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Noticias de IA y ML en español Nota
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Noticias de IA y ML en español

"AI & ML News" is a collection of technological notes focused on artificial intelligence and machine learning. It gathers current news and reviews of the latest developments in AI and ML. The feed covers a wide range of topics, including new algorithms, applications, and research. It highlights industry trends and the impact of AI and ML on various sectors of the economy. The materials touch on areas such as neural networks, deep learning, and natural language processing. Examples of AI applications in healthcare, finance, and other industries are examined. The publications will be of interest to both specialists - developers and data analysts, as well as anyone interested in the development of AI technologies. Issues of AI ethics and data privacy are addressed. The feed introduces readers to key players in the AI market - from large companies to promising startups. Information about tools and platforms for AI system development is presented. "AI & ML News" aims to provide objective and up-to-date information on the development of artificial intelligence and machine learning.
RSS Hunter RSS Hunter • 27 jul 2024

Hilo de notas

Transformers: La era de la atención

En 2017, los investigadores presentaron el modelo Transformer en el documento "Attention is All You Need", que revolucionó el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Los modelos anteriores como las RNN y las LSTM procesaban las palabras de forma secuencial, lo que limitaba su capacidad para manejar frases largas, ralentizaba el entrenamiento y obstaculizaba el procesamiento en paralelo. El Transformer resolvió estos problemas mediante el uso de la autoatención, lo que permite que el modelo se centre en palabras importantes independientemente de su posición en una frase. Esto hizo que el Transformer fuera más rápido y escalable, especialmente al aprovechar la paralelización. Eliminó la necesidad del procesamiento secuencial de palabras y mejoró la comprensión de relaciones complejas entre palabras. La arquitectura del codificador-decodificador del modelo procesa eficientemente secuencias de entrada en salidas como traducciones. Características clave como la atención de varios encabezados permiten que el modelo capture diferentes aspectos del significado en una oración simultáneamente. El decodificador genera traducciones paso a paso centrándose solo en las palabras anteriores, asegurando la precisión. Esta arquitectura se ha convertido en la base de muchos modelos de vanguardia como BERT y GPT, mejorando enormemente el rendimiento en varias tareas de PNL.
Transformers: Age of Attention hackernoon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 13 sept 2024

Una solución de búsqueda multimodal que utiliza PNL, BigQuery y código de inserción

El blog analiza el avance de las tecnologías de búsqueda más allá del texto, incorporando imágenes y videos en las funciones de búsqueda mediante incrustaciones multimodales. Los motores de búsqueda empresariales tradicionales se diseñaron para consultas basadas en texto, lo que limita su capacidad para manejar contenido visual. Al integrar el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y las incrustaciones multimodales, ahora es posible realizar búsquedas semánticas intermodales, lo que permite a los usuarios buscar imágenes y videos como lo harían con el texto. El blog muestra un sistema que puede realizar búsquedas de texto a imagen, de texto a video y combinadas mediante Google Cloud Storage para almacenamiento multimedia y BigQuery para indexación. Se emplea un modelo de incrustación multimodal para generar incrustaciones para archivos multimedia, lo que permite búsquedas de similitud eficientes. La arquitectura admite experiencias de búsqueda intermodal fluidas, lo que hace que el descubrimiento de contenido sea más intuitivo. La entrada de texto del usuario se convierte en una incrustación y se realiza una búsqueda de vectores para hacer coincidir la consulta con los datos multimedia almacenados. Finalmente, se presentan los resultados al usuario con los URI de imagen o video más relevantes y sus puntuaciones de similitud. Este enfoque mejora la experiencia de búsqueda y desbloquea nuevas posibilidades para buscar contenido visual.
A multimodal search solution using NLP, BigQuery and embeddings cloud.google.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 12 sept 2024

10 bibliotecas de Python que debes conocer para el aprendizaje automático en 2024

A medida que avanzamos en el 2024, el aprendizaje automático (ML) sigue evolucionando a un ritmo rápido. Python, con su rico ecosistema de bibliotecas, se mantiene a la vanguardia del desarrollo de ML. En esta publicación, exploraremos las 10 principales bibliotecas de Python que dominan la escena de ML en 2024, cómo ha cambiado el campo desde el 2020 y la clave […]
10 Must-Know Python Libraries for Machine Learning in 2024 machinelearningmastery.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 12 sept 2024

Generador de archivos README de GitHub con tecnología de IA

El generador de README con tecnología de IA es una nueva herramienta diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear archivos README de alta calidad para sus proyectos de GitHub. Esta herramienta simplifica el proceso de documentación mediante la generación de archivos README estructurados y de aspecto profesional utilizando información básica del proyecto. Ofrece un formato inteligente con Markdown con sabor a GitHub y proporciona varias plantillas adecuadas para diferentes tipos de proyectos. La herramienta también sugiere secciones relevantes según la naturaleza de su proyecto y mejora el lenguaje para mayor claridad y participación. Al utilizar esta herramienta, los desarrolladores pueden ahorrar tiempo, mejorar la visibilidad del proyecto y garantizar que su documentación sea clara, concisa y coherente. Admite tanto la creación de nuevos archivos README desde cero como el refinamiento de los existentes mediante el análisis del contenido actual y la sugerencia de mejoras. Los usuarios pueden revisar y personalizar el contenido generado para que se ajuste a las necesidades de su proyecto antes de enviarlo a su repositorio de GitHub, lo que facilita que otros lo entiendan y contribuyan al proyecto. En general, es una forma eficaz de mejorar la colaboración y mostrar proyectos de manera más profesional.
AI-Powered GitHub README Generator dev.to
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RSS Hunter RSS Hunter • 12 sept 2024

Mejore sus habilidades de aprendizaje automático: cursos gratuitos de matemáticas y estadísticas

