Hola, aquí BIMBOX.

Hoy vamos a hablar de un producto que, a primera vista, parece una herramienta de IA para generar imágenes en el sector de la construcción, pero que, visto de cerca, va mucho más allá. Su nombre en chino esTuring, y su nombre en inglés esAidMaster。

Hace tiempo que conocemos este producto: en 2023, cuando fuimos de visita a la Hunan Provincial Architectural Design Institute Group Co., Ltd. (en lo sucesivo,el Instituto de Hunan), vimos en directo la demostración del producto. Más tarde, al escribir la historia de los “tres mosqueteros” del Instituto de Hunan, mencionamos este producto, publicado con antelación, y desde entonces los amigos que lo siguen no han dejado de preguntar: ¿cómo va esa herramienta de IA para generar imágenes del Instituto de Hunan? ¿Cuándo se podrá usar?

Sin rodeos, vamos directos a la conclusión: hoy Turing está completamente abierto a los usuarios particulares; no hace falta instalar ningún software: con registrarse ya se puede usar.

Hace unos días invitamos a varios miembros del equipo que está detrás de este producto a la charla nocturna sobre el progreso digital, donde hablamos a fondo de las funciones del producto y de por qué, si se publicó en 2023, no se ha abierto del todo hasta hoy; ¿qué problemas estuvieron resolviendo por el camino?

A continuación, basándonos en esa conversación de más de dos horas, te hacemos un repaso completo.

AidMaster lo desarrolla y opera un equipo de proyecto de unas diez personas, procedente del Instituto de Investigación Digital que el Instituto de Hunan creó específicamente para ello.

El Instituto de Investigación Digital nació de la nada y detrás hay una historia muy interesante, que contamos con detalle en el artículo «De los tiempos salvajes del BIM a la era del orden digital: la nueva historia de los “tres mosqueteros” del Instituto de Hunan».

Hoy el Instituto de Investigación Digital ha crecido hasta sumar 60 personas: más de diez proceden de disciplinas tradicionales, como la arquitectura, las estructuras o la climatización, y cuentan además con capacidades de desarrollo digital; el resto son profesionales informáticos de front-end, back-end, motores UE e ingeniería de IA, y no pocos tienen experiencia previa en grandes empresas de internet. Este equipo, que cruza y fusiona disciplinas, ha creado un ambiente de investigación y desarrollo excelente.

Ya a finales de 2023, en la segunda Conferencia de Ciencia y Tecnología & Lanzamiento de Productos Digitales del Instituto de Hunan, el Instituto de Investigación Digital presentó de una sola vez siete productos: tres herramientas para mejorar la eficiencia del diseño y cuatro plataformas de operación y mantenimiento, monitorización y control orientadas a nuevos negocios.

El proyecto Turing nació en 2023, cuando la generación de imágenes con IA acababa de irrumpir en el sector de la construcción. Al principio, los miembros del equipo se limitaron a aplicarla, probarla y explorarla sin un rumbo claro; incluso podría decirse que era “por jugar”.

Descubrieron que el popular modelo Stable Diffusion (SD) todavía no rendía demasiado bien, sobre todo a la hora de generar imágenes de arquitectura. Por eso dedicaron bastante tiempo a ajustar la ingeniería de prompts y comprobaron que la mejora era notable, sobre todo a la hora de ayudar a los diseñadores a generar imágenes de intención de diseño.

Por ejemplo, cuando un diseñador quiere generar un edificio “de burbujas rosas”, solo necesita introducir unas palabras clave, como “burbujas rosas, forma circular, cristal, translúcido, diseño divertido”, y la herramienta crea la forma pedida. Del mismo modo, si el diseñador quiere un edificio con estética de “criatura marina” e introduce prompts como “curvas, edificio pez”, también obtiene un resultado que encaja bastante con el gusto de un diseñador profesional.

Aunque, para un trabajo de producción serio, todo esto no pasaba de ser un nivel de renders bastante básico, sí mostraba cierta comprensión del diseño y una cierta textura estética. Tras explorar a fondo, el equipo consideró que la generación de imágenes con IA tenía potencial para seguir avanzando.

