OpenAI fortalece su gobernanza y misión

OpenAI fortalece su gobernanza y misión

OpenAI fortalece su gobernanza y misión

OpenAI ha publicado nuevos detalles sobre su liderazgo y quién supervisará el desarrollo y lanzamiento de ChatGPT 5. El mes pasado, se reveló que El entrenamiento completo del GPT-5 ya estaba en marcha.gracias a los tweets de Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, y Jason Wei, uno de los investigadores principales de OpenAI.

La semana pasada, OpenAI confirmó que Sam Altman y Greg Brockman han sido reintegrados como directivos de OpenAI tras una revisión independiente realizada por el bufete de abogados WilmerHale. Sue Desmond-Hellmann, Nicole Seligman y Fidji Simo, quienes aportan experiencia diversa en diferentes sectores.

En otras noticias, OpenAI ha realizado mejoras en su estructura de gobierno, incluido un nuevo conjunto de directrices de gobierno corporativo, una política reforzada de conflictos de intereses y la creación de una línea directa de gobierno corporativo para denunciantes. También confirmó la creación de un nuevo comité encargado de promover la misión principal de OpenAI. Veamos qué hay de nuevo en OpenAI y cómo afectará el desarrollo de ChatGPT-5.

OpenAI dio la bienvenida a su junta directiva a tres personalidades impresionantes: Sue Desmond-Hellmann, Nicole Seligman y Fidji Simo. Con su experiencia en biotecnología, asuntos legales y la industria tecnológica, estos nuevos miembros aportan una gran riqueza de conocimientos y experiencia. Sus perspectivas serán invaluables para ayudar a OpenAI a navegar por el complejo panorama del desarrollo de la IA.

Desarrollo de ChatGPT 5

Pero no se trata sólo de quién está en la mesa. OpenAI también ha introducido nuevas políticas para garantizar que todo lo que hace sea transparente y ético.. Estableció directrices claras sobre cómo debería gestionarse la empresa, una política para gestionar los conflictos de intereses e incluso una línea directa para denunciantes. Estas medidas tienen como objetivo garantizar que OpenAI sea responsable y que las personas se sientan cómodas al hablar si algo anda mal. AIGRID ha elaborado una útil descripción general de todo lo que se ha revelado esta semana sobre OpenAI y su estructura empresarial.

Misión y estrategia de OpenAI

Uno de los avances más interesantes es la creación del Comité de Misión y Estrategia. Este grupo se centra en La dirección de OpenAI hacia la creación de inteligencia artificial general (AGI) — un tipo de IA capaz de comprender, aprender y aplicar conocimientos de forma análoga a la inteligencia humana. El comité se asegurará de que cada proyecto e iniciativa de OpenAI sea parte de esta misión.

Los cambios se producen después de una revisión exhaustiva realizada por el bufete de abogados WilmerHale, que no encontró problemas de seguridad en los productos de OpenAI ni preocupaciones sobre la velocidad de su desarrollo. Sin embargo, este estudio arrojó luz sobre algunos problemas de gobernanza del pasado, como los desacuerdos entre los ex miembros de la junta directiva y Altman. Con nuevos miembros de la junta directiva y nuevas políticas implementadas, OpenAI está decidida a aprender de estas experiencias y construir una organización más fuerte y unificada.

Los antiguos miembros de la junta directiva han tenido una influencia significativa en estos nuevos cambios. Sus comentarios fueron cruciales para desarrollar una estructura de gobernanza sólida que pudiera evitar que se repitan problemas del pasado. El propio Sam Altman reconoció que había habido errores en la forma de gobernar OpenAI. Está comprometido a rectificar la situación y garantizar que la gestión del laboratorio esté plenamente en consonancia con su misión. Está claro que está decidido a llevar a OpenAI hacia un futuro en el que realmente pueda marcar la diferencia.

