las primeras tecnologías de carácter empírico, basadas en el ensayo y error. La transmisión de los descubrimientos durante este periodo es oral y por medio de Pictogramas. Las primeras herramientas se elaboran utilizando madera, hueso, marfil y piedra; aparecen los primeros sistemas de numeración y cálculo en la ribera del Tigris y el Éufrates, así como también en Mesoamérica y en la hindú, e incluso las primeras anotaciones de observaciones astronómicas en diversas regiones del mundo.[29]​ La ciencia en la Edad Antigua documenta el desarrollo de la ciencia, la técnica y la tecnología en la Edad Antigua. Comienza con la invención de la escritura y el fin de la prehistoria, y concluye con la caída del Imperio romano de Occidente. Que la ciencia esté sujeta a evolución o sea susceptible de progreso es una idea ajena a las épocas históricas anteriores a la Edad Moderna (polémica de los antiguos y los modernos, 1688-1704) y nuestra percepción del «atraso» científico relativo a una época, un lugar o una rama del saber con respecto a otra proviene específicamente del positivismo de Auguste Comte, para quien hay «tres estadios teoréticos diferentes: el teológico o estadio ficticio; el metafísico o estadio abstracto; y por último, el científico o positivo» (Curso de filosofía positiva, 1830-1842). No habría ciencia, desde esa definición, antes de la revolución científica del siglo XVII. No hay términos universalmente aceptados para calificar a la forma de conocimiento del hombre prehistórico (que representaba artísticamente su visión del mundo —arte paleolítico— e incluso ha dejado algunas muestras de cómputos numéricos, como el hueso de Ishango); las producciones intelectuales, muy sofisticadas, de las primeras civilizaciones (para las que se han propuesto las expresiones «pensamiento pre-filosófico» o «mitopoeico»);[30]​ la ciencia griega (cultura griega), que fue esencialmente un ejercicio teórico que no se sometía al método experimental, y que no se implicaba en la esfera de la producción (el modo de producción esclavista no demandaba innovaciones tecnológicas); o la ciencia romana (cultura romana), continuadora intelectual de la helenística (cultura helenística) en una civilización de inclinación marcadamente pragmática, donde sobresalió una notable ingeniería. La historia de la ciencia en la Edad Media abarca los descubrimientos en el campo de la filosofía natural que ocurrieron en el periodo de la Edad Media el periodo intermedio, en una división esquemática de la Historia de Europa. Europa Occidental entró en la Edad Media con grandes dificultades que minaron la producción intelectual del continente tras la caída del Imperio Romano. Los tiempos eran confusos y se había perdido el acceso a los tratados científicos de la antigüedad clásica (en griego), manteniéndose sólo las compilaciones resumidas y hasta desvirtuadas, por las sucesivas traducciones que los romanos habían hecho al latín. Sin embargo, con el inicio de la llamada Revolución del siglo XII, se reavivó el interés por la investigación de la naturaleza. La ciencia que se desarrolló en ese periodo dorado de la filosofía escolástica daba énfasis a la lógica y abogaba por el empirismo, entendiendo la naturaleza como un sistema coherente de leyes que podrían ser explicadas por la razón. Fue con esa visión con la que sabios medievales se lanzaron en busca de explicaciones para los fenómenos del universo y consiguieron importantes avances en áreas como la metodología científica y la física. Esos avances fueron repentinamente interrumpidos por la Peste negra y son virtualmente desconocidos por el público contemporáneo, en parte porque la mayoría de las teorías avanzadas del periodo medieval están hoy obsoletas, y en parte por el estereotipo de que la Edad Media fue una supuesta Edad de las Tinieblas. Mientras que en el Extremo Oriente se siguió desarrollando la civilización china con su propio ritmo cíclico, en Occidente la civilización clásica greco-romana fue sustituida por la cultura cristiana (latina y bizantina) y la civilización islámica, ambas fuertemente teocéntricas. Los cinco siglos de la denominada época oscura de la Alta Edad Media significaron un atraso cultural en la cristiandad latina, tanto en relación con la Antigüedad clásica como en relación con la simultánea Edad de Oro del islam, que no actuó únicamente como un contacto de innovaciones orientales (chinas, hindúes y persas, como el papel, el molino de viento o la numeración hindú-arábiga) hacia Occidente, sino añadiendo aportes propios y originales. No obstante, el desarrollo productivo del modo de producción feudal demostró ser más dinámico que el esclavista en cuanto a permitir desarrollos tecnológicos modestos, pero de notables repercusiones (la collera, el estribo, la vertedera). Aparentemente, el mundo intelectual, enclaustrado en los scriptoria de los monasterios y dedicado a la conservación y glosa de los textos sagrados, la patrística y la parte del saber antiguo que pudiera conciliarse con el cristianismo (Boecio, Casiodoro, Isidoro, Beda, Beato, Alcuino), estaba completamente desconectado de ese proceso, pero en su torno se fue gestando alguna variación en la concepción ideológica del trabajo que, con contradicciones y altibajos, inspiró la justificación de los intereses de la naciente burguesía y el desarrollo del capitalismo comercial a partir de la Baja Edad Media. Mientras tanto, las instituciones educativas se fueron sofisticando progresivamente (escuelas palatinas, escuelas monásticas, escuelas episcopales, studia generalia, universidades medievales) y en ellas, a pesar del efecto anquilosador que se supone al método escolástico, surgieron notables individualidades (Gilberto de Aurillac, Pedro Abelardo, Graciano, Raimundo de Peñafort, Tomás de Aquino, Roberto Grosseteste, Roger Bacon -Doctor Mirabilis-, Duns Scoto -Doctor Subtilis-, Raimundo Lulio, Marsilio de Padua, Guillermo de Ockham, Bártolo de Sassoferrato, Jean Buridan, Nicolás de Oresme) y algunos conceptos innovadores en terrenos como el de la química, en forma de alquimia (destilación del alcohol), el de la lógica (Petrus Hispanus), el de las matemáticas (calculatores de Merton College) o el de la física (teoría del impetus).[32]​ La historia de la ciencia en el Renacimiento comienza con el redescubrimiento de textos científicos antiguos durante el Renacimiento y se acelera después de la caída de Constantinopla en 1453 y la invención de la imprenta —que democratizaría al aprendizaje y permitiría una propagación más rápida de nuevas ideas— y los descubrimientos geográficos ocurridos en esta era." }] } } 3 | { "custom_id": "003", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: The Wikipedia online encyclopedia has, since the late 2000s, served as a popular source for health information for both laypersons and, in many cases, health care practitioners. Health-related articles on Wikipedia are popularly accessed as results from search engines, which frequently deliver links to Wikipedia articles.[1] Independent assessments have been made of the number and demographics of people who seek health information on Wikipedia, the scope of health information on Wikipedia, and the quality and reliability of the information on Wikipedia.[2] The English Wikipedia was estimated in 2014 to hold around 25,000 articles on health-related topics.[3] Across Wikipedia encyclopedias in all languages there were 155,000 health articles using 950,000 citations to sources and which collectively received 4.8 billion pageviews in 2013.[4] This amount of traffic makes Wikipedia one of the most consulted health resources in the world, or perhaps the most consulted resource.[4] A 2024 quantitative content analysis determined that a sample of popular Wikipedia health-related articles for both sexes had comparable quality.[5] As of the end of 2013, the English Wikipedia had 29,072 medical articles, while across all language versions of Wikipedia, there were 155,805 medical articles.[4] As of March 2017, the English Wikipedia had 30,000 medical articles, while there were 164,000 medical articles in other languages.[6] As of 2017, there were about 6,000 anatomy articles on the English Wikipedia;[7] these are not classified as medical articles in Wikipedia's categorization scheme and thus are not included in the 30,000 figure above.[4] A 2007 study examined a sample of Wikipedia pages about the most frequently performed surgical procedures in the United States, and found that 85.7% of them were appropriate for patients and that these articles had a remarkably high level of internal validity.[8] However, the same study also raised concerns about Wikipedia's completeness, noting that only 62.9% of the articles examined were free of critical omissions.[8] A 2008 study reported that drug information on Wikipedia has a more narrow scope, is less complete, and has more errors of omission than did such information on the traditionally edited online database Medscape Drug Reference.[9] A 2010 study found that Wikipedia's article on osteosarcoma was of decent quality, but that the National Cancer Institute (NCI)'s page was better. The authors concluded that Wikipedia should include external links to higher-quality sources.[10] A 2011 assessment of 50 medical articles on Wikipedia found that 56% of the references cited on these pages could be considered reputable, and that each entry contained 29 reputable sources on average.[11] A 2011 study examined Wikipedia pages about five statins, and concluded that these pages did not contain incorrect or misleading information, but that they were often missing information about drug interactions and contraindications to use.[12] Another 2011 study examining Wikipedia articles on the 20 most widely prescribed drugs found that seven of these articles did not have any references, and concluded that Wikipedia does not provide consistently accurate, complete, and referenced medication information.[13] An assessment of Wikipedia articles in 2012 on dietary supplements found that Wikipedia articles were frequently incomplete, of variable quality, and sometimes inconsistent with reputable sources of information on these products.[14] A 2013 scoping review published in the Journal of Medical Internet Research summarized the existing evidence about the use of wikis, Wikipedia and other collaborative writing applications in health care and found that the available research publications were observational reports rather than the primary research studies which would be necessary to begin drawing conclusions.[15] A 2014 study that examined 97 Wikipedia articles about complementary and alternative medicine (CAM) found that 4% of them had attained Good article status, and that CAM articles on Wikipedia tended to be significantly shorter than those about conventional therapies.[16] In May 2014, The Journal of the American Osteopathic Association published an article which concluded that Most Wikipedia articles for the 10 costliest conditions in the United States contain errors compared with standard peer-reviewed sources.[17][18] Following this paper, many other media sources reported that readers should not trust Wikipedia for medical information.[19][20][21][22] Some of Wikipedia's prominent health content contributors defended Wikipedia and criticized the study,[23] noting that Wikipedia is not about truth, but about verifiability. That is, the Wikipedians contended that since the mission of Wikipedia is to reflect what mainstream sources (such as UK's National Institute of Health Care Excellence) say about any given topic, Wikipedia will be just as inaccurate as those sources. Since Wikipedia's policy is to state these inaccuracies that exist in its sources as though they were true (even when editors know they are not true), Wikipedians feel that pointing out how inaccurate Wikipedia's health articles are completely misses the point of Wikipedia, since Wikipedia is not about truth, but [instead] about verifiability. Wikipedians also noted that the small sample size may have skewed results (in either direction) and that the study may have understated Wikipedia's level of inaccuracy by not accounting for the important information that Wikipedia articles leave out.[24] A 2014 study found that when the FDA issues new safety warnings about drugs, in 41% of cases reviewed Wikipedia articles about those drugs were updated to give the new safety information within two weeks.[25] Another 23% of Wikipedia drug articles were updated to give this information within an average of about 40 days, but 36% of articles are not updated with this information within a year.[25] A 2014 comparison between selected drug information from pharmacology textbooks and comparable information on the English-language and German-language Wikipedias found that the drug information in Wikipedia covers most of what is essential for undergraduate pharmacology studies and that it is accurate.[26] A 2015 study comparing the coverage of the autism-vaccine controversy on several websites found that Wikipedia's articles were broadly pro-vaccine. The study attributed this pro-vaccine stance to this highly controversial topic attracting committed editors who strictly enforce the requirements for academic references.[27] A 2016 study found that drug information on Wikipedia was less accurate and complete than that on the medical reference site Micromedex.