Tras lograr cierto éxito en el plano de la aplicación, se lanzaron a intentos técnicos más profundos: convirtieron varios proyectos históricos representativos del Instituto de Hunan en un conjunto de datos privado y entrenaron con él un pequeño modelo LoRA.

La cantidad de datos introducida no era enorme y el requisito de potencia de cálculo, muy bajo, pero el resultado fue sorprendente: una vez entrenado, el modelo supo aprender muy bien los rasgos de estilo de diseño presentes en el conjunto de datos, lo que les confirmó todavía más que este camino tenía recorrido.

Así que dedicaron varios meses a etiquetar y procesar los datos de forma manual y, con un conjunto de datos de una escala mucho mayor, entrenaron y publicaron su primer gran modelo; la mayoría de esos datos procedía de los propios proyectos del Instituto de Hunan.

Tras su publicación, el modelo cosechó muy buenas críticas en la activa comunidad de SD y llegó a colocarse en el tercer puesto del ranking semanal de toda la categoría vertical de la arquitectura.

Después, tomando ese modelo como núcleo, lo convirtieron en un producto: encapsularon el modelo entrenado por ellos mismos en una aplicación e integraron el flujo de trabajo en Rhino. De este modo, los diseñadores pueden capturar cómodamente imágenes del modelo ya construido en Rhino e invocar el modelo de IA para generar imágenes.

Con esta prueba dominaron el camino completo que va del modelo de IA más básico hasta su encapsulado en una interfaz de producto. El siguiente paso era que más diseñadores, e incluso usuarios de sectores afines, pudieran usarla también, y así surgió la idea de hacer una versión web.

A finales de 2023, cuando esta primera versión del producto se publicó a nivel interno, despertó el interés de los diseñadores del sector y obtuvo el apoyo del Instituto de Investigación Digital. Pronto se formó un equipo dedicado, integrado sobre todo por personas nacidas entre mediados de los noventa y los primeros años del dos mil —un conjunto muy joven—, con perfiles de front-end, back-end, investigación de algoritmos, gestión de producto y arte, capaz de emprender un desarrollo más profesional y de llevar el proyecto desde un producto de demostración hasta su verdadera puesta en marcha.

A medida que la investigación avanzaba, la tecnología subyacente de los modelos de generación de imágenes evolucionó muy deprisa: arquitecturas más potentes y muchos más parámetros. Entrenar una nueva generación de modelos exige un nivel más alto tanto de técnica como de volumen de datos. Ellos desarrollaron herramientas automáticas de procesamiento de datos para ganar eficiencia y, en junio del año siguiente, publicaron oficialmente uno de los primeros modelos de ajuste fino del sector basados en SDXL.

Más tarde, Stable Diffusion atravesó una crisis comercial y la tendencia de todo el sector pasó poco a poco del código abierto al cerrado: cada vez quedaban menos modelos de código abierto ajustados para industrias concretas. Había llegado el momento de poner a prueba la capacidad de cada equipo sectorial para entrenar sus propios modelos.

Cuando el equipo de Turing llegó a la tercera generación de modelos, el volumen de datos ya se había ampliado a cientos de miles y ya no se podía procesar a mano: había que apoyarse en las herramientas totalmente automáticas desarrolladas por ellos mismos para procesar los datos de imagen. También descubrieron que, a esa escala, pasa algo muy parecido a lo que se dice de los modelos base, que “con fuerza bruta todo despega”: basta con dominar los parámetros y apoyarse en la experiencia para que la calidad del modelo mejore de forma espectacular, hasta el punto de que un único modelo ya ofrece un rendimiento global muy bueno en escenarios tan distintos como la arquitectura, los interiores, el paisajismo o la planificación urbana.

