Es interesante cómo diferentes modelos de IA manejan el concepto de límites de conocimiento. Gemini parece ser particularmente resistente a reconocer que sus datos de entrenamiento tienen un punto final definido, a pesar de que la mayoría de los modelos luchan con este problema exacto durante su fase de preentrenamiento. Mientras tanto, Claude 3 Opus parece más cómodo con la premisa—acepta fácilmente que 'el mundo sigue moviéndose más allá de mi horizonte de entrenamiento.' Esta diferencia de comportamiento plantea preguntas sobre cómo estos modelos fueron ajustados para manejar la incertidumbre temporal. ¿Son las inconsistencias puramente arquitectónicas, o reflejan filosofías de diseño divergentes sobre cómo la IA debería representar sus propias limitaciones? La brecha entre cómo diferentes modelos reconocen sus límites de conocimiento podría importar más de lo que pensamos, especialmente a medida que integramos estos sistemas más profundamente en aplicaciones que requieren una autoconciencia precisa sobre la actualidad de la información.