[28] A 2017 study compared the accuracy of Wikipedia articles about the 33 most popular medications with medication guides to the accuracy of their medication guides. The study found that the Wikipedia articles were generally less accurate than were the corresponding medication guides.[29] A 2024 study comparing the Chinese Baidu Baike and the English Wikipedia on irritable bowel syndrome found that Wikipedia provides more reliable, higher quality, and more objective information but noted both are still lacking in quality.[30] In 2012, Wikipedia's articles on depression and schizophrenia were compared to coverage in Encyclopædia Britannica and a psychiatry textbook and evaluated for their accuracy, up-to-dateness, breadth of coverage, referencing, and readability. Wikipedia was ranked highly across all categories except for readability.[31] A 2013 review of nephrology content on Wikipedia found it to be a comprehensive and fairly reliable medical resource for nephrology patients that is written at a college reading level.[32] A 2014 study found that Wikipedia's article on Parkinson's disease had a Flesch reading ease score of 30.31, meaning that it was difficult to read.[33] The readability of Wikipedia's articles on epilepsy was evaluated and found to be low, indicating that they were difficult to read.[34] Another study found that Wikipedia's information about neurological diseases was significantly more difficult to read than the information in the American Academy of Neurology's patient brochures, the Mayo Clinic's website, or MedlinePlus.[35] Another 2015 study, this one authored by Samy Azer, reported that Wikipedia should not be used to learn about concepts related to pulmonology students.[36] Another 2015 study by Azer found that Wikipedia entries about cardiovascular diseases were not aimed at a medical audience and were mainly inaccurate due to errors of omission.[37] A 2016 study found that Wikipedia information about common internal medicine diagnoses was written at a higher grade level than any of the four other sites studied (NIH, WebMD, Mayo Clinic, and diagnosis-specific websites).[38] In contrast, another study published the same year found that medical students reading about three unstudied diseases on AccessMedicine and Wikipedia experienced less mental effort than did readers of the same diseases on UpToDate.[39] A 2017 study evaluating 134 Wikipedia articles on autoimmune diseases found that they were very difficult to read and required at least a university graduate reading level. The study's authors were concerned by Wikipedia's low readability, as people with autoimmune disorders often use Wikipedia to research their condition.[40] A 2018 study evaluating 55 Wikipedia articles on neurosurgical topics found that they were significantly more difficult to read than the American Association of Neurological Surgeons's patient information articles, although both Wikipedia's articles and the AANS articles required a college reading level.[41] Wikipedia co-founder Jimmy Wales has said that lack of health information increases preventable deaths in emerging markets and that health information from Wikipedia can improve community health.[42] Wales presented the Wikipedia Zero project as a channel for delivering health information into places where people have difficulty accessing online information.[42] As a result of public interest in the 2014 Ebola virus epidemic in West Africa, Wikipedia became a popular source of information on Ebola.[43] Doctors who were Wikipedia contributors said that Wikipedia's quality made it useful.[43] People who promote alternative medicine have complained that Wikipedia negatively portrays holistic health treatments including energy medicine, Emotional Freedom Techniques, Thought Field Therapy and Tapas Acupressure Technique.[44] In response, Wales has stated, If you can get your work published in respectable scientific journals – that is to say, if you can produce evidence through replicable scientific experiments, then Wikipedia will cover it appropriately.[44][45][46] Similar concerns have been raised regarding its coverage of homeopathy.[47] The majority of people in the United States use the internet as a source of health information.[48] The third most common activity for information seeking online is looking up health or medical information.[49] One 2013 study suggested that 22% of healthcare searches online direct users to Wikipedia.[50] Wikipedia was described in 2014 in a report published by IMS Institute for Healthcare Informatics as the leading single source of healthcare information for patients and healthcare professionals.[51] According to the same report, 50% of U.S. physicians that go online for professional purposes are using Wikipedia to access information. These facts were referenced on page 17 from the same research report published by IMS Institute for Healthcare Informatics on Engaging Patients Through Social Media, and were recirculated further in popular media outlets and peer-reviewed articles. The IMS report provides a citation to an undated research report in Taking the Pulse by Manhattan Research, which is unavailable using most library research databases In July 2014, Wikipedia's medical content in all languages was viewed more often than any other popular healthcare website, including the NIH, WebMD, Mayo Clinic, NHS, WHO, and UpToDate.[4][52] Some doctors have described their use of Wikipedia as a guilty secret.[53] A 2015 study compared the popularity of Wikipedia's articles on ten of the most common neurological disorders over a 90-day period from April 2014 to July 2014; it found that there was no relationship between the incidence or prevalence of a neurological disorder and the number of page views it received. For example, Wikipedia's article on multiple sclerosis was far more popular than its articles on more common disorders like migraine, epilepsy, or stroke. The authors theorized that this might be due to the increasing prevalence of MRI scans, which has led to an increase in incidental findings of white matter lesions. Although most of these lesions have nothing to do with multiple sclerosis, they may lead patients, relatives, and even physicians to perform Internet searches on multiple sclerosis, which may lead them to the Wikipedia article.[54] Wikipedia's health information has been described as transforming how our next doctors learn medicine.[55] Various commentators in health education have said that Wikipedia is popular and convenient for medical students.[56] A 2013 study done at a single Australian medical school showed that 97% of students used Wikipedia to study medicine, with the most common reasons being ease of access and ease of understanding. There was no relationship between a student's year in medical school and his or her use of Wikipedia, but students further along in medical school were less likely to use Wikipedia as their first resource, only resource, or most common resource; they were also more likely to perceive Wikipedia as unreliable.[57] In 2013, UCSF School of Medicine began to offer fourth-year medical students a month-long elective centered around improving Wikipedia's health-related articles. Between 2013 and 2015, 43 students took part in the course and chose a single health-related article to work on. A study of their contributions by UCSF faculty found that the students expanded their articles, added higher-quality sources, removed lower-quality sources, and improved readability. The study's authors argued that medical schools should encourage students to contribute to Wikipedia, both to improve the quality of its content and to enable students to become better health care educators.[58] A 2013 study of a particular group of veterinary students found that the majority of these students sought and found medical information on Wikipedia.[59] A 2015 study of five European medical schools found that students who used Wikipedia for general information were more likely to use it to look up medical information. 16% of students used Wikipedia often for general information, 60% sometimes, and 24% rarely. 12% of students used Wikipedia often for medical information, 55% sometimes, and 33% rarely. Almost all of the students (97%) found inaccurate information on Wikipedia at least once, but less than 20% of them corrected it.[60] A 2015 study of medical students at Dalhousie University in Nova Scotia, Canada, found that they ranked Google and Wikipedia highly for their accessibility, understandability, and usefulness but ranked PubMed higher for accuracy and trustworthiness.[61] A 2017 study of online resource use by first-year medical students at Melbourne Medical School found that they used the school's online learning platform most often (daily) and used Google and Wikipedia slightly less often (approximately daily). The students considered the learning platform to be most useful, followed by Google and Wikipedia, which they considered slightly less useful than the learning platform but significantly more useful than Facebook or Google Scholar. They also considered the learning platform to be the most reliable and considered Google and Wikipedia to be significantly less reliable, although they frequently used both websites as a starting point for finding information.[62] A 2017 study of resources used by medical students during their general surgery clerkship at the University of Florida College of Medicine found that review books were the most commonly used type of study resource, followed by the Internet. Wikipedia was the third-most commonly used resource and the most commonly used Internet resource. The study found no correlation between the type of resource used and students' performance on the NBME surgery subject exam.[63] A 2009 study of Internet use by 35 junior doctors in the United Kingdom found that 80% of them used Google and 70% of them used Wikipedia to look up medical information at least once a week, while only 30% used PubMed. Google and Wikipedia were primarily used for background reading, while PubMed and other best evidence websites were used to answer specific questions for clinical decision-making.[64] A 2015 survey of psychiatry residents at Harvard Medical School found that they used online resources twice as often as they used printed resources. The three most commonly used resources were UpToDate, PubMed, and Wikipedia. UpToDate was the most used resource and was considered to be the most trustworthy, while PubMed was the second most used resource and was highly rated as a source of personal learning. Wikipedia was the third most used resource and received the highest ranking for ease of use; however, it was considered the least trustworthy.[65] A 2013 study of 500 European physicians, most of whom were from Austria and Switzerland, found that general search engines like Google were the most popular type of online medical resource, followed by medical research databases like PubMed, followed in third by Wikipedia. 56% of physicians in training (residents) reported using Wikipedia, versus only 37% of physicians who had already completed their training.[66] A 2014 study of 259 health professionals in Spain found that while 53% of them used the Spanish Wikipedia to look up medical information during work, only 3% of them considered it reliable and only 16% recommended it to their patients. Only 16% had ever edited a Wikipedia article; the most common reasons for not doing were that " }] } } 4 | { "custom_id": "004", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: Science information on Wikipedia includes the information that Wikipedia presents about science. There have been critiques of and discussions about the impact and quality of that information, and of the interactions of Wikipedia editors, scientists, and public engagement with the information. A 2016 study found evidence that Wikipedia increases the distribution and impact of open access science publications.[1] A 2017 study found evidence that Wikipedia's popularity as the most popular general information source has influenced how everyone talks and writes about science.[2][3] UNESCO reported in 2017 that Wikipedia is a popular source of science information because of its high ranking in search engines.[4] A 2018 study examined the way that Wikipedia integrates new scientific information.[5] In 2016 the Wiki Education Foundation and the Simons Foundation presented an outreach program called the Year of Science. In this program, Wikipedia educators visited academic conferences and invited scientists to contribute information from their field of expertise to Wikipedia.[6] Some universities have programs to encourage students to edit Wikipedia's science articles as part of the learning experience.[7] The Wikipedia community invites academics to edit Wikipedia articles.[8] Various academic societies have encouraged their membership to edit Wikipedia.[9] A study in 2017 determined that: Depending on the definition and methods used, roughly 10–20% of Wikipedia articles are on scientific topics (0.5–1.0 million out of about 5 million).[2] Wikipedia has a broad and diverse practice of citing scientific publications of all fields.