¿Estás ansioso por sumergirte en el mundo del aprendizaje automático, pero te sientes un poco abrumado por las matemáticas y las estadísticas? ¡No te preocupes, no estás solo! Muchos aspirantes a científicos de datos encuentran desalentadores estos temas. La buena noticia es que existe una gran cantidad de cursos gratuitos en línea que pueden ayudarte a construir una base sólida.Coursera:Aprendizaje automático de Andrew Ng: Este curso legendario no solo te introduce a los conceptos de aprendizaje automático, sino que también proporciona una sólida base matemática. Matemáticas para aprendizaje automático de Imperial College London: Si estás buscando una inmersión profunda en los conceptos matemáticos, este curso es una excelente opción.edX:Introducción al aprendizaje automático de Microsoft: Este curso ofrece un enfoque equilibrado, combinando los fundamentos del aprendizaje automático con los conocimientos matemáticos necesarios. Fundamentos de la ciencia de datos de la Universidad de Columbia: En este curso se proporciona una perspectiva más amplia sobre la ciencia de datos, incluidas las estadísticas y el aprendizaje automático. MIT OpenCourseWare:Introducción a los algoritmos: Si bien no se trata estrictamente de aprendizaje automático, este curso sienta una base sólida en algoritmos y estructuras de datos, esencial para comprender los conceptos de aprendizaje automático. Probabilidad y variables aleatorias: Una inmersión profunda en la teoría de la probabilidad es crucial para comprender muchos algoritmos de aprendizaje automático.Khan Academy:Álgebra lineal: Un recurso integral para aprender álgebra lineal, un tema fundamental en el aprendizaje automático.Cálculo: Otro concepto matemático esencial, el cálculo se cubre en detalle en Khan Academy.Estadística y probabilidad: Una sólida comprensión de la estadística y la probabilidad es vital para el análisis de datos y el aprendizaje automático.Recuerda: Si bien estos cursos ofrecen recursos valiosos, la práctica constante y la experiencia práctica son clave para dominar estos temas. Comienza con lo básico y aumenta gradualmente la complejidad a medida que ganes confianza. Con dedicación y los recursos adecuados, estarás bien encaminado para convertirte en un hábil practicante del aprendizaje automático.¡Feliz aprendizaje!
Boost Your Machine Learning Skills: Free Courses for Math and Statistics dev.to
RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

El "científico de la IA" de Sakana AI: ¿el próximo Einstein o simplemente una herramienta?

En inteligencia artificial, ha surgido un desarrollo innovador que promete remodelar el propio proceso de descubrimiento científico. En colaboración con el Laboratorio Foerster para Investigación en IA de la Universidad de Oxford e investigadores de la Universidad de la Columbia Británica, Sakana AI ha introducido "El científico de IA": un sistema integral diseñado para totalmente [...]
Sakana AI’s “AI Scientist”: The Next Einstein or Just a Tool? analyticsvidhya.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

Detector de lenguaje de signos con Open CV y Python: reconocimiento de gestos manuales

Reconocimiento de gestos con las manos usando OpenCV y Python¡He creado un vídeo de YouTube demostrando mi programa de reconocimiento de gestos con las manos usando OpenCV y Python que puede detectar gestos de lenguaje de señas! ✋🤖En este proyecto, hice lo siguiente: - Configuré OpenCV y Python para visión artificial - Capturé y procesé la entrada de vídeo en tiempo real - Implementé el aprendizaje automático para el reconocimiento de gestos - Detecté e interpreté gestos de lenguaje de señas
Sign Language Detector with Open CV and Python: Hand Gesture Recognition dev.to
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RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

Las mejores ofertas de IA de Europa este año

En 2024, el sector de la inteligencia artificial (IA) europeo ha mostrado una resistencia significativa en cuanto a la financiación de capital riesgo, con 14 inversiones que superaron los 100 millones de dólares en agosto. Esto contrasta con el panorama general difícil para las nuevas empresas, donde la financiación ha sido difícil de conseguir. Cabe destacar que la IA ha surgido como un área sólida de inversión, impulsada por los altos costes asociados al desarrollo de tecnologías de IA y la intensa competencia por el talento.Entre los aspectos más destacados de los principales acuerdos de IA en Europa este año se incluyen: - Wayve: Esta nueva empresa con sede en Cambridge recaudó 1050 millones de dólares para mejorar su tecnología de conducción autónoma, marcando la mayor ronda de financiación individual para una empresa de IA en Europa. Wayve se centra en vender su tecnología de IA a fabricantes de automóviles en lugar de producir vehículos por sí misma. - Mistral: Un actor destacado en la creación de grandes modelos de lenguaje, Mistral ha recaudado más de 1000 millones de dólares a través de dos importantes rondas de financiación de 431 millones de dólares y 650 millones de dólares. La empresa hace hincapié en la tecnología de código abierto, atrayendo a empresas y desarrolladores. - Helsing: Esta nueva empresa alemana, que se centra en la IA para aplicaciones de defensa, obtuvo 484 millones de dólares. Su tecnología tiene como objetivo mejorar los sistemas y las capacidades de defensa, particularmente a la luz de las tensiones geopolíticas en Europa. - Poolside: Dirigida a desarrolladores de software, Poolside recaudó 400 millones de dólares para desarrollar herramientas de IA que agilicen los procesos de desarrollo de software. - DeepL: Conocido por sus servicios de traducción impulsados por IA, DeepL recaudó 320 millones de dólares, centrándose en el mercado B2B con alrededor de 100.000 clientes empresariales. - H: Anteriormente Holistic AI, esta nueva empresa recaudó 220 millones de dólares como ronda inicial, con el objetivo de desarrollar agentes de IA para la automatización de tareas y la toma de decisiones. - Flo Health: La aplicación de salud femenina con sede en Londres recaudó 200 millones de dólares, convirtiéndose en la primera aplicación de salud puramente digital en alcanzar una valoración de más de 1000 millones de dólares. - Pigment: Esta nueva empresa parisina, que ofrece soluciones de planificación de recursos empresariales, recaudó 145 millones de dólares, integrando IA en sus ofertas.En general, el panorama europeo de la IA se caracteriza por rondas de financiación sustanciales y un enfoque en tecnologías fundamentales, y ciudades como París emergen como centros clave para el desarrollo de la IA.
The top AI deals in Europe this year techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