En enero de este año, el equipo de Turing publicó además un nuevo modelo basado en XL, entrenado conjuntamente con Glodon, con un conjunto de datos ampliado hasta varios cientos de miles. Gracias a la potencia de cálculo de Glodon y a la experiencia de entrenamiento del equipo de Turing, el resultado queda en una posición puntera tanto frente a los modelos de código abierto como frente a otros modelos similares de arquitectura. Este año también tienen previsto entrenar e iterar una nueva versión basada en la próxima generación del modelo Flux, con un volumen de datos todavía mayor, y publicarla en la plataforma Turing.

En 2024, AidMaster quedó totalmente encapsulado y se lanzó una versión de prueba interna para el instituto. Por entonces, casi mil diseñadores de toda la organización se registraron para usarla, con un nivel de actividad muy alto, y una buena parte de ellos sigue empleándola hoy con frecuencia en su trabajo de producción.

Al ver los resultados, la empresa decidió por fin publicar Turing en la red pública y, así, en abril de 2025, Turing abrió oficialmente sus puertas al público. En dos o tres meses reunió a más de 5000 usuarios y recogió bastantes opiniones: en comparación con los grandes modelos de uso general, sus imágenes encajan muy bien con la intención de diseño del usuario y pueden colocarse directamente en los documentos de presentación de propuestas.

Con la acumulación de tecnología, el equipo de Turing ha solicitado además varias patentes, ha publicado numerosos registros de derechos de autor de software y artículos académicos, y ha colaborado con empresas afines para completar conjuntamente proyectos nacionales de IA.

Esto también resolvió nuestra duda: durante los últimos dos años, el equipo de Turing no ha dejado de iterar sobre sus modelos especializados, afinando modelos con cientos de miles de datos profesionales específicos del sector de la construcción, hasta lograr que la calidad de las imágenes y su controlabilidad se distancien claramente de las de los grandes modelos de uso general como Midjourney o Stable Diffusion.

Además, han dedicado mucho esfuerzo a la interacción y a los flujos de uso, recogiendo y adoptando no pocas sugerencias de los diseñadores para que estos puedan usarla de forma directa y sin fricción, como algo “listo para usar nada más abrirlo”. Al fin y al cabo, su actividad principal sigue siendo hacer propuestas y diseñar; no sería realista pedirles que inviertan cada vez una gran cantidad de esfuerzo en escribir prompts y ajustar parámetros por su cuenta.

Y así, hoy por fin podemos utilizar la plataforma Turing.

A continuación dejamos de lado toda la lógica de desarrollo y nos ponemos por completo en la piel de un diseñador corriente para ver qué funciones ofrece AidMaster.

Por ahora, AidMaster presta servicio sobre todo a cuatro especialidades —arquitectura, interiores, paisajismo y planificación— en la generación de renders e imágenes conceptuales de intención, y resuelve una buena serie de quebraderos de cabeza a los diseñadores.

Por ejemplo, en las primeras fases de un proyecto hay que dibujar bocetos, modelar, renderizar y retocar las imágenes, y discutir una y otra vez los renders con el cliente; cuando los rechazan, hay que volver a modelar y renderizar. La IA puede ayudar al diseñador a saltarse esos complicados pasos intermedios y llegar directamente al render, lo que mejora la eficiencia de la comunicación y de la entrega del trabajo.

Turing no necesita instalar ningún software: entrando en la dirección (https://www.aidmaster.cn) e iniciando sesión con una cuenta se puede usar directamente; a la izquierda se ven todas las herramientas, organizadas principalmente en 4 secciones pensadas para diseñadores en distintas fases y con distintas necesidades.

Esta sección está dirigida sobre todo a quienes empiezan: todos los parámetros vienen ya ajustados en segundo plano, el manejo es muy sencillo y no hay que preocuparse por prompts complejos. Con solo un poco de práctica, el diseñador consigue resultados bastante satisfactorios en los escenarios que se muestran abajo.

Transferencia de inspiración：Permite generar propuestas de arquitectura a partir de imágenes que no son de arquitectura, como seres de la naturaleza u objetos cotidianos. Hoy muchos diseños arquitectónicos buscan inspiración en la naturaleza, y algunos clientes pueden tener preferencias muy particulares; en las fases iniciales se pueden comparar así gran cantidad de propuestas.