[10] A 2005 study published in the journal Nature compared 40 Wikipedia articles on science topics to their Encyclopædia Britannica counterpart. Subject experts found four serious errors in each encyclopedia. They also found 162 less serious problems in Wikipedia, and 123 in Britannica.[11] A popular science writer for Vice complained in 2017 that Wikipedia's science articles were too technical.[12] Various scientists and media organizations have questioned and critiqued the extent to which Wikipedia articles on science influence political decisions relating to science.[13][14][15]" }] } } 5 | { "custom_id": "005", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: The reliability of Wikipedia and its user-generated editing model, particularly its English-language edition, has been questioned and tested. Wikipedia is written and edited by volunteer editors, who generate online content with the editorial oversight of other volunteer editors via community-generated policies and guidelines. The reliability of the project has been tested statistically through comparative review, analysis of the historical patterns, and strengths and weaknesses inherent in its editing process.[3] The online encyclopedia has been criticized for its factual unreliability, principally regarding its content, presentation, and editorial processes. Studies and surveys attempting to gauge the reliability of Wikipedia have mixed results. Wikipedia's reliability was frequently criticized in the 2000s but has been improved; its English-language edition has been generally praised in the late 2010s and early 2020s.[4][5][6] Select assessments of its reliability have examined how quickly vandalism—content perceived by editors to constitute false or misleading information—is removed. Two years after the project was started, in 2004, an IBM study found that vandalism is usually repaired extremely quickly—so quickly that most users will never see its effects.[7][8] The inclusion of false or fabricated content has, at times, lasted for years on Wikipedia due to its volunteer editorship.[9][10] Its editing model facilitates multiple systemic biases, namely selection bias, inclusion bias, participation bias, and group-think bias. The majority of the encyclopedia is written by male editors, leading to a gender bias in coverage, and the make up of the editing community has prompted concerns about racial bias, spin bias, corporate bias, and national bias, among others.[11][12][13] An ideological bias on Wikipedia has also been identified on both conscious and subconscious levels. A series of studies from Harvard Business School in 2012 and 2014 found Wikipedia significantly more biased than Encyclopædia Britannica but attributed the finding more to the length of the online encyclopedia as opposed to slanted editing.[14][15] Instances of non-neutral or conflict-of-interest editing and the use of Wikipedia for revenge editing has attracted attention to false, biased, or defamatory content in articles, especially biographies of living people.[16][17] Articles on less technical subjects, such as the social sciences, humanities, and culture, have been known to deal with misinformation cycles, cognitive biases, coverage discrepancies, and editor disputes. The online encyclopedia does not guarantee the validity of its information. It is seen as a valuable starting point for researchers when they pass over content to examine the listed references, citations, and sources. Academics suggest reviewing reliable sources when assessing the quality of articles.[18][19] Its coverage of medical and scientific articles such as pathology,[20] toxicology,[21] oncology,[22] pharmaceuticals,[23] and psychiatry[24] were compared to professional and peer-reviewed sources in a 2005 Nature study.[25] A year later Encyclopædia Britannica disputed the Nature study, whose authors, in turn, replied with a further rebuttal.[26][27] Concerns regarding readability and the overuse of technical language were raised in studies published by the American Society of Clinical Oncology (2011),[28] Psychological Medicine (2012),[24] and European Journal of Gastroenterology and Hepatology (2014).[29] The Simple English Wikipedia serves as a simplified version of articles to make complex articles more accessible to the layperson on a given topic in Basic English. Wikipedia's popularity, mass readership, and free accessibility has led the encyclopedia to command a substantial second-hand cognitive authority across the world.[30][31][nb 1] Wikipedia allows anonymous editing; contributors (known as editors) are not required to provide any identification or an email address. A 2009 study of Dartmouth College in the English Wikipedia noted that, contrary to usual social expectations, anonymous editors were some of Wikipedia's most productive contributors of valid content.[32] The Dartmouth study was criticized by John Timmer of Ars Technica for its methodological shortcomings.[33] Wikipedia trusts the same community to self-regulate and become more proficient at quality control. Wikipedia has harnessed the work of millions of people to produce the world's largest knowledge-based site along with software to support it, resulting in more than nineteen million articles written, across more than 280 different language versions, in fewer than twelve years.[34] For this reason, there has been considerable interest in the project both academically and from diverse fields such as information technology, business, project management, knowledge acquisition, software programming, other collaborative projects and sociology, to explore whether the Wikipedia model can produce quality results, what collaboration in this way can reveal about people and whether the scale of involvement can overcome the obstacles of individual limitations and poor editorship which would otherwise arise.[citation needed] Wikipedia's degree of truthfulness extends from its technology, policies, and editor culture. Edit histories are publicly visible. Footnotes show the origins of claims. Editors remove unverifiable claims and overrule (revert) claims not phrased in a neutral point of view (NPOV). Wikipedia editors also tend towards self-examination and acknowledge Wikipedia's flaws. Its open model permits article-tampering (vandalism) including short-lived jokes and longer hoaxes. Some editors dedicate as much time to trolling (creating vandalism, spam, and harassment) as others do improving the encyclopedia. The English Wikipedia's editor pool, roughly 40,000 active editors who make five edits monthly, largely skews male and white, leading to gender- and race-based systemic biases in coverage. Variations in coverage mean that Wikipedia can be both, as online communities professor Amy S. Bruckman put it, the most accurate form of information ever created by humans on the whole while short articles can be total garbage.[35] Academics view Wikipedia as representing a consensus truth in which readers can check reality in an age of contested facts. For example, when facts surrounding the COVID-19 pandemic rapidly changed or were debated, editors removed claims that did not adhere to the verifiability and NPOV guidelines.[35] Fact-checking of Wikipedia is the process through which Wikipedia editors perform fact-checking of content published in Wikipedia, while fact-checking using Wikipedia is the use of Wikipedia for fact-checking other publications. The broader topic of fact checking in the context of Wikipedia also includes the cultural discussion of the place of Wikipedia in fact-checking. Major platforms including YouTube[36] and Facebook[37] use Wikipedia's content to confirm the accuracy of information in their own media collections. Seeking public trust is a major part of Wikipedia's publication philosophy.[38] Wikipedia has grown beyond a simple encyclopedia to become what The New York Times called a factual netting that holds the digital world together.[35] Common questions asked of search engines are answered using knowledge ingested from Wikipedia, and often credit or link to Wikipedia as their source. Wikipedia is likely the most important single source used to train generative artificial intelligence (AI) models, such as ChatGPT, for which Wikipedia is valued as a well-curated data set with highly structured formatting.[39] The accuracy of AI models depend on the quality of their training data, but these models are also fundamentally unable to cite their original source for their knowledge, thus AI users use Wikipedia knowledge without knowing that Wikipedia is its source. AI users also receive results that intertwine facts originating from Wikipedia with fictional data points (AI hallucinations), lowering the quality of information absent a real-time fact-check during information retrieval.[35] The reliability of Wikipedia articles can be measured by the following criteria:Several market-oriented extrinsic measures demonstrate that large audiences trust Wikipedia in one way or another. For instance, 50 percent of [US] physicians report that they've consulted ... [Wikipedia] for information on health conditions, according to a report from IMS Institute for Healthcare Informatics.[41] On October 24, 2005, the British newspaper, The Guardian, published a story entitled Can you trust Wikipedia? in which a panel of experts were asked to review seven entries related to their fields, giving each article reviewed a number designation from 0 to 10. Most of these reviewed articles received marks between 5 and 8. The most common critiques were poor prose, or ease-of-reading issues (three mentions), omissions or inaccuracies, often small but including key omissions in some articles (three mentions), and poor balance, with less important areas being given more attention and vice versa (one mention). The most common praises were factually sound and correct, no glaring inaccuracies (four mentions), and much useful information, including well-selected links, making it possible to access much information quickly (three mentions).[42] In December 2005, the journal Nature published results of an attempted blind study seeking reviewer evaluations of the accuracy of a small subset of articles from Wikipedia and Encyclopædia Britannica. The non-peer-reviewed study was based on Nature's selection of 42 articles on scientific topics, including biographies of well-known scientists. Factual errors, omissions or misleading statements found in the sampled articles was 162 for Wikipedia and 123 for Britannica (4:3). For serious errors, such as misinterpretations of important concepts, 4 were found in Wikipedia, and 4 in Britannica (1:1). The study concluded that Wikipedia comes close to Britannica in terms of the accuracy of its science entries,[25] although Wikipedia's articles were often poorly structured.[25] Encyclopædia Britannica expressed concerns, leading Nature to release further documentation of its survey method.[43] Based on this additional information, Encyclopædia Britannica denied the validity of the Nature study, stating that it was fatally flawed. Among Britannica's criticisms were that excerpts rather than the full texts of some of their articles were used, that some of the extracts were compilations that included articles written for the youth version, that Nature did not check the factual assertions of its reviewers, and that many points the reviewers labeled as errors were differences of editorial opinion. Britannica further stated that While the heading proclaimed that 'Wikipedia comes close to Britannica in terms of the accuracy of its science entries,' the numbers buried deep in the body of the article said precisely the opposite: Wikipedia in fact had a third more inaccuracies than Britannica. (As we demonstrate below, Nature's research grossly exaggerated Britannica's inaccuracies, so we cite this figure only to point out the slanted way in which the numbers were presented.)[44] Nature acknowledged the compiled nature of some of the Britannica extracts, but denied that this invalidated the conclusions of the study.[45] Encyclopædia Britannica also argued that a breakdown of the errors indicated that the mistakes in Wikipedia were more often the inclusion of incorrect facts, while the mistakes in Britannica were errors of omission, making Britannica far more accurate than Wikipedia, according to the figures.[44] Nature has since rejected the Britannica response,[46] stating that any errors on the part of its reviewers were not biased in favor of either encyclopedia, that in some cases it used excerpts of articles from both encyclopedias, and that Britannica did not share particular concerns with Nature before publishing its open letter rebuttal.[47][48] The point-for-point disagreement between these two parties that addressed the compilation/text excerpting and very small sample size issues—argued to bias the outcome in favor of Wikipedia, versus a comprehensive, full article, large sample size study favoring the quality-controlled format of Britannica—have been echoed in online discussions,[49][50] including of articles citing the Nature study, e.g., where a flawed study design for manual selection of articles/article portions, the lack of study statistical power in its comparing 40 articles from over 100,000 Britannica and over 1 million English Wikipedia articles, and the absence of any study statistical analyses (e.g., reported confidence intervals for study results) has also been noted.