Substack (YC W18) está contratando ingenieros de aprendizaje automático

Descripción general Como ingeniero de aprendizaje automático en Substack, desempeñarás un papel crucial en el desarrollo e implementación de soluciones de aprendizaje automático de vanguardia para mejorar nuestra oferta de productos. Formarás parte de un equipo dinámico, colaborarás estrechamente con ingenieros de software y científicos de datos para incorporar modelos de aprendizaje automático en nuestro código base e integrarlos sin problemas en nuestros productos. Este puesto ofrece una oportunidad emocionante para dar forma al futuro de nuestro conjunto de tecnologías y lograr un impacto significativo.El paquete de compensación de Substack incluye un salario competitivo en el mercado, capital para todos los puestos a tiempo completo y prestaciones excepcionales. Nuestro rango de compensación salarial en efectivo para este puesto es de $185,000 a $240,000. Los montos finales de la oferta se determinan por múltiples factores, incluida la experiencia y la pericia del candidato, y pueden variar respecto de los montos indicados anteriormente.Responsabilidades - Liderar el pensamiento de Substack sobre la adopción de aprendizaje automático y la integración de herramientas y técnicas de aprendizaje automático - Colaborar con equipos interfuncionales para identificar y definir oportunidades de aprendizaje automático que se alineen con nuestra hoja de ruta de productos - Desarrollar, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando Python y marcos populares de aprendizaje automático - Aprovechar sistemas y herramientas de aprendizaje automático disponibles para acelerar la capacidad de Substack de incorporar funciones de aprendizaje automático en su producto y flujos de trabajo - Integrar modelos y canalizaciones de aprendizaje automático en nuestras principales aplicaciones JavaScript / TypeScript - Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia - Diseñar e implementar canalizaciones de datos para el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones y el entrenamiento de modelos - Desplegar y poseer experiencias de productos integradas y herramientas internasRequisitos - Más de 7 años de experiencia relevante con datos y sistemas de aprendizaje automático - Sólidas habilidades de programación en Python y experiencia con bibliotecas de Python comúnmente utilizadas en el aprendizaje automático (por ejemplo, Transformers y Tensorflow) - Sólida comprensión de algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelado estadístico - Independiente y autónomo. Somos demasiado pequeños para microgestionar y esperamos que cada persona en la empresa sea dueña de su trabajo y pueda ser un líder. - Mantenga un alto estándar para usted y para los demás cuando trabaje en sistemas de producción. - Disfrute de la colaboración con un grupo diverso de partes interesadas mientras aporta su propia experiencia y antecedentes únicos al equipoEs deseable - Dominio de Node.js y JavaScript para una integración perfecta de modelos de aprendizaje automático en nuestro código base - Familiaridad con plataformas en la nube (por ejemplo, AWS o Modal) - Experiencia con aplicaciones web para consumidores a escalaSubstack es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Se considerará a todos los solicitantes para el empleo sin importar su raza, color, religión, sexo (incluido el embarazo, la orientación sexual, la identidad de género o el estado transgénero), edad, origen nacional, condición de veterano o discapacidad. Buscamos personas apasionadas por permitir la expresión independiente y crear un mejor modelo de negocios para los creadores. Si desea ver en qué pueden convertirse los medios, las comunidades y el contenido cuando se desvinculan de los modelos publicitarios, y tiene las habilidades y la experiencia para contribuir, nos encantaría conocerlo.
Substack (YC W18) Is Hiring Machine Learning Engineers grnh.se
RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

IA y Blockchain: Una alianza incompatible

La cadena de bloques y la inteligencia artificial (IA) son dos tecnologías de rápido avance con el potencial de revolucionar muchos sectores. Aunque tradicionalmente se las consideraba incompatibles, ofrecen puntos fuertes únicos: la cadena de bloques proporciona seguridad y transparencia, mientras que la IA se destaca en el procesamiento de grandes cantidades de datos y el aprendizaje de estos. La cadena de bloques garantiza la integridad de los datos, con registros descentralizados e inviolables, mientras que la IA aporta el poder del aprendizaje automático y la toma de decisiones. Cuando se combinan, la cadena de bloques puede proteger los modelos de IA al cifrarlos y distribuirlos, al mismo tiempo que proporciona transparencia en el proceso de toma de decisiones de la IA. Esta integración puede mejorar la protección de la privacidad, con la cadena de bloques controlando el acceso a los datos confidenciales utilizados por la IA. Las dos tecnologías pueden revolucionar industrias como la logística, las finanzas, la atención sanitaria y la educación, ofreciendo sistemas más eficientes, servicios personalizados y mayor seguridad. Aún quedan desafíos, desde cuestiones legales hasta barreras técnicas, pero los posibles beneficios hacen que la síntesis de la cadena de bloques y la IA sea un paso prometedor hacia un futuro más seguro e innovador.
AI and Blockchain: An Incompatible Alliance hackernoon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

