Noticias relacionadas con el mundo de la Inteligencia Artificial. Definiciones, ejemplos, apps, proyectos, programación y mucho más.
Google ha dado un gran paso adelante en el desarrollo de inteligencia artificial con el lanzamiento de Gemini 2.0 gratis, una familia de modelos avanzados que mejoran significativamente el rendimiento en tareas de razonamiento, generación de código y procesamiento de datos multimodales.
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Google ha logrado avances significativos en el campo de la inteligencia artificial, especialmente con su ecosistema Gemini. Sin embargo, en un panorama donde la competencia avanza a un ritmo vertiginoso, la compañía debe tomar medidas clave para consolidarse como líder del sector. Desde WWWhat’s New, analizamos cinco pasos esenciales que Google debe dar en 2025 para llevar a Gemini a la cima de la IA.
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Cada vez aparecen herramientas más especializadas que facilitan la vida de diseñadores, creadores de contenido y artistas digitales. Dreamina es una de las propuestas más completas y ambiciosas hasta la fecha, ofreciendo una plataforma todo en uno para generar imágenes, videos, logotipos y más con IA, a lo freepik (salvando las diferencias, claro).
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India está dando pasos firmes en el campo de la inteligencia artificial (IA) con una fuerte inversión de $230 millones en la startup Krutrim, fundada por Bhavish Aggarwal, el visionario detrás de Ola. Con el respaldo de su oficina familiar, Aggarwal busca potenciar el ecosistema de IA en el país, un movimiento que refuerza la ambición de India de competir con gigantes como Estados Unidos y China.
En un curioso giro de ironía, Anthropic, una de las empresas más destacadas en el desarrollo de inteligencia artificial, ha implementado una política que prohíbe a los candidatos utilizar IA en su proceso de postulación. Esta decisión ha generado un intenso debate sobre la confianza en las herramientas que estas empresas desarrollan y promueven.
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La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en innumerables campos, desde la creación de contenido hasta el análisis de datos. Ahora, está incursionando en un ámbito que podría redefinir la tecnología tal como la conocemos: el diseño de chips de computadora. Investigadores de la Universidad de Princeton han desarrollado un modelo de IA capaz de diseñar chips con estructuras tan complejas que los ingenieros humanos no pueden comprenderlas fácilmente. Este avance abre la puerta a una nueva era de innovación, pero también plantea desafíos éticos y prácticos.
El avance de la inteligencia artificial ha estado dominado por modelos diseñados para procesar datos no estructurados, como texto e imágenes. Sin embargo, el potencial de la IA en datos tabulares, aquellos que se presentan en filas y columnas dentro de bases de datos o archivos CSV, ha permanecido relativamente inexplorado. La startup francesa Neuralk-AI busca cambiar esta realidad con el desarrollo de modelos de inteligencia artificial específicos para datos estructurados.
La inteligencia artificial en la medicina está transformando el sector sanitario a pasos agigantados. Gracias a los avances en aprendizaje automático y el procesamiento de grandes volúmenes de datos, los profesionales de la salud pueden acceder a herramientas más precisas y eficientes para mejorar la atención médica y optimizar los procesos clínicos.
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OpenAI, la reconocida empresa de inteligencia artificial, ha dado un paso más allá en su ambición de revolucionar el mercado tecnológico. Recientemente, la compañía presentó una nueva solicitud de marca registrada ante la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos (USPTO), revelando una serie de productos que podrían redefinir la interacción entre humanos y máquinas. Entre los elementos más llamativos de la solicitud, destacan robots humanoides, joyería inteligente, auriculares de realidad aumentada y chips personalizados. Esto sugiere que OpenAI no solo está explorando nuevos horizontes, sino que también se está preparando para competir en múltiples frentes tecnológicos.
OpenAI ha publicado una tabla comparativa que evalúa la precisión de diversos modelos de inteligencia artificial en el ámbito de la investigación profunda. Se destaca la capacidad de estos sistemas para analizar conjuntos masivos de datos científicos y generar hipótesis fundamentadas que podrían ser evaluadas en laboratorios.
La precisión, entendida como la habilidad de un modelo para ofrecer respuestas correctas y relevantes en tareas complejas, constituye un indicador clave de su desempeño en escenarios exigentes. Este artículo analiza los resultados presentados en la tabla y ofrece una explicación detallada sobre las fortalezas, limitaciones y posibles aplicaciones de cada modelo.
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