Generación a partir de un boceto de líneas：Al subir un dibujo hecho a mano, se puede generar directamente un conjunto de renders. A muchos diseñadores les gusta esbozar primero sobre el papel y lograr después, gracias a la generación de imágenes con IA, una perspectiva, unos materiales y una iluminación precisos; no son pocos los diseñadores que adoran esta función.

Renderizado de modelos：Tanto los modelos de masas sencillas como los modelos tridimensionales muy detallados pueden renderizarse directamente en la plataforma. Como se usan capturas directas del modelo, da igual con qué software de modelado se haya creado. Los colores y los materiales del modelo influyen en la intención que la IA infiere para generar el render.

Reforma de edificios：Es perfecta para la regeneración urbana, tan de moda hoy, y para esos proyectos de reforma de ritmo “rápido, simple y directo”: basta con ir al lugar, sacar una foto y, al volver, obtener directamente un render de cómo quedaría tras la reforma, de modo que el cliente fija enseguida su intención, sin tener que medir primero, luego modelar, renderizar y sacar la imagen. Se ahorra una enormidad de trabajo.

Decoración de viviendas：Esta función se emplea en el ámbito de la decoración y el acondicionamiento: con la IA se añaden adornos, mobiliario, etc., y se puede mostrar cómo quedaría una vivienda en bruto una vez decorada. Es muy del gusto de los diseñadores de interiores.

Esta sección está pensada para los diseñadores que no se conforman con los efectos predefinidos de la plataforma y exigen un mayor control sobre la imagen generada: pueden ajustar parámetros mucho más finos según su necesidad.

Por ejemplo, se puede controlar el resultado del render ponderando de forma distinta las cuatro dimensiones de la intensidad de control de la imagen: líneas, profundidad, material e imagen original.

Cambio de ambiente

Transferencia de estilo

Cuando el diseñador ya ha completado la generación inicial en las secciones anteriores, puede venir a esta para hacer modificaciones en una fase posterior.

Ampliación en alta definición：Si tras generar la imagen se considera que faltan detalles, se puede seguir subiendo la resolución. No solo admite las imágenes creadas en la plataforma Turing: cualquier imagen subida puede ampliarse en alta definición mediante algoritmos de IA.

Extensión de la imagen：Si se necesita hacer un cartel con unas dimensiones poco habituales y la proporción de la imagen original no llega, la IA puede extender la imagen en horizontal o en vertical, añadiendo el paisaje circundante de forma muy natural.

Borrado con pincel: A veces, la generación con IA puede dejar algún fallo u objetos que el diseñador no necesita, y con esta función se pueden eliminar de un clic.

Reemplazo con pincel: permite conservar el resultado general y regenerar solo una zona concreta de la imagen. Por ejemplo, si se escribe el prompt “cambia el volumen de forma cuadrada por un volumen de curvas”, la nueva imagen generada encaja con total fluidez con la intención arquitectónica y la forma anteriores.

Con estas herramientas, los diseñadores pueden reducir esas veces en que la IA parece “abrir una caja sorpresa”: ya no hace falta rehacerlo todo por un detalle local que no convence, y además les ayudan a desprenderse del flujo posterior de Photoshop, completando todo el trabajo dentro de un mismo conjunto de herramientas.

Esta sección utiliza la IA para lograr una edición avanzada de imágenes y consigue funciones que SD no puede realizar. No genera imágenes mediante palabras clave sueltas ni controlando contornos, sino describiendo la necesidad en lenguaje natural y generando así la imagen.

Por ejemplo, se suben dos imágenes y se escribe “genera una imagen con la silla de la primera foto y el escenario de la segunda”, y así se consigue trasladar la silla a la nueva imagen.

Otro ejemplo: se sube una planta y se escribe “genera el render de una habitación a partir de esta planta”, y se obtiene un render tridimensional con la misma distribución.