DBSCAN, explicado en 5 minutos

DBSCAN es un algoritmo de agrupación que identifica agrupaciones en los datos en función de la densidad de puntos, lo que lo hace útil para gestionar el ruido y detectar valores atípicos. A diferencia del k-medias, DBSCAN no requiere especificar el número de agrupaciones de antemano, lo que lo hace ventajoso en muchas situaciones. El algoritmo utiliza dos parámetros clave: el radio (épsilon) y el número mínimo de vecinos (N) necesarios para formar un punto central. Los puntos centrales, junto con sus vecinos cercanos, forman agrupaciones, mientras que los puntos que no cumplen estos criterios se etiquetan como ruido o valores atípicos. La implementación de DBSCAN comienza con una función de distancia, a menudo euclidiana, para calcular las distancias entre los puntos. El algoritmo itera sobre todos los puntos, agrupándolos en agrupaciones en función de su proximidad entre sí. Los puntos que no tienen suficientes vecinos se clasifican como ruido. Después de implementar DBSCAN, el rendimiento se puede comprobar comparándolo con los resultados de la biblioteca sklearn, que debería producir agrupaciones idénticas. Es importante ajustar con precisión los valores épsilon y N, ya que influyen en gran medida en los resultados de la agrupación. El artículo proporciona un ejemplo con datos sintéticos para visualizar el proceso de agrupación.
DBSCAN, Explained in 5 Minutes towardsdatascience.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

Los trabajadores de Google DeepMind protestan contra los contratos militares y de defensa de EE. UU.

Casi 200 trabajadores de Google DeepMind, la división de investigación de IA de la empresa, han firmado una carta instando a la empresa a rescindir sus contratos con organizaciones militares. La carta del 16 de mayo, revelada por TIME, destaca la creciente preocupación dentro de la organización sobre las implicaciones éticas del uso de su tecnología de IA para la guerra digital. Los firmantes representan alrededor del 5% de la fuerza laboral de DeepMind y denuncian los contratos de la empresa para suministrar servicios de inteligencia artificial y computación en la nube a varios gobiernos, incluido el ejército israelí bajo el Proyecto Nimbus. Los empleados de Google están preocupados por que su IA se utilice en la guerra. Los trabajadores argumentan que tal participación viola los Principios de IA de Google, que establecen que la empresa no buscará aplicaciones de IA que causen "daño general" o contribuyan al armamento y la vigilancia. Aunque la carta se abstiene de mencionar ningún conflicto geopolítico específico, se vincula a informes que alegan que las operaciones militares israelíes están utilizando IA para vigilancia y focalización. Aunque DeepMind históricamente ha mantenido una política en contra del uso de su tecnología con fines militares, la empresa se ha vuelto cada vez más cercana a las operaciones más amplias de Google desde su adquisición en 2014, lo que ha llevado a lazos más estrechos con los contratos militares. A pesar de las demandas de la carta, que incluyen una revisión de la tecnología de DeepMind que utilizan los clientes militares y el establecimiento de un nuevo organismo de gobierno, Google no ha tomado ninguna medida decisiva. TechRadar Pro le ha pedido a la empresa que comente sobre la carta interna del personal, pero no recibimos una respuesta inmediata. Uno de los firmantes de la carta expresó su insatisfacción con la respuesta de Google a la queja a TIME, afirmando que la declaración de la compañía sobre el Proyecto Nimbus "es tan específicamente inespecífica que todos no somos más sabios sobre lo que realmente significa".
Google DeepMind workers protest over US military and defense contracts techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 10 sept 2024

ChatGPT-4 vs. Llama 3.1 – ¿Qué modelo es mejor?

La inteligencia artificial ha experimentado avances notables en los últimos años, particularmente en el procesamiento del lenguaje natural. Entre los numerosos modelos de lenguaje de IA, dos han captado una atención significativa: ChatGPT-4 y Llama 3.1. Ambos están diseñados para comprender y generar texto similar al humano, lo que los convierte en herramientas valiosas para varias aplicaciones, desde atención al cliente hasta creación de contenido. En este blog, nosotros […]
ChatGPT-4 vs. Llama 3.1 – Which Model is Better? analyticsvidhya.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 30 ago 2024

Cómo la inteligencia artificial ha cambiado el juego de la gestión de relaciones con clientes (CRM)

La automatización ha sido desde hace mucho tiempo la piedra angular de los sistemas CRM, al ayudar a los equipos de ventas, marketing y servicio al cliente a agilizar tareas repetitivas. Sin embargo, la integración de la IA ha mejorado significativamente las capacidades del CRM, revolucionando procesos como la gestión de oportunidades de ventas, los análisis predictivos y el servicio al cliente. Las herramientas de IA en CRM, como Einstein de Salesforce, analizan grandes volúmenes de datos para predecir las conversiones de clientes potenciales, lo que permite a los equipos de ventas centrarse en clientes potenciales de alto potencial. Los chatbots impulsados por IA mejoran el servicio al cliente proporcionando respuestas rápidas y personalizadas y derivando casos complejos a agentes humanos cuando es necesario. Además, la IA ayuda a las empresas a comprender mejor a su audiencia analizando el comportamiento del cliente y creando perfiles detallados del comprador. También se ha mejorado la previsión de ventas, ya que la IA puede analizar datos históricos y en tiempo real para predecir resultados de ventas e identificar tendencias. Al mejorar la automatización con IA, los sistemas CRM ahora ofrecen una automatización de tareas más eficiente y con mayor conciencia contextual, lo que en última instancia aumenta la productividad. A pesar de estos avances, la experiencia humana sigue siendo crucial para la implementación exitosa de IA en CRM, lo que enfatiza la necesidad de mejorar las habilidades y contratar nuevos talentos.
How Artificial Intelligence Has Changed The CRM Game hackernoon.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2024

Esta aplicación te permite escuchar cualquier libro, artículo o PDF gracias a la inteligencia artificial