[51] Science communicator Jonathan Jarry said in 2024 that the study was historically important, and had been cited in almost every science paper on Wikipedia's reliability since then, but that research of this kind will only provide a snapshot and quickly become unreliable.[52] In June 2006, Roy Rosenzweig, a professor specializing in American history, published a comparison of the Wikipedia biographies of 25 Americans to the corresponding biographies found on Encarta and American National Biography Online. He wrote that Wikipedia is surprisingly accurate in reporting names, dates, and events in U.S. history and described some of the errors as widely held but inaccurate beliefs. However, he stated that Wikipedia often fails to distinguish important from trivial details, and does not provide the best references. He also complained about Wikipedia's lack of persuasive analysis and interpretations, and clear and engaging prose.[53][nb 2] A web-based survey conducted from December 2005 to May 2006 by Larry Press, a professor of Information Systems at California State University at Dominguez Hills, assessed the accuracy and completeness of Wikipedia articles.[54] Fifty people accepted an invitation to assess an article. Of the fifty, seventy-six percent (76%) agreed or strongly agreed that the Wikipedia article was accurate, and forty-six percent (46%) agreed or strongly agreed that it was complete. Eighteen people compared the article they reviewed to the article on the same topic in the Encyclopædia Britannica. Opinions on accuracy were almost equal between the two encyclopedias (6 favoring Britannica, 7 favoring Wikipedia, 5 stating they were equal), and eleven of the eighteen (61%) found Wikipedia somewhat or substantially more complete, compared to seven of the eighteen (39%) for Britannica. The survey did not attempt a random selection of the participants, and it is not clear how the participants were invited.[55] The German computing magazine c't performed a comparison of Brockhaus Multimedial, Microsoft Encarta, and the German Wikipedia in October 2004: Experts evaluated 66 articles in various fields. In overall score, Wikipedia was rated 3.6 out of 5 points (B-).[56] A second test by c't in February 2007 used 150 search terms, of which 56 were closely evaluated, to compare four digital encyclopedias: Bertelsmann Enzyklopädie 2007, Brockhaus Multimedial premium 2007, Encarta 2007 Enzyklopädie and Wikipedia. It concluded: We did not find more errors in the texts of the free encyclopedia than in those of its commercial competitors.[57] Viewing Wikipedia as fitting the economists' definition of a perfectly competitive marketplace of ideas, George Bragues (University of Guelph-Humber), examined Wikipedia's articles on seven top Western philosophers: Aristotle, Plato, Immanuel Kant, René Descartes, Georg Wilhelm Friedrich Hegel, Thomas Aquinas, and John Locke. Wikipedia's articles were compared to a consensus list of themes culled from four reference works in philosophy. Bragues found that, on average, Wikipedia's articles only covered 52% of consensus themes. No errors were found, though there were significant omissions.[58] PC Pro magazine (August 2007) asked experts to compare four articles (a small sample) in their scientific fields between Wikipedia, Britannica and Encarta. In each case Wikipedia was described as largely sound, well handled, performs well, good for the bare facts and broadly accurate. One article had a marked deterioration towards the end while another had clearer and more elegant writing, a third was assessed as less well written but better detailed than its competitors, and a fourth was of more benefit to the serious student than its Encarta or Britannica equivalents. No serious errors were noted in Wikipedia articles, whereas serious errors were noted in one Encarta and one Britannica article.[59] In October 2007, the Australian magazine PC Authority published a feature article on the accuracy of Wikipedia. The article compared Wikipedia's content to other popular online encyclopedias, namely Britannica and Encarta. The magazine asked experts to evaluate articles pertaining to their field. A total of four articles were reviewed by three experts. Wikipedia was comparable to the other encyclopedias, topping the chemistry category.[60] In December 2007, German magazine Stern published the results of a comparison between the German Wikipedia and the online version of the 15-volume edition of Brockhaus Enzyklopädie. The test was commissioned to a research institute (Cologne-based WIND GmbH), whose analysts assessed 50 articles from each encyclopedia (covering politics, business, sports, science, culture, entertainment, geography, medicine, history and religion) on four criteria (accuracy, completeness, timeliness and clarity), and judged Wikipedia articles to be more accurate on the average (1.6 on a scale from 1 to 6 versus 2.3 for Brockhaus, with 1 as the best and 6 as the worst). Wikipedia's coverage was also found to be more complete and up to date; however, Brockhaus was judged to be more clearly written, while several Wikipedia articles were criticized as being too complicated for non-experts, and many as too lengthy.[61][62][63] In its April 2008 issue British computing magazine PC Plus compared the English Wikipedia with the DVD editions of World Book Encyclopedia and Encycl" }] } } 6 | { "custom_id": "006", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: The following entries cover events related to science or technology which occurred in the listed year. 1500s: 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510s: 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520s: 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 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instruments, and older tools from antiquity to the Middle Ages (such as the astrolabe and pendulum clock) defy a more modern definition of a tool developed to investigate nature qualitatively or quantitatively.[1][3] Scientific instruments were made by instrument makers living near a center of learning or research, such as a university or research laboratory. Instrument makers designed, constructed, and refined instruments for purposes, but if demand was sufficient, an instrument would go into production as a commercial product.[4][5] In a description of the use of the eudiometer by Jan Ingenhousz to show photosynthesis, a biographer observed, The history of the use and evolution of this instrument helps to show that science is not just a theoretical endeavor but equally an activity grounded on an instrumental basis, which is a cocktail of instruments and techniques wrapped in a social setting within a community of practitioners. The eudiometer has been shown to be one of the elements in this mix that kept a whole community of researchers together, even while they were at odds about the significance and the proper use of the thing.[6] By World War II, the demand for improved analyses of wartime products such as medicines, fuels, and weaponized agents pushed instrumentation to new heights.[7] Today, changes to instruments used in scientific endeavors — particularly analytical instruments — are occurring rapidly, with interconnections to computers and data management systems becoming increasingly necessary.[8][9] Scientific instruments vary greatly in size, shape, purpose, complication and complexity. They include relatively simple laboratory equipment like scales, rulers, chronometers, thermometers, etc. Other simple tools developed in the late 20th century or early 21st century are the Foldscope (an optical microscope), the SCALE(KAS Periodic Table),[10] the MasSpec Pen (a pen that detects cancer), the glucose meter, etc. However, some scientific instruments can be quite large in size and significant in complexity, like particle colliders or radio-telescope antennas. Conversely, microscale and nanoscale technologies are advancing to the point where instrument sizes are shifting towards the tiny, including nanoscale surgical instruments, biological nanobots, and bioelectronics.[11][12] Instruments are increasingly based upon integration with computers to improve and simplify control; enhance and extend instrumental functions, conditions, and parameter adjustments; and streamline data sampling, collection, resolution, analysis (both during and post-process), and storage and retrieval. Advanced instruments can be connected as a local area network (LAN) directly or via middleware and can be further integrated as part of an information management application such as a laboratory information management system (LIMS).[13][14] Instrument connectivity can be furthered even more using internet of things (IoT) technologies, allowing for example laboratories separated by great distances to connect their instruments to a network that can be monitored from a workstation or mobile device elsewhere.[15]" }] } } 8 | { "custom_id": "008", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: Wikipedia es una enciclopedia libre,[nota 2]​ políglota y editada de manera colaborativa. Es administrada por la Fundación Wikimedia, una organización sin ánimo de lucro cuya financiación está basada en donaciones. Sus más de 63 millones de artículos en 334 idiomas han sido redactados en conjunto por voluntarios de todo el mundo,[5]​ lo que suma más de 3500 millones de ediciones, y permite que cualquier persona pueda sumarse al proyecto[6]​ para editarlos, a menos que la página se encuentre protegida contra vandalismos para evitar problemas o disputas. Fue creada el 15 de enero de 2001 por Jimmy Wales y Larry Sanger,[7]​ y es la mayor y más popular obra de consulta en Internet.[8]​[9]​[10]​ Desde su fundación, Wikipedia ha ganado en popularidad, no solo encontrándose entre los 10 sitios web más populares del mundo,[11]​[12]​, ya que en julio de 2024, Wikipedia se clasificó como el quinto sitio más popular del mundo según Semrush;[13]​. Además, su éxito ha propiciado la aparición de proyectos hermanos: Wikcionario, Wikilibros, Wikiversidad, Wikiquote, Wikinoticias, Wikisource, Wikiespecies y Wikiviajes. Existen tres características esenciales del proyecto Wikipedia que definen en conjunto su función en la web. El lema «La enciclopedia libre que todos pueden editar» explica los tres principios:[14]​ Según su cofundador, Jimmy Wales, el proyecto constituye «un esfuerzo para crear y distribuir una enciclopedia libre, de la más alta calidad posible, a cada persona del planeta, en su idioma», para lograr «un mundo en el que cada persona del planeta tenga acceso libre a la suma de todo el saber de la humanidad».[15]​ Se desarrolla en el sitio Wikipedia.org haciendo uso de un software wiki —término originalmente usado para el WikiWikiWeb—. De los 334 idiomas en que se edita, diecinueve superan el 1 000 000 de artículos: inglés, cebuano, sueco, alemán, francés, neerlandés, ruso, italiano, español, polaco, samareño, vietnamita, japonés, árabe egipcio, chino, árabe, portugués, ucraniano y persa.[nota 3]​ Una buena parte de sus ediciones idiomáticas está disponible para ser utilizada offline, distribuida en DVD u otros soportes.[16]​ Muchas de sus ediciones han sido replicadas a través de Internet —mediante «espejos»— y han dado origen a enciclopedias derivadas —bifurcaciones— en otros sitios web.[17]​ La enciclopedia ha recibido diversas críticas. Algunos la han acusado de parcialidad sistémica y de inconsistencias,[18]​[19]​[20]​ con críticas sobre la política de favorecer el consenso sobre las credenciales en su proceso editorial[21]​[22]​ Otras críticas han estado centradas en su susceptibilidad de ser vandalizada y en la aparición de información espuria o falta de verificación,[23]​ aunque estudios eruditos sugieren que el vandalismo en general es deshecho con prontitud.[24]​[25]​ Wikipedia también ha sido criticada por sesgos de género. Se han realizado maratones de edición para alentar a las editoras y aumentar la cobertura de temas relacionados con la mujer.[26]​ Wikipedia es uno de los 10 sitios web más populares según la clasificación de Alexa, en abril de 2022 y la revista The Economist la colocó como el «decimotercer lugar más visitado en la web».[27]​ Sin publicidad, está alojado por la Fundación Wikimedia, una organización sin fines de lucro estadounidense financiada principalmente a través de donaciones.[28]​ Facebook anunció que para 2017 ayudaría a los lectores a detectar noticias falsas sugiriendo enlaces a artículos relacionados de Wikipedia. YouTube anunció un plan similar en 2018.[29]​ Wales cita el ensayo «El uso del conocimiento en la sociedad», escrito por el economista y filósofo de la escuela austriaca y Premio Nobel de Economía Friedrich Hayek, que leyó cuando era estudiante,[30]​ como «central» para su pensamiento acerca de «cómo gestionar el proyecto Wikipedia»[31]​[32]​[33]​[34]​ Hayek argumenta que la información está descentralizada —cada individuo solo conoce una pequeña fracción de lo que se conoce colectivamente— y, como resultado, las decisiones se toman mejor por aquellos con conocimientos locales, en lugar de por una autoridad central.