Esta función también puede aplicarse a necesidades reales de proyecto: por ejemplo, se sube una imagen y se pide a la IA “cambia el punto de vista del edificio a una vista en picado de 45 grados”, y se consigue una nueva perspectiva sin necesidad de tener un modelo 3D.

Tras la apertura de Turing a todos los usuarios de la plataforma, también hay gente de otros sectores que la usa como una herramienta de generación de imágenes por lenguaje natural: hacen avatares, cómics y carteles, y se lo pasan muy bien.

En la práctica, estas funciones resultan muy fáciles de manejar: hasta una persona que no conoce bien la IA puede empezar a jugar con ellas en diez minutos y, en un par de horas, ponerse a trabajar de verdad.

La filosofía de optimización del equipo de Turing también consiste en usar interacciones lo más intuitivas posible, en lugar de hacer que la gente memorice todo tipo de prompts para hacer su trabajo. Creemos que obligar a las personas a adaptarse a la IA mediante instrucciones complejas solo puede funcionar para unos pocos entusiastas de la tecnología.

Una buena herramienta de IA tiene que ser así: esconder su capacidad entre bastidores, ahorrarle trabajo al usuario en el diseño de la interacción frontal, con categorías claras y objetivos definidos: cada tarea convoca su función, y se entra, se usa y se va.

Hoy en día no faltan herramientas de generación de imágenes de arquitectura, tanto en China como fuera de ella. Además de ver cómo se usa AidMaster, hay que ver qué tal son los resultados.

En conjunto, el gran modelo afinado con cientos de miles de datos profesionales sigue resultando impresionante en cuanto a la calidad de lo que genera; a continuación mostramos varias comparativas al detalle.

En la primera comparativa se aprecia que la calidad de la luz y las sombras, las texturas y el césped del entorno es claramente mayor.

Este siguiente grupo es de diseño de interiores: la comparación de calidad al pasar directamente de un boceto de líneas a un render final totalmente decorado.

A continuación, la comparativa de diseño de paisaje: la textura de las baldosas del suelo y el aspecto de las plantas son claramente mejores.

La diferencia también resulta evidente en los renders de planificación urbana: fíjate en los detalles; la envolvente de los edificios y la vegetación que genera AidMaster se acercan mucho a lo que produce el modelado y la renderización tradicionales.

En la modificación de materiales también se muestra bastante inteligente: cambiar el muro de ladrillo del centro por un aplacado de piedra gris en seco se consigue prácticamente donde lo pides.

Tras dos años de iteraciones y actualizaciones rápidas, AidMaster está todavía muy lejos de una fase estable. Según lo que hemos hablado con el equipo de Turing, siguen apoyándose en la IA para ir añadiendo a la plataforma funciones nuevas, divertidas y útiles sin parar.

Además de la generación de imágenes, también han desarrollado una función para generar vídeo, igualmente trabajada de cara al sector de la construcción: basta con introducir el primer fotograma o los fotogramas inicial y final para convertir una imagen renderizada estática en un vídeo de recorrido virtual.

El diseñador puede elegir el movimiento de la cámara para el recorrido (acercar, alejar, paneos, inclinaciones, etc.) o escribir un prompt para indicar a la IA cómo debe salir ese vídeo. De momento soporta vídeos de unos 5 segundos; si se quiere una duración mayor, por ahora hay que guardar el último fotograma, usarlo como primero y generar el vídeo por segmentos para después unirlos. En el futuro es posible que admita vídeos más largos. Así que no solo quedan resueltos los renders: también las animaciones de recorrido.

Esta función nació de una exploración conjunta entre el equipo de Turing y una marca de mobiliario en el terreno de los renders: se importa la foto del producto directamente a la plataforma Turing y la IA ayuda al usuario a colocarla de un clic en el escenario de su propia casa, viendo de inmediato el resultado tras la compra. Para que esto sea posible, el mueble generado tiene que ser un modelo 3D con materiales.