ElevenLabs, una empresa de texto a voz, ha lanzado una aplicación lectora que ofrece soporte de texto a voz para archivos PDF, ePub, artículos y más. La aplicación te permite elegir entre una variedad de voces de IA para la narración y es de uso gratuito.La funcionalidad de texto a voz es una de las mejores funciones de accesibilidad en los teléfonos inteligentes. También es útil si simplemente deseas escuchar contenido en lugar de leerlo (por ejemplo, mientras conduces o corres). Afortunadamente, existe una nueva aplicación lectora que promete ser una actualización importante.ElevenLabs ha anunciado la disponibilidad de la aplicación ElevenLabs Reader para Android e iOS, prometiendo permitirte escuchar cualquier cosa mientras viajas. Más específicamente, el desarrollador dice que puedes escuchar archivos PDF, archivos ePub, archivos de texto, artículos, boletines de noticias u otro contenido de texto. Sin embargo, vale la pena señalar que la aplicación no es compatible con tu biblioteca Kindle.
This app lets you listen to any book, article or PDF thanks to AI androidauthority.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2024

Periodismo IA - Potenciar a los periodistas automatizando tareas que consumen mucho tiempo

Journo AI empodera a los periodistas financieros automatizando tareas que consumen mucho tiempo en investigación, redacción, revisión y edición. Reduce las tareas rutinarias de 10-20 minutos a 10-20 segundos y dedica más tiempo a escribir y menos a realizar tareas de mucha energía y poco rendimiento.
Journo AI - Superpowering journalists by automating time-consuming tasks producthunt.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2024

¿Qué ocurre en el aprendizaje automático? Algunos modelos mínimos

El artículo de Stephen Wolfram explora el funcionamiento interno del aprendizaje automático mediante modelos mínimos, con el objetivo de simplificar las complejidades de la IA. Comienza analizando cómo las redes neuronales se inspiran en sistemas biológicos, pero operan utilizando abstracciones matemáticas. Wolfram destaca la importancia de comprender los procesos fundamentales del aprendizaje automático, en lugar de centrarse únicamente en los resultados. Utiliza autómatas celulares como un modelo simple para ilustrar cómo puede surgir la complejidad a partir de reglas simples. Comparando el aprendizaje automático con estos sistemas, Wolfram sugiere que comprender la mecánica subyacente puede conducir a mejores conocimientos sobre cómo funciona la IA. También aborda el papel de la aleatoriedad y el determinismo en los modelos de entrenamiento, argumentando que el comportamiento aparentemente impredecible se puede remontar a reglas simples y deterministas. Wolfram enfatiza la necesidad de nuevos paradigmas para comprender mejor la verdadera naturaleza del aprendizaje automático. También analiza las limitaciones de los modelos actuales de IA, que a menudo dependen en gran medida de los datos en lugar de la comprensión. Finalmente, pide una exploración más profunda de modelos mínimos para descubrir los principios fundamentales que rigen el aprendizaje automático, lo que podría conducir a sistemas de IA más robustos e interpretables.
What's Going on in Machine Learning? Some Minimal Models writings.stephenwolfram.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2024

Trabajadores de DeepMind firman una carta en protesta por los contratos de defensa de Google

Al menos 200 trabajadores en DeepMind, la división de I+D de IA de Google, no están de acuerdo con los supuestos contratos de defensa de Google, y de acuerdo con Time, enviaron una carta interna en mayo para declararlo. La carta, con fecha del 16 de mayo, dice que los abajo firmantes están preocupados por "los contratos de Google con organizaciones militares", citando artículos sobre la tecnología [...]
DeepMind workers sign letter in protest of Google’s defense contracts techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2024

Entrena/Ajusta finamente el segmento Cualquier cosa 2 (SAM 2) en 60 líneas de código

SAM2 (Segment Anything 2) de Meta es un modelo de segmentación de imágenes versátil formado en un amplio conjunto de datos de 11 millones de imágenes y 11 mil millones de máscaras, lo que lo hace altamente efectivo para una amplia gama de tareas de segmentación. Si bien SAM2 puede segmentar objetos comunes bien, es posible que no funcione bien en tareas raras o específicas de un dominio, lo que requiere un ajuste fino para mejorar el rendimiento en conjuntos de datos específicos. Este tutorial describe cómo ajustar SAM2 para tareas personalizadas en solo 60 líneas de código. El proceso implica descargar SAM2, preparar un conjunto de datos y usar un script simple para cargar imágenes, segmentar máscaras y seleccionar puntos aleatorios dentro de esas máscaras. El ajuste fino se centra en entrenar el decodificador de máscaras y, opcionalmente, el codificador de comandos mientras se congela el codificador de imágenes. El tutorial también cubre la configuración del optimizador, el uso del entrenamiento de precisión mixta y la ejecución de un ciclo de entrenamiento con funciones de pérdida personalizadas para refinar el modelo. El paso final incluye guardar el modelo ajustado y usarlo para la inferencia en nuevas imágenes, lo que demuestra la aplicación práctica de SAM2 en tareas especializadas de segmentación.
Train/Fine-Tune Segment Anything 2 (SAM 2) in 60 Lines of Code towardsdatascience.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 29 ago 2024

Convierte tus garabatos de servilleta en arte de alta calidad con este generador de imágenes de IA

Los generadores de imágenes de IA están avanzando rápidamente, con varias plataformas que lanzan importantes actualizaciones. Ideogram ha lanzado recientemente Ideogram 2.0, con mejoras significativas y nuevas características, incluyendo una aplicación para iOS y una vasta biblioteca de más de un billón de imágenes generadas por usuarios. Esta versión ofrece a los usuarios un mayor control sobre las imágenes generadas por IA, con una variedad de estilos distintos como Realista, que produce imágenes realistas, y Diseño, que se destaca en la precisión del texto dentro de las imágenes. Otros estilos adicionales incluyen 3D, Anime y General, cada uno destinado a satisfacer necesidades creativas diferentes. Ideogram 2.0 también ha mejorado sus herramientas Magic Prompt y Describe, permitiendo expansiones de prompts más detalladas y generación de descripciones de imágenes. El lanzamiento incluye una API beta, lo que permite la integración con otras aplicaciones, similar a cómo DALL-E y Flux se incrustan en otras plataformas. Con estas actualizaciones, Ideogram 2.0 pretende competir con jugadores principales como OpenAI's DALL-E, prometiendo imágenes de alta calidad y realistas con texto legible.
Turn your napkin doodles into high art with this AI image generator techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 28 ago 2024