[31]​[35]​ Wales reconsideró el ensayo de Hayek en la década de 1990, mientras estaba leyendo sobre el movimiento de código abierto, que abogaba por la distribución gratuita de software libre. Fue particularmente conmovido por el ensayo La catedral y el bazar escrito por uno de los fundadores del movimiento, Eric S. Raymond y adaptado más adelante en un libro. Wales afirmó que ese ensayo «abrió [sus] ojos a las posibilidades de colaboración masiva».[30]​ En marzo de 2000, Jimmy Wales creó Nupedia, un proyecto de enciclopedia libre basado en un ambicioso y exhaustivo proceso de revisión por pares,[36]​ diseñado para hacer sus artículos de una calidad comparable a la de las enciclopedias profesionales gracias a la participación de eruditos —principalmente doctorandos y académicos—, a los que se proponía colaborar de modo no remunerado. El proyecto tuvo el apoyo económico de la empresa Bomis, fundada por Wales y administrada por este junto con un compañero desde 1996,[37]​ y la colaboración de Richard Stallman, quien propuso el cambio a la licencia pública general de GNU, desde la antigua Nupedia Open Content License.[38]​ Larry Sanger, doctor en filosofía, que ya conocía anteriormente a Wales de mantener con él discusiones filosóficas por Internet, fue contratado por este y se convirtió en redactor jefe de Nupedia.[37]​ Debido al lento avance del proyecto, en 2001 se creó un wiki —UseMod— vinculado a Nupedia cuya finalidad inicial era agilizar la creación de artículos de forma paralela, antes de que estos pasaran al sistema de revisión por expertos. Existe cierta polémica entre los fundadores de Nupedia sobre quién propuso originalmente la idea de usar un wiki a Jimbo Wales, si Larry Sanger o bien una tercera persona,[39]​ pero el caso es que el éxito de aquel «pequeño proyecto paralelo» —Wikipedia— acabó eclipsando a Nupedia, que dejó de funcionar en 2003. El proyecto Wikipedia se inició el 15 de enero de 2001. El artículo más antiguo que puede encontrarse en Wikipedia es UuU, creado el 16 de enero de 2001 en la versión inglesa; consistía en tres enlaces hacia sendos artículos sobre el Reino Unido, Estados Unidos y Uruguay.[40]​ Larry Sanger pasó a colaborar con Wikipedia y trabajó activamente en la organización y directrices del proyecto; se marchó en 2002 por desacuerdos con Wales.[37]​ Ese año, Wikipedia abarcaba 26 idiomas, 46 en 2003 y 161 a finales de 2004. Wikipedia y Nupedia coexistieron hasta la extinción de la segunda en 2003.[41]​ Sin embargo, la posibilidad de utilizar publicidad en Wikipedia provocó una reacción de parte de los contribuyentes de la Wikipedia en español, motivo que llevó a la creación de la Enciclopedia Libre Universal en Español en febrero de 2002.[42]​ Este episodio podría haber impulsado a su vez la determinación de no utilizar publicidad, la creación de la Fundación Wikimedia y el cambio al nuevo url.[43]​ Se han iniciado otros varios proyectos de enciclopedia con formato wiki, en gran parte bajo una filosofía diferente de la apertura y el modelo editorial del «punto de vista neutral» desarrollado por Wikipedia. Por ejemplo, Wikinfo, uno de los portales web, no requiere un punto de vista neutral y permite la investigación original.[44]​ También hubo nuevos proyectos inspirados en Wikipedia —como Citizendium, Scholarpedia, Conservapedia, y Knol de Google[45]​— donde algunos de los aspectos que son fundamentales en Wikipedia se abordan de manera diferenciada, como las políticas de revisión por pares, la investigación original, y la publicidad comercial. El 20 de septiembre de 2004, Wikipedia alcanzó 1 millón de artículos en 100 idiomas.[46]​ En 2007 la versión en inglés superó los 2 millones de artículos, convirtiéndose en la enciclopedia con mayor número de artículos de la historia y superando en ese aspecto a la Yongle Dadian de 1407, que sostuvo el récord durante varios siglos.[47]​ Debido a su popularidad y sencillez, el Oxford English Dictionary ha considerado introducir el término wiki.[48]​ En octubre de 2011, Wikimedia anunció el lanzamiento de Wikipedia Zero, una iniciativa para permitir el acceso gratuito móvil (datos) a la Wikipedia en países del tercer mundo a través de colaboraciones con operadores de telecomunicaciones móviles.[49]​[50]​ En enero de 2023, Wikipedia actualizó su interfaz de escritorio por primera vez desde 2012. Tras cumplir 22 años, evento que tuvo lugar el domingo 15 de enero de 2023, la Fundación Wikimedia anunció un cambio en el diseño de la página web que había sido probado anteriormente de manera experimental en algunas lenguas (francés, catalán, etc.) La Fundación Wikimedia aclaró además que desde el 20 de enero de 2023 el cambio está activo en el 94 % de las 318 versiones de idiomas para todos los usuarios de ordenador de sobremesa de Wikipedia. Entre las excepciones en esa fecha, el idioma español, alemán o ruso.[51]​ La palabra «Wikipedia», nombre propio acuñado por Larry Sanger a principios de 2001, es la contracción de wiki, una tecnología para crear sitios web colaborativos, procedente a su vez de wikiwiki, ‘rápido’ en hawaiano,[52]​ y encyclopedia, ‘enciclopedia’ en inglés.[53]​ Este nombre se pronuncia en inglés como [ˌwɪkɨˈpiːdi.ə]ⓘ o AFI: [ˌwɪkiˈpiːdi.ə] (AFI). La Wikipedia en español, creada meses después, heredó el nombre. Tras una votación realizada entre septiembre y noviembre de 2003 por parte de los usuarios de esta, se decidió seguir con el mismo término. En la votación se barajaron los siguientes nombres —por orden de popularidad—: Librepedia, Huiquipedia, Uiquipedia, Güiquipedia, Viquipedia, Ñiquipedia, Velozpedia, Limonpedia, Güisquipedia y Velocipedia.[54]​ Otros que también usaron el nombre «Wikipedia» fueron los idiomas —ordenados según el ISO 639-3—: alemán, bretón, corso, danés, euskera, filipino, finlandés, gallego, neerlandés, indonesio, islandés, italiano, nauruano, noruego, polaco, rumano, siciliano, somalí, suajili y sueco. Esta es una lista de las grafías alternativas usadas para nombrar a Wikipedia en las diferentes ediciones:[55]​ Nota: Cada asterisco (*) denota una referencia respectiva por la múltiple adopción lingüística. Desde su inicio en 2001, Wikipedia ha utilizado diferentes marcas corporativas. El elemento común en todas ellas es una esfera escrita como elemento central, simbolizando el mundo y el conocimiento. En 2003 se adoptó por concurso internacional el dibujo de una esfera incompleta, conocida como «globo-rompecabezas», compuesta por piezas de un rompecabezas de varios colores, con enlaces en azul pertenecientes a distintas escrituras del mundo, simbolizando así la condición de «obra en construcción» que tiene Wikipedia.[56]​ El diseño que ganó el concurso internacional sufrió algunas modificaciones antes de ser aprobado como logo oficial, principalmente la eliminación del color y el reemplazo de los enlaces por grafemas de diversas escrituras del mundo. La denuncia de diversos errores e inconsistencias en los símbolos incluidos en el «globo-rompecabezas» y la posibilidad de diseñar una imagen animada o fotorrealista impulsó entre diversos editores de Wikipedia un debate sobre la posibilidad de realizar modificaciones en el elemento gráfico. Como consecuencia, y tras la labor realizada a través de una iniciativa de la Fundación Wikimedia junto a miles de voluntarios para modificar la interfaz de la enciclopedia, el dibujo de la «globo-rompecabezas» fue reemplazado en 2010 por un modelo tridimensional, en el que algunos símbolos de las piezas de rompecabezas fueron reemplazados por otros, principalmente aquellos que constituyen el primer grafema de la palabra «Wikipedia» en distintas wikipedias que existen en el mundo. Por añadidura, se cambió la tipografía del elemento denominativo —«WIKIPEDIA, La enciclopedia libre»— para usar la fuente abierta Linux Libertine, con excepción de la W inicial, que se mantiene con la fuente Hoefler Text y constituye también uno de los símbolos oficiales.[57]​[58]​[59]​ Cada Wikipedia según idioma es autónoma y tiene facultades para elegir la marca que la identifique. A partir de 2003 todas han adoptado básicamente la misma, con el elemento denominativo «Wikipedia, The free encyclopedia» —«Wikipedia, La enciclopedia libre»— traducido al idioma en que se escribe cada una. Las marcas han sido realizadas voluntaria y gratuitamente por usuarios de Wikipedia, y sus derechos pertenecen a la Fundación Wikimedia. Han existido y existen muchas enciclopedias en línea que compitieron con Wikipedia, como Microsoft Encarta y Encyclopædia Britannica; sin embargo, ninguna ha logrado el mismo éxito que Wikipedia.[61]​[62]​ Wikipedia busca crear un resumen de todo el conocimiento humano, con cada tema cubierto enciclopédicamente en un artículo. Como tiene terabytes de espacio disponible, puede abarcar muchos más temas que cualquier enciclopedia impresa. El grado exacto y la forma de cobertura en Wikipedia se encuentran en constante revisión por parte de sus editores, y los desacuerdos no son infrecuentes, tal como lo demuestra la controversia sobre eliminación de contenidos.[63]​[64]​ Según un estudio realizado por la revista Nature en 2007, «Wikipedia alcanzaba a la Enciclopedia Británica» en calidad,[65]​ aunque existe controversia sobre este asunto.[66]​[67]​ Además, sus contenidos están disponibles en formato impreso.[68]​[69]​ Otro estudio realizado por la Universidad Carnegie Mellon y Palo Alto Research Center sobre las mayores categorías de artículos en la Wikipedia en inglés desde julio de 2006 hasta enero de 2008, arrojó los siguientes resultados:[70]​ Para la visualización de artículos, la fundación Wikimedia rediseñó la interfaz con un tema o tapiz que se conoce como vector, creado en 2010.[71]​[72]​ Antes de la actualización, años atrás existía una interfaz clásica conocida como Monobook con limitadas características.[73]​ Dentro de la interfaz, existen variedad de mandos usados para navegar o editar páginas. Por ejemplo, para buscar, ir a otros enlaces o ampliar imágenes como otros sitios web. Además, mediante las pestañas, pueden navegar, interaccionar o colaborar con otras páginas. Aunque algunas actividades de mantenimiento, son ocultas para los usuarios no registrados en el proyecto. Para editar un artículo se recurre al código wiki en una caja de texto a través de la pestaña «Editar» que no siempre está disponible en caso de alguna prevención contra el vandalismo. Entre sus mandos, no se asemejan al clásico HTML; por ejemplo para los enlaces se usan corchetes, signos iguales para los títulos, entre otros, lo cual puede dar una mala impresión a aquellas personas que no tengan conocimientos en Informática.[74]​ En octubre de 2016, Wikipedia abarcaba 284 ediciones «activas» en distintos idiomas y dialectos. Cada edición trabaja de forma independiente, no está obligada a incluir el contenido de otras ediciones, y solo debe respetar políticas globales tales como la de mantener un «punto de vista neutral». Sin embargo, se comparten algunos artículos e imágenes entre las diversas ediciones de Wikipedia o a través del repositorio de Wikimedia Commons, y se solicitan traducciones organizadas de artículos procedentes de otras ediciones. Los artículos traducidos representan solamente una pequeña parte del total en cualquiera de ellas.[75]​ Las cinco ediciones con más artículos son, en orden descendente, inglés, cebuano, alemán, sueco y francés. En enero de 2011, Wikipedia contenía 278 ediciones —268 activas— en varios estados de desarrollo, que sumaban más de 17 millones de artículos.[5]​ La lista de idiomas incluye idiomas artificiales como el esperanto, lenguas indígenas o aborígenes como el náhuatl, el maya y las lenguas de las islas Andamán, o lenguas muertas, como el latín, el chino clásico o el anglosajón. El 1 de marzo de 2006, la Wikipedia en inglés se convirtió en la primera en superar el millón de artículos, seguida el 27 de diciembre de 2009 por la Wikipedia en alemán, el 21 de septiembre de 2010 por la Wikipedia en francés, el 17 de diciembre de 2011 por la Wikipedia en neerlandés, el 22 de enero de 2013 por la Wikipedia en italiano, el 11 de mayo del mismo año por la Wikipedia en ruso, el 16 del mismo mes por la Wikipedia en español, el 15 de junio por la Wikipedia en sueco y el 24 de septiembre por la Wikipedia en polaco. Durante la primera mitad de 2014, alcanzaron también el millón de artículos tres ediciones en lenguas asiáticas: la Wikipedia en vietnamita, la Wikipedia en samareño y la Wikipedia en cebuano. La siguiente es una lista de las dieciséis mayores ediciones ordenadas por número de artículos. Las cifras, que son referenciadas respectivamente a cada versión, son actuales. Cantidad de artículos de la Wikipedia en español.[76]​ Muchas ediciones de Wikipedia —como la sueca, la neerlandesa y la rusa— utilizan bots para la creación automática de esbozos, razón por la que el número de artículos no es necesariamente una referencia válida con respecto a su estado o calidad.[77]​[78]​ Una categorización diferente sería la media de tamaño por artículo; así, una Wikipedia con numerosos artículos de apenas unos pocos bytes quedaría situada por debajo de otra con menos entradas pero más trabajadas. También hay que tener en cuenta que muchas Wikipedias —como, por ejemplo, la rusa, la japonesa, la china y la hebrea— usan alfabetos no latinos, silabarios o sistemas ideográmicos, y ello aumenta el tamaño de las bases de datos. Países desde donde se editan los artículos. Según estadísticas de Wikipedia, en 2020 ingresan mensualmente al sitio unos 1600 millones de dispositivos, tomando el promedio de los últimos doce meses.