Lo que sabemos sobre ChatGPT 5

  • Indicaciones de lanzamiento y entrenamiento. : OpenAI ha comenzado el entrenamiento completo de GPT-5. El tweet de Brockman sugiere un movimiento para maximizar la explotación de todos los recursos informáticos para su modelo más grande hasta el momento, mientras que el tweet de Wei destaca el entusiasmo por el lanzamiento de entrenamientos masivos de GPU.
  • Enfoque de los modelos de formación. : OpenAI normalmente entrena modelos más pequeños (aproximadamente una milésima parte del tamaño del modelo completo) para recopilar información antes de realizar un entrenamiento completo. Este enfoque permite predecir y comprender científicamente los sistemas resultantes de estos modelos.
  • Pruebas de seguridad y miembros del Red Team : El cierre de solicitudes para la red de la equipo rojo indica el inicio de las fases de pruebas de seguridad para GPT-5. Los miembros del equipo rojo desempeñan un papel vital en la identificación de posibles debilidades o problemas de seguridad antes de su publicación.
  • Mejoras incrementales y puntos finales : Antes de llegar a GPT-5, OpenAI podría lanzar actualizaciones incrementales o puntos finales (llamado GPT-4.2)desviándose así de su enfoque histórico de actualizaciones de modelos poco frecuentes pero significativas.
  • Capacidades del modelo y áreas de enfoque. :
    • Incorporar métodos para permitir que ChatGPT-5 “piense” por más tiempo presentando pasos de razonamiento más completos, potencialmente verificados tanto interna como externamente.
    • Multimodalidad mejorada, incluido el procesamiento de voz, imágenes y posiblemente vídeo.
    • Mayor énfasis en las habilidades de razonamiento y confiabilidad. Por ejemplo, la capacidad del modelo para proporcionar respuestas más consistentes y confiables para muchas consultas.
    • La introducción o mejora de mecanismos para verificar o comprender el proceso de razonamiento de la IA.
  • Tamaño y arquitectura del modelo. : Basado en una entrevista con Gavin Uberti, director ejecutivo de Etched AI, el modelo GPT-5 podría tener 10 veces más parámetros que el modelo GPT-4, lo que podría lograrse mediante mayores dimensiones de integración, un mayor número de capas y una duplicación del número de expertos.
  • Aplicaciones y consejos prácticos. :
    • El potencial de GPT-5 para mejorar significativamente el rendimiento en los campos de codificación, matemáticas y STEM mediante un mayor razonamiento y confiabilidad.
    • Un consejo práctico compartido se refiere a la capacidad del modelo para comprender y corregir texto confuso o lleno de errores tipográficos, lo que indica fuertes habilidades de comprensión del lenguaje.
  • Calendario de lanzamiento y consideraciones de seguridad : La especulación sugiere un calendario de lanzamiento hacia finales de noviembre de 2024dada la duración del entrenamiento, las pruebas de seguridad y la posible evitación de la liberación durante el polémico período electoral estadounidense.
  • Seguridad y datos multilingües : Se hace hincapié en incluir más datos multilingües en el conjunto de entrenamiento GPT-5, en parte por razones de seguridad y para abordar la facilidad de “hacer jailbreak” a los modelos en idiomas distintos del inglés.
  • Direcciones futuras e impacto en la industria :
    • La visión de OpenAI es utilizar la IA como una especie de sistema operativo, mejorando la interacción de voz en tiempo real y ampliando las capacidades multimodales.
    • Las mejoras dramáticas esperadas en el razonamiento, la confiabilidad y la comprensión de la IA, así como el impacto potencial de GPT-5 y los modelos futuros en la industria.

Hacia AGI

¿Qué significa todo esto para OpenAI y el resto del mundo? Estas actualizaciones marcan un punto de inflexión para la organización. Con una junta más fuerte, mejores políticas y una dirección clara en su misión, OpenAI muestra cómo desarrollar AGI de manera responsable. Establece un estándar sobre cómo deben operar los laboratorios de investigación de IA: con integridad y una dedicación inquebrantable a mejorar la condición humana.

A medida que observamos el avance de OpenAI, queda claro que no se trata solo de generar un impacto positivo, sino de trabajar para que esto suceda. Sus acciones demuestran una profunda comprensión de la responsabilidad que conlleva el desarrollo de potentes tecnologías de IA. Para cualquiera interesado en el futuro de la IA, el viaje de OpenAI debe seguirse de cerca.

OpenAI no sólo está dando forma al futuro de la tecnología; también da forma al futuro de cómo vivimos y nos beneficiamos de esta tecnología.

Asus Zenfone 11 Ultra: un gigante tecnológico revelado

Asus Zenfone 11 Ultra: un gigante tecnológico revelado

Asus Zenfone 11 Ultra: un gigante tecnológico revelado

Asus levantó recientemente el velo sobre su último buque insignia: el Zenfone 11 Ultra. Rompiendo con la tradición compacta de sus antecesores, este nuevo modelo destaca por sus generosas dimensiones y sus prestaciones de alta gama. Deportivo Una enorme pantalla de 6,78 pulgadas, diseñada para aquellos que buscan maximizar su experiencia multimedia y de juegos..