Anuncio del modelo familiar Jamba 1.5 de AI21 Labs en Vertex AI

AI21 Labs presentó la familia de modelos Jamba 1.5, que ahora está disponible en vista previa pública en Model Garden de Vertex AI de Google Cloud. La familia incluye dos modelos: Jamba 1.5 Mini, diseñado para tareas eficientes y ligeras como atención al cliente y generación de texto, y Jamba 1.5 Large, que sobresale en tareas de razonamiento avanzado como análisis financiero. Ambos modelos cuentan con una ventana de contexto de 256K y utilizan la arquitectura Mamba-Transformer, que ofrece procesamiento eficiente y funciones avanzadas para desarrolladores como llamadas de función, optimizaciones de Generación aumentada por recuperación (RAG) y salida JSON estructurada.Estos modelos están diseñados para aplicaciones empresariales, particularmente en áreas como servicio al cliente, análisis financiero y creación de contenido. Por ejemplo, pueden resumir documentos extensos, extraer información de datos financieros y generar contenido de alta calidad. Los modelos de Jamba 1.5 forman parte del compromiso más amplio de Google Cloud con un ecosistema de IA abierto y flexible, que proporciona a los usuarios empresariales la capacidad de crear soluciones que satisfagan mejor sus necesidades.Disponibles en Vertex AI, estos modelos amplían las ofertas de la plataforma, que incluyen más de 150 modelos, lo que permite a los usuarios elegir las mejores herramientas para sus proyectos. Vertex AI admite la experimentación, personalización e implementación fáciles de estos modelos, lo que permite un rendimiento optimizado, gestión de costos e implementación segura. Los desarrolladores pueden acceder a estos modelos mediante simples llamadas a la API e implementarlos utilizando la infraestructura administrada de Google Cloud, que ofrece sólidas funciones de seguridad y cumplimiento.Comenzar con los modelos de Jamba 1.5 es sencillo, ya que los usuarios pueden seleccionar y habilitar los modelos directamente desde Model Garden de Vertex AI o Google Cloud Marketplace. Google Cloud continúa colaborando con socios como AI21 Labs para ofrecer capacidades de IA de vanguardia, lo que garantiza que los desarrolladores tengan acceso a los últimos avances en tecnología de IA".
Announcing the Jamba 1.5 Model Family from AI21 Labs on Vertex AI cloud.google.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 27 ago 2024

La extracción de documentos es la aplicación estrella de GenAI

El artículo analiza la evolución y el impacto de la IA generativa (GenAI) en la automatización de tareas de oficina complejas, particularmente en la extracción de documentos. El autor reflexiona sobre su experiencia como ingeniero de aprendizaje automático en LinkedIn, donde interpretar con precisión los títulos de trabajo en varios idiomas y regiones era una tarea difícil. Con el advenimiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4, las tareas que alguna vez fueron difíciles, como entender y estandarizar los currículos, se han vuelto triviales. El verdadero potencial de GenAI radica en la automatización del trabajo de oficina que implica extraer información de los documentos, una tarea que constituye una parte importante del PIB global. Algunos ejemplos son la gestión de gastos, la adjudicación de reclamaciones de atención médica y la suscripción de préstamos. Aunque se sabe que los LLM alucinan en algunos contextos, destacan en el razonamiento sobre el texto cuando se basan en documentos de entrada específicos. La clave para una extracción de documentos exitosa mediante LLM es la conversión de texto limpio y el diseño de esquemas sólidos, que garantizan resultados consistentes y precisos. El autor destaca la importancia de la extracción de texto adecuada, que implica el manejo de formatos y anotaciones complejas. Comparte su experiencia en la creación de Docupanda.io, una solución SaaS diseñada para abordar los desafíos de la comprensión de documentos mediante la generación de representaciones de texto limpias y la adhesión a esquemas predefinidos. El artículo enfatiza que definir estos esquemas es crucial y que la IA puede ayudar a perfeccionarlos mediante comentarios iterativos. Finalmente, el autor recomienda explorar el uso de LLM para regularizar el procesamiento de documentos, sugiriendo que la verdadera "aplicación asesina" de GenAI es su capacidad para transformar el trabajo de oficina basado en documentos.
Document Extraction is GenAI’s Killer App towardsdatascience.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 27 ago 2024

Harmonyze quiere desarrollar agentes de IA para ayudar a los franquiciadores a dar sentido a los datos no estructurados

Para algunas empresas, hay un camino claro hacia el crecimiento que no implica adquirir otras empresas o expandirse orgánicamente: las franquicias. Estados Unidos tiene más de 800 000 negocios de franquicia, según Statista, y se prevé que ese número siga creciendo año tras año. Pero franquiciar un negocio, otorgar una licencia para un modelo de negocio y una marca a un […]
Harmonyze wants to build AI agents to help franchisors make sense of unstructured data techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

Avanzando la fiabilidad del sistema: el enfoque impulsado por IA de Meta para el análisis de causa raíz

Meta, recientemente, compartió cómo está mejorando la confiabilidad del sistema a través de herramientas avanzadas de investigación, incluido Hawkeye asistido por IA, que ayuda a depurar los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Al integrar la Inteligencia Artificial, Meta ha desarrollado un nuevo sistema de investigación que combina la recuperación basada en heurística con el ranking del modelo de lenguaje grande (LLM) para ayudar en el análisis de la causa raíz".
Advancing System Reliability: Meta's AI-Driven Approach to Root Cause Analysis infoq.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