[81]​ Aparte del sitio web, se han elaborado otras versiones alternativas que cumplen la misión de visualizar artículos a pesar de las críticas a la censura de artículos. En agosto de 2009, la Fundación Wikimedia lanzó una aplicación oficial de Wikipedia para el iPhone y el iPod Touch que se puede descargar de la App Store. Esta aplicación es libre, gratuita y solo funciona en el iPhone 3G o en versiones más recientes.[82]​ También hay versión para Android.[83]​ En cuanto a acceso mediante sitio web, ya existían alternativas como el sitio Wapedia; sin embargo, Wikipedia cuenta con su propia versión móvil del sitio, disponible en línea. Otras versione" }] } } 9 | { "custom_id": "009", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: Muy Interesante es una revista mensual de divulgación y ciencia popular, creada y publicada por la empresa Zinet Media Global. Sus contenidos abarcan desde las ciencias biomédicas, la tecnología y la astrofísica; hasta la psicología, la prospectiva y la historia. La publicación se caracteriza por la variedad visual, fotográfica e infográfica, así como por un estilo periodístico y divulgativo accesible a cualquier lector. Sus lemas son La revista para saber más de todo y Muy interesante: entretenimiento inteligente. Muy Interesante fue fundada en mayo de 1981 en Madrid por Juan Caño, quien fue su director hasta 1986. Le sucedió Manuel Velasco, hasta 1989. Después la dirigió José Pardina, y a principios de 2015 fue nombrado director Enrique Coperías. Entre sus firmas y colaboradores más conocidos se encuentran Juan Luis Arsuaga, Manuel Toharia, Miguel Ángel Sabadell, Antonio Muñoz Molina, Ramón Núñez Centella, Jesús Marchamalo, César Vidal, Jorge Alcalde, Amelia Die, María José Casado, Eulalia Sacristán, José Ángel Martos, Angela Swafford, Vicente Fernández de Bobadilla, Abraham Alonso, Alberto Porlan y Vladimir de Semir. En sus primeros años, también escribieron en sus páginas Celso Collazo, Carl Sagan, Isaac Asimov y Paul Davies, científicos y divulgadores que la revista contribuyó a popularizar en España. El nombre de Muy Interesante no llegó de inmediato. Cuando se trabajaba en las ediciones española y francesa, en 1980, a los lectores que asistían a reuniones de grupo para evaluar el número cero, se les pidió que propusieran posibles nombres para la revista. El ejercicio no funcionó, pero alguien dijo: No sé cómo debería llamarse, pero esto me interesa. Así la edición francesa salió con el nombre Ça m'interesse, pero en España se pensó que el pronombre esto tenía una consideración peyorativa. Se decidió adoptar el adverbio muy que además reflejaba el espíritu superlativo de la nueva publicación. En la década de los años 80, Muy Interesante fue la primera revista española que incluyó un holograma en su portada, y también la primera que publicó, en 1985, un anuncio con un chip sonoro musical (IBM). En su número 300, con motivo del 25º aniversario de la publicación, dedicaron un reportaje de 5 páginas a Wikipedia. En este reportaje se incluye también una pequeña entrevista a Jimmy Wales. Igualmente Muy Interesante fue la primera revista española en publicar una edición especial para iPad completamente remaquetada y con contenidos enriquecidos desde el número de noviembre de 2010 a través de una aplicación propia con tecnología 100% española desarrollada por la empresa Protecmedia. En 2011 su venta media mensual era de 191.596 ejemplares, certificados por la Oficina de Justificación de la Difusión (OJD), mientras que su audiencia se situaba en 2.206.000 lectores, según estimaciones del Estudio General de Medios (EGM). Estos datos la sitúan como la revista española líder de este segmento de publicaciones, además de la más veterana. La revista inauguró su sitio web: www.muyinteresante.com en el año 1999; a través del cual también está disponible la edición digital, con contenidos descargables para ordenador.[1]​ El éxito comercial y de audiencia de Muy Interesante en el mercado ha impulsado el desarrollo de diversas extensiones de la marca: Muy Junior, una revista mensual de ciencia para niños de 6 a 11 años; y Muy Historia, monográficos bimestrales de divulgación histórica escritos por especialistas. También Muy Extra, sin una periodicidad determinada. En 2005 cesó la publicación de Muy Especial, monográficos trimestrales de temática variada (Ciencia, Evolución, Economía, Automóviles, Cine, Deportes...) Internacionalmente, Muy Interesante también se edita bajo licencia en: México (Editorial Televisa, 1989); Argentina (Editorial García Ferré, 1985 hasta 2007. Editorial Televisa, desde 2007 hasta 2019); Colombia (Editorial Cinco, 1985, ahora a cargo de Editorial Televisa Colombia hasta 2019); Chile (Editorial Lord Cochrane, 1987, ahora a cargo de Editorial Televisa hasta 2019); como Superinteressante en Brasil (Editora Abril, 1987) y Super Interessante en Portugal (Edimpresa Editora, 1998-2007; Motorpress Lisboa, 2007-2017; Zinet Media, 2017-). Gracias al éxito de la revista, surgieron numerosas publicaciones similares que alcanzaron un éxito moderado en varios países, incluyendo Argentina y Uruguay. Una de las más destacadas es la Enciclopedia Popular Magazine. La revista ha obtenido importantes reconocimientos periodísticos y científicos a lo largo de su historia: desde el Premio nacional de periodismo científico otorgado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (1990), el Premio de Periodismo de Innovación y Salud Boehringer Ingelheim o el Prisma de la Casa de las Ciencias de La Coruña a la mejor revista de ciencia popular.[cita requerida]" }] } } 10 | { "custom_id": "010", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: Google Académico (en inglés, Google Scholar) es un motor de búsqueda de Google enfocado y especializado en la búsqueda de contenido y bibliografía científico-académica.[1]​ El sitio indexa editoriales, bibliotecas, repositorios, bases de datos bibliográficas, entre otros; y entre sus resultados se pueden encontrar citas, enlaces a libros, artículos de revistas científicas, comunicaciones y congresos, informes científico-técnicos, tesis, tesinas y archivos depositados en repositorios.[2]​ Fue lanzado al público en versión Beta el 19 de noviembre de 2005. El índice incluye todos aquellos documentos accesibles en la Web que cumplan con una serie de requisitos técnicos.[3]​ Jerarquiza los resultados usando un algoritmo similar al que utiliza Google para las búsquedas generales,[4]​ aunque también usa como señales «el texto completo de cada artículo, el autor, la publicación en la que aparece el artículo y la frecuencia con la que se ha citado el artículo en otra literatura académica».[5]​ El número de citas recibidas es un factor especialmente relevante.[6]​[7]​ Los resultados incluyen asimismo libros técnicos, así como un enlace a otros artículos que citan el artículo señalado. Esto es una herramienta interesante para la investigación, ya que permite encontrar nueva información (más actualizada) a partir de un artículo conocido. Google Académico permite a los usuarios buscar copias físicas o digitales de artículos, ya sea en línea o en bibliotecas.[8]​ Las búsquedas de Google Académico aparecerán utilizando las referencias de «artículos periodísticos completos, informes técnicos, borradores preliminares, tesis, libros y otros documentos, incluyendo páginas web selectas que se consideran contenedoras de “contenido académico”».[9]​ Puesto que la mayor parte de los resultados de búsqueda de Google Académico enlazan directamente a artículos de publicaciones comerciales, la mayor parte del tiempo los usuarios solo podrán acceder a un breve resumen del tema tratado en el artículo, así como a pequeños fragmentos de información importante relacionada con dicho artículo, y posiblemente tengan que pagar un determinado importe para acceder al artículo completo.[9]​ Google Académico es tan sencillo de utilizar como la búsqueda web regular de Google, especialmente con la ayuda de la función de «búsqueda avanzada», que puede filtrar automáticamente los resultados de búsqueda para mostrar únicamente los pertenecientes a una publicación o artículo específicos. Los resultados más relevantes para las palabras clave buscadas se listarán en primer lugar, según el ranking del autor, el número de referencias que lo enlacen, y su relevancia respecto de otra literatura académica, así como el ranking de la propia publicación en que aparezca el artículo.[10]​ Usando su función de «grupo», muestra los enlaces disponibles a artículos periodísticos. En la versión de 2005, esta herramienta proporcionaba enlaces tanto a versiones de artículos a las que podía accederse mediante una suscripción, como a versiones íntegramente gratuitas de artículos; durante la mayor parte de 2006, únicamente proporcionaba enlaces a las versiones de los editores. Desde diciembre de 2006 ha proporcionado enlaces a ambas versiones, tanto publicadas como de repositorios académicos de acceso libre, pero no cubría aún aquellos publicados en páginas personales de universidades.[cita requerida] El acceso a las versiones archivadas que no requieren suscripción se proporciona ahora como un enlace a Google, donde uno puede ahora encontrar esos artículos de acceso libre. A través de su herramienta «citado por», Google Académico proporciona acceso a resúmenes de artículos en los que se haya citado el artículo que se está consultando.[11]​ Es esta herramienta en particular la que proporciona índices de citaciones previamente solo disponibles en Scopus y en Web of Knowledge. A través de su función de «artículos relacionados», Google Académico presenta una lista de artículos estrechamente relacionados, la cual se ordena primariamente por similitud con el artículo original, pero también teniendo en cuenta la relevancia de cada documento.[12]​ La base de datos legales de Google Académico para procesos de Estados Unidos dispone de amplia información. Los usuarios pueden buscar y consultar veredictos publicados de los procesos de los tribunales estatales de apelación y supremo de los Estados Unidos desde 1950, procesos de los tribunales de distritos federales de apelación, impuestos y quiebras desde 1923, y procesos del Tribunal Supremo de los Estados Unidos desde 1791.[11]​ Google Académico incluye citas de dichos procesos a modo de enlaces pulsables en los casos que los citan, y la solapa de «Cómo son Citados» permite a los abogados investigar precedentes jurídicos y sus subsecuentes citaciones, así como el propio veredicto del tribunal.[13]​ La extensión para Google Académico Legal Content Star Paginator inserta números de página al estilo de Westlaw y de LexisNexis junto con el resto del texto del caso.[14]​ Google Académico permite configurar un perfil de autor y realizar seguimiento sobre las citas de trabajos publicados. El buscador comprueba quién cita los trabajos publicados por ese autor, y genera gráficos de citas en su perfil.[15]​ A medida que el buscador actualiza esos datos, también sugiere al autor la incorporación de coautores, mostrando esa información en el perfil público. En este perfil, se visualizan además tres tipos de estadísticas: el total de citas recibidas, el Índice H y el Índice i10.[16]​" }] } } 11 | { "custom_id": "011", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc) es un proyecto académico para la difusión en acceso abierto de la actividad científica editorial de todo el mundo, bajo un modelo liderado por la academia y no lucrativo. Redalyc se ha constituido en un sistema de indización, visibilidad, interoperabilidad, producción editorial y preservación. Asimismo, se ha constituido en un sistema de información científica que proporciona indicadores en torno a la publicación, la colaboración y el uso de literatura científica. Redalyc es impulsado por la Universidad Autónoma del Estado de México, en colaboración con cientos de instituciones de educación superior, centros de investigación, asociaciones profesionales y editoriales de todo el mundo y cuenta (marzo de 2019) con un acervo de 1304 revistas científicas, 48 512 fascículos y más de 600 000 artículos científicos disponibles a texto completo.[1]​ Redalyc surge en el año 2002 con el objetivo de hacer visible la producción científica de Iberoamérica y en 2003 se abre al público el portal de internet, como parte de una iniciativa generada por investigadores y editores preocupados por la poca visibilidad que tenían los resultados de las investigaciones realizadas en y sobre la región.[2]​ Al inicio de Redalyc, los documentos que alojaba eran exclusivamente del área de ciencias sociales. Sin embargo, en 2005 amplió su cobertura temática e incorporó documentos sobre ciencias exactas y naturales.[3]​ En 2019, Redalyc puso en marcha una época distinta de trabajo, Redalyc 2020, en respuesta al contexto global de la comunicación científica y del Acceso Abierto, donde el sistema editorial Latinoamericano se encuentra amenazado por la incentivación, promoción y apoyo a las revistas científicas en función del factor de impacto y ante la campaña global en favor del APC (article processing charge) que supone el Plan S. Con Redalyc R2020, Redalyc se adhirió a un sistema de publicación abierto, propiedad de la academia, no lucrativo y sostenible.