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Groko sufre un fallo inusual: los usuarios informan de largas cadenas de respuestas distorsionadas
Grok, el chatbot de xAI, sufrió recientemente un fallo inesperado que provocó que algunos usuarios recibieran un flujo interminable de texto confuso y sin sentido en Grok.com. Los usuarios informaron de que, tras pedirle a Grok que generara un PDF, el modelo generaba repetidamente fragmentos incomprensibles, y algunas respuestas incluían incluso enlaces a sitios web dedicados a la investigación sobre el aprendizaje por refuerzo.
Los informes indican que los usuarios afectados utilizaban principalmente Grok Lite, y que el problema surgió por primera vez el miércoles por la mañana. Los intentos de reproducir el error fracasaron, lo que sugiere que el problema podría afectar únicamente a un pequeño subconjunto de usuarios. Aunque actualizar la página o reiniciar la sesión solía restablecer el funcionamiento normal para algunos, otros seguían recibiendo texto ilegible a pesar de actualizarla varias veces. El problema parece limitarse a las consultas directas en Grok.com, ya que Grok en X.com no se ve afectado.
La cuenta oficial de Grok confirmó posteriormente el incidente como un «fallo de generación poco frecuente y temporal», y aconsejó a los usuarios que reiniciar el chat o regenerar la conversación suele resolver el problema de inmediato. La página oficial de estado muestra actualmente que todos los servicios de Grok funcionan con normalidad, sin incidentes de servicio registrados.
Este incidente se produce en un momento en que xAI se enfrenta a una importante rotación de personal. Según un informe de mayo publicado por The Information, xAI ha perdido a la mayoría de los miembros de su equipo fundador y al menos a 50 investigadores e ingenieros en los últimos meses. En julio, xAI lanzó su último modelo base, Grok4.5, afirmando que alcanzaba un rendimiento de «nivel Opus» al tiempo que ofrecía mayor velocidad, mayor eficiencia de tokens y menores costes. Esta anomalía pone de relieve que la estabilidad en las cadenas de razonamiento, generación y recuperación de los modelos a gran escala sigue siendo un reto fundamental para su implementación a gran escala.
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