Asistente de DevOps impulsado por LLM Clio se lanza para ayudar a los ingenieros a gestionar la infraestructura en la nube

Acorn, una empresa fundada para ayudar a las organizaciones a implementar soluciones tecnológicas basadas en IA, ha presentado recientemente a Clio, un asistente de línea de comandos con IA diseñado para ayudar a los ingenieros a gestionar flujos de trabajo de DevOps.En un blog y una transmisión en vivo de YouTube, Acorn describe a Clio como un "asistente un poco gruñón pero amistoso" que puede manejar various tareas relacionadas con DevOps a través del lenguaje natural.
LLM-Powered DevOps Assistant Clio Launches to Help Engineers Manage Cloud Infrastructure infoq.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

¡Presentamos nuevas funciones en Codest: genera aplicaciones de Flutter y React Native!

En nuestro reciente boletín informativo, presentamos Codest, una herramienta de IA que genera aplicaciones NextJS a partir de imágenes. Basándose en su éxito, nuestro equipo de I+D ha ampliado las capacidades de Codest para incluir ahora la generación de aplicaciones Flutter y React Native a partir de imágenes. Hemos documentado nuestro progreso en dos artículos de blog anteriores y nos complace anunciar que estas nuevas funciones ya están disponibles en nuestra Prueba de concepto (PdC).¿Qué hay de nuevo? - Generación de aplicaciones Flutter: Codest ahora puede generar código Flutter modular y de alta calidad a partir de imágenes, con una separación clara entre el diseño y los datos. - Generación de aplicaciones React Native: De forma similar a la integración de Flutter, Codest también genera código React Native estructurado y reutilizable.¿Por qué usar Codest? Se ha demostrado que Codest reduce el tiempo de desarrollo hasta en un 20 %, lo que proporciona a los desarrolladores un código modular y limpio que ayuda a agilizar el proceso de desarrollo tanto para aplicaciones móviles como web.Te invitamos a que eches un vistazo a tres vídeos cortos que muestran a Codest en acción, demostrando cómo puede generar aplicaciones funcionales a partir de imágenes para React Native, Flutter y Next.js".
Introducing New Features on Codest: Generate Flutter and React Native Apps! dev.to
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

Dream Machine 1.5 pilla dormidos a Sora y a otros creadores de vídeo de IA rivales

Luma Labs ha actualizado significativamente su generador de video Dream Machine AI con el lanzamiento de Dream Machine 1.5, elevando el nivel de realismo y capacidad de respuesta a las indicaciones del usuario. Esta actualización supone un reto para los competidores, en particular OpenAI, que aún no ha lanzado públicamente su modelo de vídeo Sora AI. Dream Machine 1.5 ofrece una generación de vídeo más rápida, produciendo cinco segundos de vídeo de alta calidad en unos dos minutos, y muestra un realismo mejorado, un movimiento más fluido y una mejor representación de texto. Estos avances lo convierten en una herramienta valiosa para creadores de contenido y especialistas en marketing que trabajan con plazos ajustados.A pesar de la competencia de otros generadores de vídeo de IA como Runway, Stability AI y Jimeng de ByteDance, Dream Machine 1.5 destaca por su disponibilidad y rendimiento. Este lanzamiento marca un desarrollo significativo en el panorama de vídeo generado por IA, transformando potencialmente industrias como el entretenimiento, la publicidad y el periodismo al permitir la creación rápida y fácil de contenido visual de alta calidad".
Dream Machine 1.5 Catches Sora and other rival AI video makers napping techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

El polémico sistema de inteligencia artificial Recall de Microsoft finalmente tiene una fecha estimada de lanzamiento

Después de semanas de retrasos, Microsoft ha compartido que Recall para PC Copilot Plus abrirá las pruebas públicas en octubre. El controversial sistema de minería de capturas de pantalla se enfrentó a serias preocupaciones de seguridad y privacidad cuando se anunció por primera vez.La IA y la controversia van de la mano, y uno de los desarrollos más contenciosos ocurrió a principios de este año, cuando Microsoft reveló su plan de introducir Recall para PC Copilot Plus. El sistema tomaría continuamente capturas de pantalla mientras usas tu PC, procesaría esas imágenes con IA y luego te permitiría buscarlas para consultarlas más tarde. Después de meses de espera, finalmente nos enteramos de cuándo Microsoft pretende abrir Recall a sus primeros evaluadores públicos.Recall inmediatamente generó preocupación entre los defensores de la privacidad, temiendo que la mera existencia de este registro masivo de todo lo que hiciste en tu PC representara una responsabilidad de privacidad innecesaria; solo piensa en lo expuesto que estarías si alguien tuviera acceso a eso. Y, de hecho, el análisis inicial realizado por un investigador independiente solo aumentó la ansiedad sobre cómo Microsoft planeaba implementar Recall.
Microsoft’s contentious AI-powered Recall system finally has an ETA androidauthority.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

El detector de contenido falso de McAfee se mantiene real para las PC con IA de Lenovo

Los videos de deepfake, que utilizan la inteligencia artificial para imitar a personas reales, plantean riesgos significativos de ciberseguridad, particularmente al engañar a las personas con contenido falso de celebridades y figuras públicas. Para combatir esto, McAfee se asoció con Lenovo para presentar Deepfake Detector, una herramienta diseñada para identificar y marcar videos de deepfake en determinadas PC con IA de Lenovo. Esta herramienta, entrenada con 200 000 muestras de video, funciona localmente en dispositivos con una unidad de procesamiento neuronal (NPU), lo que garantiza la privacidad y la detección en tiempo real sin necesidad de acceso a la nube. Inicialmente disponible en EE. UU., Reino Unido y Australia, el detector está incluido en las nuevas PC con IA de Lenovo con una prueba de 30 días, seguida de una suscripción anual de $ 10. La colaboración entre McAfee y Lenovo tiene como objetivo mejorar la seguridad digital, aunque la exclusividad con respecto a los chips Intel sigue sin estar clara. Además, McAfee ofrece un centro de IA inteligente en McAfee.ai para que los usuarios analicen videos en busca de deepfakes y aprendan sobre estafas impulsadas por IA.
McAfee’s Deepfake Detector keeps it real for Lenovo AI PCs techradar.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