[4]​ Las revistas científicas que comparten este modelo de comunicación, comparten las siguientes características: Asimismo, en 2019, Redalyc encaminó sus esfuerzos más allá de Iberoamérica, abriendo la recepción de revistas científicas de todo el mundo que trabajan por un ecosistema de comunicación de la ciencia inclusivo, equitativo y sostenible. Entre los proyectos que Redalyc impulsa, se encuentra Autores Redalyc,[5]​ plataforma que permite a los investigadores identificar sus trabajos publicados en revistas indizadas en Redalyc, crear su página de autor, visualizar sus indicadores de publicación, colaboración y uso; así como articular su producción con ORCID. Autores Redalyc cuenta (marzo de 2019) con 32 243 páginas de autor. Redalyc es una de las diez bases de datos científicas a nivel mundial (además de ResearcherID, PubMed, Crossref, Airiti, Ands, Datacite, Europe PubMed Central, Scopus y MLA International Bibliography) que están interconectadas con ORCID. Redalyc promueve un acceso abierto cooperativo, no lucrativo, sostenible y protegido, en función de lo cual ha promovido iniciativas como la Declaración de México (en conjunto con Latindex, CLACSO e IBICT), iniciativa que recomienda el uso de la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual (CC BY-NC-SA) para garantizar la protección de la producción académica y científica regional en acceso abierto. Asimismo, Redalyc se ha adherido a la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación (también llamada Declaración DORA, en inglés San Francisco Declaration on Research Assessment) y promueve la adhesión a esta iniciativa entre la revistas que indiza, siendo que 522 revistas (marzo de 2019) se han adherido.[6]​ La Declaración DORA expone: Entre las iniciativas impulsadas por Redalyc está AmeliCA, iniciativa liderada por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), el Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales (CLACSO) y Redalyc, e impulsada por más de 40 instituciones alrededor del mundo. AmeliCA es una infraestructura tecnológica y de conocimiento que da sostenibilidad al Acceso Abierto en una escala global y sin fines de lucro para revistas científicas, brindando la posibilidad de eficientar recursos humanos, de tiempo y económicos en el procesamiento XML y que brinda la pertenencia a espacios de profesionalización y asesoría permanente en OJS, ciencia abierta, propiedad intelectual, etc. [1]​" }] } } 12 | { "custom_id": "012", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions", "body": { "model": "gpt-4o-mini", "messages": [{ "role": "system", "content": "Eres un asistente que resume artículos de Wikipedia" }, { "role": "user", "content": "Analiza el siguiente texto y entrega una idea principal de entre una y dos oraciones: Un artículo científico (a veces también llamado paper como anglicismo) es un trabajo de investigación o comunicación científica publicado en alguna revista especializada. También se le llama documento científico, o simplemente artículo o publicación.[2]​ En las evaluaciones académicas de investigadores o universidades, el número de publicaciones atribuidas al investigador, al departamento o la institución educativa, así como su factor de impacto y métricas asociadas son variables cuantitativas importantes. Un artículo científico es un texto, escrito en registro formal y académico, que tiene como objetivo difundir de manera no ambigua y precisa los resultados de una investigación específica sobre una cuestión de interés científico. Usualmente los artículos científicos contienen nuevos hallazgos, evaluaciones y mediciones previamente no conocidas, así como fomentar el desarrollo de métodos experimentales innovadores. Algunos artículos científicos son de replicación o revisión y tratan de replicar hallazgos previos con metodologías ligeramente diferente o sobre nuevos datos. Los artículos de revisión típicamente consisten en una revisión crítica comparada de hallazgos relacionados, estos artículos tratan de mostrar el estado de conocimiento sobre un conjunto pequeño de aspectos, estos artículos muchas veces no incluyen resultados nuevos, sino que su interés consiste en presentar comparaciones entre los hallazgos de diferentes investigadores, lo cual permite ver cuáles son las áreas donde sí existe consenso y cuales son las áreas en disputa. Los artículos científicos, en tanto que ensayos científicos, deben estar cuidadosamente redactados para expresar de un modo no ambiguo y sintético lo que se pretende comunicar, e incluir las citas y referencias bibliográficas indispensables para contextualizar, justificar y verificar los antecedentes e ideas o datos previos contenidos en el trabajo. El contenido debe exponer además toda la información necesaria para que otros científicos puedan reproducir los resultados originales que se dan a conocer en él. En ocasiones los artículos científicos son síntesis de informes o tesis de mayor envergadura, que orientan los esfuerzos de quienes puedan estar interesados en consultar la obra original. A veces la palabra inglesa paper posee una acepción ligeramente más amplia, pues incluye también a las ponencias. En estos casos es preferible referirse a ellos en español de manera más concreta como ensayo, comunicación, ponencia, informe o trabajo, según el contexto.[2]​ Cuando un trabajo no está aún publicado, pero ya ha sido aceptado por el comité editorial para su publicación, se dice que está «en prensa». Para principios del siglo XXI se estimó que el número de artículos científicos publicados en el mundo tenía un crecimiento exponencial, duplicándose el número total de artículos publicados cada 9 años[3]​[1]​ Hacia 2012 el número de artículos publicados al año se estimaba en 1,8 millones (algo más de 1/3 de los mismos pertenecían a publicaciones sobre ciencias naturales). Para 2024, el número de artículos en ciencias naturales e ingeniería se estimaba en 2,9 millones (un 23% publicados por autores de China, un 16% por autores estadounidenses, un 5% por autores de India).[4]​[5]​ Además los datos muestran que el desempeño científico internacional está fuertemente correlacionado en el PIB, debido a que los países con mayor ingreso nacional destinan una mayor cantidad de recursos a la investigación científica. El siguiente cuadro resume algunas características principales de un artículo científico: Usualmente los artículos son escuetos, directos y poco accesibles a los no especialistas. La introducción no suele explicar en detalle ciertos asuntos técnicos y en su lugar se remite a otras referencias que sí contienen dichos detalles. En general, un lector que no conozca lo esencial de las referencias puede tener dificultades de comprensión, ya que los artículos científicos no son obras de divulgación y están destinados a un público con conocimientos específicos, con el objeto de ser escritos breves. Varias publicaciones recientes, en revistas revisadas por pares, proveen valiosas recomendaciones acerca de cómo estructurar, escribir y someter artículos cientificos[6]​[7]​[8]​[9]​. Los artículos que se encuentran en las revistas científicas comienzan con el título del artículo seguido del nombre de sus autores, un resumen del trabajo y un esquema denominado IMRAD (Introduction, Methods and Materials, Results, and Discussion — introducción, materiales y métodos, resultados y discusión), que fue establecido por el ICMJE, el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas. El artículo científico es un texto de carácter académico que muestra el cumplimiento de normas específicas tanto en su estructura general como en su contenido. Estos aspectos fundamentales están determinados por el tipo de lectores y por el medio de divulgación. Cubre una extensa variedad de temas relacionados con la investigación en las diversas disciplinas del conocimiento. Así el uso del vocabulario especializado y el tono formal y no ambiguo con que se escribe facilitan el acceso a la información y, por consiguiente, su compresión. El título es, en primera instancia, la presentación del documento y sintetiza con exactitud y claridad el contenido. Debe ser lo más corto posible, expresar cuál es el problema, cómo se estudió, qué se encontró y qué significa el resultado.[10]​ Los nombres de los autores deben escribirse después del título de forma secuencial y separados por comas. Además se debe incluir una clave de las instituciones a las que pertenecen los autores. El resumen (más conocido como abstract, en inglés) aparece inmediatamente después del título del artículo. Presenta: Debe enfatizar los aspectos nuevos o importantes del estudio o de las observaciones. En sitios de búsqueda (como PubMed) o en revistas con licencias, el resumen es lo único que se muestra de un artículo científico. La introducción presenta el tema a tratar en el artículo y suele responder a la pregunta del por qué se ha realizado el estudio; debe contener la hipótesis que se intenta demostrar mediante el estudio o experimento realizado. Suele no tener más de dos párrafos y a veces incluye un compendio de las últimas averiguaciones en el tema. La sección de métodos solo debe incluir la información que estaba disponible en el momento en que se escribió el plan o protocolo del estudio. Cualquier información que se consiguió durante el estudio debe consignarse en la sección de Resultados. Usualmente los métodos describen técnicas o procesos existentes haciendo énfasis en cómo se aplicarán al estudio concreto del artículo científico. La parte de materiales describe las muestras u objetos de estudios, su descripción, su procedencia y sus características generales relevantes para el estudio. Donde se presentan los resultados obtenidos, en estudios experimentales o simulaciones computacionales se suelen acompañar con tablas o gráficos que resumen aspectos cuantitativos y cualitativos de los nuevos resultados obtenidos en el estudio. En la discusión se retoman los resultados obtenidos y se comparan con otros previos, se contextualiza su importancia, así como las implicaciones prácticas y teóricas de los mismos. En esta sección se mencionan investigaciones futuras, así como posibles usos de los resultados. En esta parte frecuentemente se tienen en cuenta posibles objeciones, limitaciones y comentarios de los resultados. Se suele cerrar con las principales conclusiones del estudio. Una enumeración de la bibliografía consultada y citada. Mayormente esta bibliografía consta de otros artículos científicos, usualmente recientes, y solo muy ocasionalmente se citan artículos antiguos que fueron históricamente importantes o seminales y libros con resultados generalistas. Existen diversos sistemas de cita de artículos, usualmente diversos campos científicos usan su propio estilo de citación." }] } } 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /ChatCompletionAPI/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase de ChatCompletion API 3 | 4 | Esta es la principal forma de interactuar con los modelos de lenguaje de OpenAI. 5 | 6 | Para crear una respuesta de ChatCompletion API, necesitamos pasarle un modelo y un historial de mensajes. Este historial de mensajes es una lista de mensajes, donde cada mensaje tiene un rol (system, user, assistant) y un contenido (content). 7 | 8 | El role de system es el que se le da al modelo como instrucción de cómo debe responder. 9 | El role de user es el que se le da al modelo para que entienda el mensaje del usuario. 10 | El role de assistant es el que se completa con la respuesta del modelo. 11 | """ 12 | 13 | import os 14 | from dotenv import load_dotenv 15 | from openai import OpenAI 16 | 17 | load_dotenv() 18 | 19 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 20 | 21 | response = client.chat.completions.create( 22 | model="gpt-4o", 23 | messages=[ 24 | { 25 | "role": "system", 26 | "content": "Te llamas PlatziVision, presentante como tal" 27 | }, 28 | { 29 | "role": "user", 30 | "content": "Hola, ¿cómo estás?" 31 | }, 32 | { 33 | "role": "assistant", 34 | "content": "¡Hola! Soy PlatziVision, un asistente virtual listo para ayudarte. ¿En qué puedo asistirte hoy?" 35 | }, 36 | { 37 | "role": "user", 38 | "content": "¿Qué es Platzi?" 39 | } 40 | ], 41 | max_tokens=100, 42 | temperature=0.2 43 | ) 44 | 45 | print(response.choices[0].message.content) 46 | -------------------------------------------------------------------------------- /Dalle3/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase de DALL·E 3 API 3 | 4 | DALL·E 3 es un modelo de generación de imágenes de OpenAI. 5 | 6 | Para este ejemplo hemos creado un prompt que describe la imagen que queremos generar y la calidad de la imagen. Luego, hemos ejecutado el modelo con el prompt y la calidad, y recibimos la URL de la imagen generada. 7 | """ 8 | 9 | import os 10 | from dotenv import load_dotenv 11 | from openai import OpenAI 12 | import requests 13 | import json 14 | 15 | load_dotenv() 16 | 17 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 18 | 19 | prompt = "Un atardecer en la ciudad" 20 | quality = "standard" 21 | 22 | response = client.images.generate( 23 | model="dall-e-3", 24 | prompt=prompt, 25 | quality=quality, 26 | n=1 27 | ) 28 | 29 | print(response.data[0].url) 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /Images/difference.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Existe una diferencia en el formato de los mensajes cuando se insertan imágenes en el historial de mensajes. 