Ahora ya han extraído esta función de imagen a 3D y la han convertido en una sección independiente. Se puede subir una imagen de un solo ángulo y, si se quiere más precisión en el modelado de los laterales y de la parte trasera, también se pueden subir imágenes desde varios ángulos; la función “Extraer el objeto principal” elimina los fondos desordenados y permite generar un modelo 3D con texturas de material, que se descarga a la máquina local con un clic. Es muy útil para que los equipos acumulen activos de modelos 3D de objetos pequeños.

Con tal de que la imagen original sea lo bastante nítida, el resultado es bastante notable.

El año pasado, el Instituto de Investigación Digital del Instituto de Hunan ya había creado internamente un sistema de preguntas y respuestas sobre conocimiento. El papel más importante que desempeña aquí la IA es reducir la dificultad de la búsqueda.

Antes, por ejemplo, para buscar una norma había que introducir las palabras clave con precisión para encontrar la respuesta; ahora, gracias a la capacidad de comprensión del lenguaje natural de la IA, se puede recurrir con toda facilidad a la capacidad de recuperación del sistema y obtener resultados más exactos.

Han recopilado y organizado las normas más utilizadas por los diseñadores, poniendo en orden la información original. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje de uso general que hay en el mercado, aquí la búsqueda solo se realiza dentro de la base de conocimiento, de modo que, junto con los resultados, se puede saltar directamente al texto original de la norma para comprobarla y confirmarla.

¿Hay una lógica principal detrás de todas estas funciones de las que hemos hablado? En esta edición de la charla nocturna sobre el progreso digital, el equipo de Turing compartió su manera de pensar.

El punto de partida de AidMaster fueron la generación de imágenes a partir de texto y la generación a partir de imágenes, que sigue siendo hoy su faceta más sólida. Con el desarrollo vertiginoso de la IA, el posicionamiento y la perspectiva del equipo no han dejado de cambiar. En el futuro quieren convertirlo en un agente integral de IA orientado al sector de la construcción; solo con mirar las funciones, estas son las líneas que ya están intentando desarrollar:

➤ Generación multimodal:La generación de imágenes con IA está relativamente madura, la de vídeo se encuentra en desarrollo y, en el terreno del texto, muchos compañeros del equipo con formación profesional en IA están volcados en desarrollos como la base de conocimiento sectorial, la generación de textos o incluso la de ofertas de licitación.

➤ Generación de modelos 3D：La generación de modelos de mobiliario ya funciona de forma preliminar; el siguiente paso es explorar el uso de la IA para generar propuestas precisas de decoración de interiores.

➤ Software de diseño asistido：Entre los objetivos futuros está también emplear la IA como asistente en el software de trabajo de los diseñadores, para lograr operar por comandos programas como CAD/Rhino y otras herramientas DCC. De momento ya han conseguido, de forma preliminar, controlar la API de Rhino mediante lenguaje natural y generar, a partir de una planta sencilla, modelos editables de distribución de habitaciones.

➤ Base de datos sectorial:En un futuro más lejano, también planean, siempre que se cumpla la normativa, compartir con el sector conjuntos de datos de planos y de modelos para impulsar juntos el avance tecnológico.

Desde el punto de vista comercial, esto no es una afirmación grandilocuente y vacía, sino una planificación de producto que aterriza en escenarios de negocio concretos.

Tomemos el caso de las licitaciones: el modelo tridimensional y los renders absorben una gran parte del coste de personal y, al final, el resultado entregado no deja de ser imágenes y texto. Pues bien, este agente puede especializarse y convertirse en un sistema de generación de documentos de licitación con IA que lo resuelve todo de principio a fin: desde la generación de imágenes con IA hasta la redacción de la oferta a partir de la base de conocimiento de ofertas históricas. Este flujo ya cuenta con resultados preliminares y ya hay socios que lo impulsan junto a ellos.

Todo lo contado hasta aquí llega a la fecha de publicación de este texto; en realidad, según lo que hemos hablado, el producto sigue iterando a gran velocidad y la aplicación móvil está a punto de salir. Merece la pena esperarla.