Telecom que permitió estafa deepfake a Biden pagará $1 millón a la FCC

Al principio de este año, el audio falso de inteligencia artificial del presidente Biden llegó a los votantes en New Hampshire. La FCC actuó rápidamente, identificando al perpetrador como la Corporación Life con sede en Texas, que ha estado detrás de estafas similares a lo largo de los años, y les impuso a ellos y a un individuo asociado una multa de $6 millones. Pero los estafadores también reclutaron la ayuda de […]
Telecom that enabled Biden deepfake scam will pay FCC $1M techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

La función de Gmail "Ayúdame a escribir" ya puede mejorar tus correos electrónicos con IA

Google está ampliando su asistencia de escritura impulsada por IA en Gmail a través de funciones impulsadas por Gemini bajo el acceso directo "Ayúdame a escribir". La última incorporación es una opción "Pulir" que refina los borradores de correo electrónico, generalmente haciéndolos más formales, y está disponible en plataformas móviles y web. Además, al redactar correos electrónicos de al menos 12 palabras en iOS y Android, los usuarios pueden acceder a opciones como Pulir, Formalizar, Elaborar, Acortar y Escribir un nuevo borrador deslizando el dedo en el mensaje "Refinar mi borrador". Estas funciones son exclusivas para suscriptores del plan IA Premium de Google One u organizaciones con complementos específicos de Gemini para educación y negocios. Sin embargo, existe escepticismo sobre la practicidad y eficacia de estas herramientas, y algunos se preguntan si realmente ahorran tiempo o mejoran la calidad de la comunicación por correo electrónico.
Gmail’s ‘Help Me Write’ Feature Can Now Polish Up Your Emails With AI lifehacker.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

D-ID lanza una herramienta de traducción de video de IA que incluye clonación de voz y sincronización de labios

La plataforma de creación de vídeos de IA D-ID es la última empresa en lanzar una herramienta para traducir vídeos a otros idiomas mediante tecnologías de IA. Sin embargo, en este caso, D-ID también clona la voz del hablante y cambia los movimientos de sus labios para que coincidan con las palabras traducidas como parte del proceso de edición de IA. La tecnología surge de D-ID anterior […]
D-ID launches an AI video translation tool that includes voice cloning and lip sync techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 26 ago 2024

7 Creadores de PPT de IA para tu próxima presentación en la oficina

Es posible que estés en tu último año de universidad, luchando por hacer que tu proyecto de culminación se destaque, o un profesional en activo navegando por las demandas diarias de las reuniones y presentaciones con clientes. En ambos escenarios, entiendes lo crucial que es una fuerte primera impresión, ya sea en un entorno profesional o una interacción personal. Un diseño bien elaborado [...]
7 AI PPT Makers For Your Next Office Presentation analyticsvidhya.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 25 ago 2024

Ejecuta tus aplicaciones de inferencia de IA en Cloud Run con GPUs de NVIDIA

Google Cloud ha lanzado el soporte de GPU NVIDIA L4 para Cloud Run, ahora en versión de vista previa, lo que permite a los desarrolladores realizar inferencias de IA en tiempo real con facilidad. Esta actualización es especialmente beneficiosa para las aplicaciones que utilizan modelos de IA generativa abierta, como Gemma de Google y Llama de Meta. Las características clave incluyen escalado rápido, escalado a cero y precio por uso, lo que hace que Cloud Run sea ideal para manejar el tráfico de usuarios variable y la optimización de costos.Con esta nueva capacidad, los desarrolladores pueden implementar modelos ligeros para tareas como chatbots personalizados y resúmenes de documentos, o aplicaciones más intensivas en cálculo como el reconocimiento de imágenes y la renderización en 3D. Las GPUs de NVIDIA mejoran el rendimiento al acelerar los procesos de inferencia de IA, ofreciendo baja latencia y escalado eficiente, con la infraestructura de Cloud Run gestionando las complejidades subyacentes.Los primeros adoptantes, como L’Oreal y Chaptr, han elogiado la integración de GPU por sus tiempos de inicio rápidos, escalabilidad y facilidad de uso. El soporte de GPU está disponible actualmente en la región US-central1, con planes para expandirse a Europa y Asia para fin de año.Para implementar un servicio con GPUs NVIDIA en Cloud Run, los desarrolladores pueden especificar los requisitos de GPU a través de la línea de comandos o la consola de Google Cloud. Además, Cloud Run ahora admite funciones con anexos de GPU, simplificando las tareas de inferencia de IA basadas en eventos.
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs cloud.google.com
RSS Hunter RSS Hunter • 25 ago 2024

Openmart desea hacer que sea más fácil para las empresas vender a negocios locales

En 2020, Kathryn Wu lanzó un negocio lateral mientras trabajaba como ingeniera de productos en Pinterest. Wu fundó una empresa de té de leche, OhTea, con la esperanza de conectar con tiendas de comestibles y tiendas de regalos locales para que vendieran el té. Rápidamente se dio cuenta de lo difícil que era no solo ser un producto minorista, sino también gestionar la logística de la cadena de suministro y la relación con los proveedores.
Openmart wants to make it easier for enterprises to sell to local businesses techcrunch.com
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RSS Hunter RSS Hunter • 25 ago 2024