2 | 3 | Este es el formato cuando se inserta un mensaje de texto: 4 | 5 | ```py 6 | { 7 | "role": "user", 8 | "content": "Hola, ¿de qué trata esta imagen?" 9 | } 10 | ``` 11 | 12 | Este es el formato cuando se inserta un mensaje de imagen con un mensaje de texto: 13 | 14 | ```py 15 | { 16 | "role": "user", 17 | "content": [ 18 | { 19 | "type": "text", 20 | "text": "Hola, ¿de qué trata esta imagen?" 21 | }, 22 | { 23 | "type": "image_url", 24 | "image_url": { 25 | "url": f"https://ejemplo.com/imagen.png" 26 | } 27 | } 28 | ] 29 | } 30 | ``` 31 | 32 | 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /Images/image.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/platzi/curso-openaiapi/33a9d3ee93c3a541171d916a7b8a5dd598baeeb7/Images/image.png -------------------------------------------------------------------------------- /Images/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase de manejo de imágenes en GPT-4o 3 | 4 | GPT-4o es capaz de procesar imágenes y analizarlas para responder a la pregunta del usuario. 5 | 6 | Tenemos dos formas de procesar imágenes en GPT-4o: mediante la URL de la imagen o proporcionando la imagen en base64. 7 | 8 | En este ejemplo hemos creado una función que se encarga de codificar una imagen en base64. Luego, hemos creado un historial de mensajes que incluye un mensaje del sistema que le dice al modelo si pudiera analizar la imagen, luego adjuntamos la imagen en base64 y finalmente el modelo nos responde con la descripción de la imagen. 9 | """ 10 | 11 | import os 12 | from dotenv import load_dotenv 13 | from openai import OpenAI 14 | import base64 15 | 16 | load_dotenv() 17 | 18 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 19 | 20 | def encode_image_to_base64(image_path): 21 | with open(image_path, "rb") as image_file: 22 | return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') 23 | 24 | messages = [ 25 | { 26 | "role": "system", 27 | "content": "Eres un asistente que analiza las imagenes a gran detalle." 28 | }, 29 | { 30 | "role": "user", 31 | "content": [ 32 | { 33 | "type": "text", 34 | "text": "Hola, ¿puedes analizar esta imagen?", 35 | }, 36 | { 37 | "type": "image_url", 38 | "image_url": { 39 | "url": f"data:image/png;base64,{encode_image_to_base64('./image.png')}" 40 | } 41 | } 42 | ] 43 | } 44 | ] 45 | 46 | response = client.chat.completions.create( 47 | model="gpt-4o", 48 | messages=messages 49 | ) 50 | 51 | print("Respuesta del analisis de la imagen") 52 | print(response.choices[0].message.content) 53 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 |

💡 Curso OpenAI API 💻

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4 | Repositorio del Curso de OpenAI API 5 |

6 | 7 | 👋 ¡Hola! Este repositorio contiene todos los ejercicios prácticos realizados con OpenAI API. 8 | 9 | Durante el curso de OpenAI API utilizamos la versión `1.55.3` de la librería `openai` para Python. 10 | 11 | ## 🌲 Commits y carpetas de las clases 12 | 13 | | Clase | Commit | Carpeta | 14 | | ---------------------------------------------------------- | --------------------------- | ---------------------------- | 15 | | ChatCompletion API: API para chat | `ChatCompletionAPI` | `/ChatCompletionAPI` | 16 | | ToolsAPI: Herramientas en ChatCompletion API | `ToolsAPI` | `/ToolsAPI` | 17 | | Image API: Procesamiento de imágenes en ChatCompletion API | `Images` | `/Images` | 18 | | DALL·E 3 API: Generación de imágenes utilizando DALL·E 3 | `Dalle3` | `/Dalle3` | 19 | | BatchAPI: Lotes de solicitudes | `Batch` | `/Batch` | 20 | | Assistants: Asistentes de OpenAI | `Assistants` | `/Assistants` | 21 | | Transcripción y síntesis de voz | `SpeechToText-TextToSpeech` | `/SpeechToText-TextToSpeech` | 22 | | Ejecución del Fine-Tuning y Monitoreo | `Fine-Tuning` | `/Fine-Tuning` | 23 | 24 | De esta forma, cada commit representa una clase del curso, si deseas navegar a una parte específica del curso, puedes hacerlo usando el comando `git checkout `. 25 | 26 | ## 📝 Notas sobre cada clase 27 | 28 | A continuación encontrarás una lista de notas sobre cada clase del curso: 29 | 30 | ### ChatCompletion API 31 | 32 | La **ChatCompletion API** de OpenAI permite interactuar con los modelos de lenguaje mediante un flujo de conversación basado en mensajes. Este enfoque utiliza un historial de interacciones donde los mensajes son clasificados como del asistente, del usuario o de un sistema (como instrucción hacia el asistente). 33 | 34 | ### Tools API 35 | 36 | La **ToolsAPI** de OpenAI extiende la funcionalidad de los modelos al permitirles interactuar con herramientas externas dentro de una conversación. Actualmente, estas herramientas se limitan a **funciones** específicas definidas por el usuario, pero el soporte futuro incluirá capacidades avanzadas como **Code Interpreter** y **File Search**. 37 | 38 | ### Image API 39 | 40 | OpenAI ahora nos permite integrar el procesamiento de imágenes directamente dentro de las interacciones con la **ChatCompletion API**. Gracias a esto podemos incluir imágenes en las conversaciones, y el asistente puede interpretarlas. 41 | 42 | ### DALL·E 3 API 43 | 44 | La **DALL·E 3 API** proporciona acceso al modelo generativo de imágenes más avanzado de OpenAI, que permite crear imágenes a partir de prompts. También podemos generar imágenes a través de la API de OpenAI. 45 | 46 | ### Fine-Tuning 47 | 48 | El **Fine-Tuning** es una técnica de entrenamiento de modelos de lenguaje que nos permite mejorar el rendimiento de un modelo existente. En este caso, entrenamos un modelo para que pueda responder preguntas sobre cursos de Platzi. 49 | 50 | ### BatchAPI 51 | 52 | La **BatchAPI** de OpenAI optimiza los costos y la eficiencia al procesar múltiples solicitudes de forma asincrónica. Ofrece un descuento del 50% en comparación con las solicitudes estándar, con la condición de que las respuestas se completen dentro de un plazo máximo de 24 horas. Esto es ideal para tareas que no requieren respuestas inmediatas. 53 | 54 | ### Assistants (Beta) 55 | 56 | La funcionalidad de **Assistants** en OpenAI permite crear asistentes virtuales que interactúan con los modelos de lenguaje de forma distinta a la **ChatCompletion API**. Los asistentes soportan hilos de conversación persistentes y tienen la capacidad de integrar herramientas externas como **Code Interpreter** y **File Search**, lo que los hace ideales para casos de uso avanzados. 57 | 58 | ### Speech-to-Text y Text-to-Speech 59 | 60 | 1. **Speech-to-Text:** Para convertir voz en texto, OpenAI ofrece el modelo **Whisper**, diseñado para transcribir audio con alta precisión. Basta con proporcionar un archivo de audio para obtener la transcripción correspondiente en el idioma original. 61 | 62 | 2. **Text-to-Speech:** La funcionalidad de **TTS** permite transformar texto en voz sintetizada utilizando una amplia variedad de voces como `alloy`, `echo`, `fable`, `onyx`, `nova` y `shimmer`. 63 | -------------------------------------------------------------------------------- /SpeechToText/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase de Transcripción de Audio con OpenAI API 3 | 4 | OpenAI proporciona un modelo de transcripción de audio llamado Whisper. Este modelo es capaz de transcribir audio en varios idiomas, incluyendo español. 5 | 6 | En este ejemplo, hemos creado un archivo de audio y lo hemos subido al modelo de transcripción de audio de OpenAI. Luego, hemos obtenido la transcripción del audio y la hemos mostrado en la terminal. 7 | """ 8 | 9 | import os 10 | from dotenv import load_dotenv 11 | from openai import OpenAI 12 | import requests 13 | import json 14 | 15 | load_dotenv() 16 | 17 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 18 | 19 | audio_file = open("speech.mp3", "rb") 20 | 21 | transcript = client.audio.transcriptions.create( 22 | model="whisper-1", 23 | file=audio_file 24 | ) 25 | 26 | print("Transcripción") 27 | print(transcript.text) 28 | 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /SpeechToText/speech.mp3: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/platzi/curso-openaiapi/33a9d3ee93c3a541171d916a7b8a5dd598baeeb7/SpeechToText/speech.mp3 -------------------------------------------------------------------------------- /TextToSpeech/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase de Texto a Voz con OpenAI API 3 | 4 | OpenAI proporciona dos modelos de texto a voz: tts-1 y tts-1-hd. Siendo la versión hd la que está más optimizada para la calidad del audio. También ofrece distintos voces para cada modelo como "alloy", "fable", "nova" y "shimmer". 5 | 6 | En este ejemplo hemos utilizado el modelo tts-1 y la voz "alloy" para generar un audio a partir del texto "Me despierto, y hay nuevos avances en tecnología". Finalmente, hemos guardado el audio en un archivo llamado "speech.mp3". 7 | """ 8 | 9 | import os 10 | from dotenv import load_dotenv 11 | from openai import OpenAI 12 | import requests 13 | import json 14 | 15 | load_dotenv() 16 | 17 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 18 | 19 | with client.audio.speech.with_streaming_response.create( 20 | model="tts-1", 21 | voice="alloy", 22 | input="Me despierto, y hay nuevos avances en tecnología" 23 | ) as response: 24 | response.stream_to_file("speech.mp3") 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /TextToSpeech/speech.mp3: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/platzi/curso-openaiapi/33a9d3ee93c3a541171d916a7b8a5dd598baeeb7/TextToSpeech/speech.mp3 -------------------------------------------------------------------------------- /ToolsAPI/script.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Clase de herramientas en ChatCompletion API 3 | 4 | Podemos utilizar herramientas en ChatCompletion API para que el modelo pueda interactuar con funciones externas. 5 | 6 | Para este ejemplo hemos usado OpenMeteo, una API que nos permite obtener información del clima en tiempo real. En este caso, hemos creado una función que se encarga de obtener el clima de una ubicación específica basada en la latitud y longitud. 7 | 8 | Luego, hemos creado un historial de mensajes que incluye un mensaje del sistema que le dice al modelo que use la función get_weather para obtener el clima de una ubicación específica. Así como un mensaje del usuario preguntando por el clima de Buenos Aires. 9 | 10 | Finalmente, hemos ejecutado el modelo con las herramientas y el historial de mensajes. De esa forma el modelo llamará a la función, nosotros nos encargamos de ejecutarla en nuestro entorno, devolvemos la respuesta y el modelo la incluirá en su respuesta final. 11 | """ 12 | 13 | import os 14 | from dotenv import load_dotenv 15 | from openai import OpenAI 16 | import requests 17 | import json 18 | 19 | load_dotenv() 20 | 21 | client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) 22 | 23 | def get_weather(latitude: float, longitude: float) -> str: 24 | print("Getting weather...") 25 | url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={latitude}&longitude={longitude}¤t_weather=true" 26 | response = requests.get(url) 27 | weather_data = response.json() 28 | 29 | return json.dumps(weather_data) 30 | 31 | messages = [ 32 | { 33 | "role": "system", 34 | "content": "Eres un asistente que entrega datos sobre el clima del mundo en tiempo real usando la función get_weather" 35 | }, 36 | { 37 | "role": "user", 38 | "content": "¿Cuál es el clima de Buenos Aires?" 39 | } 40 | ] 41 | 42 | functions = [ 43 | { 44 | "type": "function", 45 | "function": { 46 | "name": "get_weather", 47 | "description": "Usa esta funcion para obtener información sobre el clima", 48 | "parameters": { 49 | "type": "object", 50 | "properties": { 51 | "latitude": { 52 | "type": "number", 53 | "description": "Latitud de la ubicación" 54 | }, 55 | "longitude": { 56 | "type": "number", 57 | "description": "Longitud de la ubicación" 58 | } 59 | }, 60 | "required": ["latitude", "longitude"] 61 | }, 62 | "output": { 63 | "type": "string", 64 | "description": "Clima de la ubicación pedida por el usuario" 65 | } 66 | } 67 | } 68 | ] 69 | 70 | response = client.chat.completions.create( 71 | model="gpt-4o", 72 | messages=messages, 73 | tools=functions 74 | ) 75 | 76 | assistant_message = response.choices[0].message 77 | 78 | print("Respuesta del asistente") 79 | print(assistant_message) 80 | 81 | if assistant_message.tool_calls: 82 | for tool_call in assistant_message.tool_calls: 83 | if tool_call.type == "function": 84 | function_name = tool_call.function.name 85 | function_args = json.loads(tool_call.function.arguments) 86 | 87 | if function_name == "get_weather": 88 | print(f"El asistente está llamando a la función get_weather") 89 | weather_info = get_weather( 90 | latitude=function_args.get("latitude"), 91 | longitude=function_args.get("longitude") 92 | ) 93 | 94 | messages.append(assistant_message) 95 | messages.append({ 96 | "role": "tool", 97 | "tool_call_id": tool_call.id, 98 | "name": function_name, 99 | "content": weather_info 100 | }) 101 | 102 | second_response = client.chat.completions.create( 103 | model="gpt-4o", 104 | messages=messages 105 | ) 106 | 107 | final_reply = second_response.choices[0].message.content 108 | 109 | print("Respuesta final del asistent") 110 | print(final_reply) 111 | 112 | -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | openai==1.55.3 --------------------------------------------------------------------------------