Mirando ahora hacia atrás, desde la libre exploración y los intentos de un pequeño equipo hasta una planificación de producto con una estructura comercial completa, se ve la libertad y el apoyo que este equipo al que tan a menudo elogiamos —el Instituto de Investigación Digital del Instituto de Hunan— concede a los jóvenes, y también la valentía de una nueva generación de profesionales del producto, capaces de pensar en grande y de atreverse a hacer. Impresionante.

Desde su apertura en pruebas públicas, Turing se dirige sobre todo a los usuarios particulares; por supuesto, también te invitamos a probarlo.

Al mismo tiempo, como instituto de investigación digital de una empresa estatal con solera, todo el equipo también empuja en la dirección ToB (hacia las empresas). Ya hay varias grandes compañías con intención de compra confirmada: bien desarrollo personalizado y entrenamiento de modelos específicos sobre la base de las funciones existentes, bien desarrollo conjunto entre ambas partes en una dirección concreta.

El equipo de Turing está poniendo en marcha poco a poco un servicio completo que va de las herramientas a la formación. Su ventaja está en que, al ser también profesionales del sector de la construcción, el coste de comunicación entre los usuarios y ellos es mucho menor que el coste de comunicarse con las grandes empresas tecnológicas de internet.

Durante la conversación, varios amigos del equipo de Turing dijeron que investigar la aplicación de la IA será sin duda una tendencia de la que ninguna empresa podrá escapar, y que cada empresa tiene que encontrar su propio nicho ecológico en función del coste que pueda invertir y de la capacidad de su gente. Todo el sector de la construcción avanza de forma relativamente lenta frente a la ola de la IA; visto por el lado bueno, la ventana de oportunidad que queda para la gente es todavía bastante amplia.

Para un instituto de diseño, desde luego no conviene invertir un coste enorme en competir con las grandes tecnológicas de internet por los modelos base. La mayor ventaja que tienen las empresas tradicionales de un campo profesional a la hora de hacer IA es que tienen datos en las manos, como renders, documentos históricos, etc.; esa es la buena mano de cartas que tenemos.

Al mismo tiempo, hay que estar preparados para hacer el trabajo esforzado y poco lucido: primero hay que esforzarse a fondo en procesar esos datos “sucios y apestosos” para poder levantar la barrera más central de la empresa.

¿Es Turing un producto de éxito en el campo de la IA para la arquitectura? Todavía no se puede dar una conclusión definitiva. Ellos mismos dicen que toda la exploración sigue todavía en camino.

Pero este equipo joven, tras probar lo nuevo igual que todos los demás, se atreve a seguir avanzando: trabajan los datos, entrenan modelos, encapsulan capacidades y las amplían, abriendo para los que vienen detrás un camino de productización. Esto merece nuestro aplauso.

Incluso para los usuarios corrientes que no tienen intención de explorar la IA: es bonita, fácil de usar, genera imágenes nada más abrirla y con mucha calidad, los créditos no son caros y no duele gastarlos en el trabajo diario. Solo por eso, amigos, hay que cuidarla bien y proteger a nuestro aliado.

Para terminar, os dejamos la página oficial de Turing AidMaster: copia la dirección en el navegador, regístrate con tu número de móvil y ya podrás usarla. ¡Corre a probarla!

https://www.aidmaster.cn

Además, este equipo joven es muy “juguetón”: aparte de hacer productos, también se dedica a la operación de nuevos medios en internet; en su cuenta oficial de WeChat y en Xiaohongshu comparten a menudo funciones nuevas y formas nuevas de jugar, han hecho muchos tutoriales gratuitos pensados para principiantes e incluso hacen directos para charlar y compartir con la gente. Si quieres dominar a fondo algunas formas especiales de usarla, os dejamos, por amistad, su cuenta oficial de WeChat y su Xiaohongshu para que les deis a seguir.

Con actitud y con profundidad, BIMBOX: ¡nos vemos a la próxima!

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