El Zenfone 11 Ultra funciona con el chipset Snapdragon 8 Gen 3, lo que garantiza un rendimiento rápido y fluido. Con una configuración básica que ofrece 12 GB de RAM y 256 GB de almacenamiento, y una variante aún más robusta disponible internacionalmente con 16 GB de RAM y 512 GB de almacenamiento, este dispositivo no hace concesiones en cuanto a potencia y funcionalidad.

Su gran batería de 5.500 mAh promete una autonomía ampliada, respaldada por una pantalla LTPO capaz de ajustar dinámicamente la frecuencia de actualización de 1 Hz a 144 Hz. Esta tecnología permite una gestión óptima de la energía sin sacrificar la fluidez visual, especialmente durante las sesiones de juego donde la frecuencia puede subir hasta 144Hz.

En cuanto a la fotografía, Asus no decepciona. El Zenfone 11 Ultra tiene un sensor fotográfico principal de 50 megapíxelescomplementado por una lente gran angular de 13 megapíxeles y un teleobjetivo estabilizado de 32 megapíxeles que ofrece un zoom de 3x, lo que garantiza tomas estables y de alta calidad.

Las funciones de IA integradas marcan un cambio futurista, con capacidades como traducción de idiomas en vivo, reducción de ruido bidireccional durante las llamadas y una función de resumen para las transcripciones de notas de voz. La inteligencia artificial también mejora la búsqueda en fotografías y la configuración del sistema, haciendo que la interfaz de usuario sea más intuitiva y personalizada.

¿El fin de los pequeños smartphones?

Sin embargo, el futuro de los modelos pequeños de Zenfone sigue siendo incierto. A pesar del éxito del Zenfone 10, Asus se muestra evasiva sobre la continuidad de esta gama. Este cambio estratégico hacia un teléfono inteligente más grande marca un punto de inflexión para ASUS, que ha confirmado que el Zenfone 11 Ultra será el único modelo de la serie que se lanzará este año. Para los aficionados a los teléfonos inteligentes compactos, esta noticia podría parecer el fin de una era, ya que ASUS enfatiza el rendimiento y las especificaciones premium.

El Zenfone 11 Ultra, incluido el lanzamiento oficial está previsto para el 14 de abril, ya está disponible para preordenar, con beneficios exclusivos para compradores primerizos. A pesar de su aumento de precio, justificado por sus sustanciales mejoras, este modelo representa una nueva y ambiciosa visión de ASUS para su gama de smartphones, fusionando un tamaño impresionante y tecnología de vanguardia.

Disponibilidad y precio

El Zenfone 11 Ultra está disponible en varias versiones:

  • Un modelo Zenfone 11 Ultra equipado con 16 GB de RAM y 512 GB de almacenamiento, vendido al precio de venta indicativo de 1.099,99 euros. Este modelo sólo está disponible en los colores Eternal Black y Skyline Blue, y estará disponible a partir del 14 de abril.

  • Un modelo Zenfone 11 Ultra equipado con 12 GB de RAM y 256 GB de almacenamiento, vendido al precio de venta indicativo de 999,99 euros. Este modelo está disponible en cuatro colores Eternal Black, Skyline Blue, Misty Grey y Desert Sand, y estará disponible a partir del 14 de abril.

Del 14/03 al 14/04, una oferta de reserva de 100 euros válida en ambas versiones de Zenfone 11 Ultra estará disponible en todos los revendedores participantes.

Stable Diffusion, una revolución para la creación visual

Stable Diffusion, una revolución para la creación visual

La inteligencia artificial ha logrado avances impresionantes en los últimos años. La IA generativa, en particular, ahora es capaz de reproducir imágenes complejas a partir de textos descriptivos. La aparición de estas herramientas, como Stable Diffusion, está ayudando a revolucionar la forma de trabajar de los artistas y diseñadores gráficos.

¿Qué es la difusión estable?

La idea detrás del concepto de Difusión Estable es simple. Buscamos utilizar IA para reproducir imágenes complejas a partir de datos simples. Para ello utilizamos técnicas de modelo matematico, posible gracias a los avances en informática. Este enfoque tiene como objetivo analizar y reconstruir de forma inteligente la estructura global y local de la imagen inicial a partir de puntos de difusión estables.

Para conseguirlo se consideran diferentes enfoques, como las redes neuronales convolucionales (CNN) o las máquinas de vectores de soporte (SVM). Otro método muy popular se basa en el uso de transformaciones lineales locales conservadoras. Este método permite preservar las estructuras locales adaptándolas inteligentemente a su entorno global.

Esta herramienta aprovecha el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar e interpretar los datos proporcionados, luego cree imágenes únicas en consecuencia. Los algoritmos de IA ayudan a ajustar parámetros como colores, texturas, formas y estilos. Esto le permite crear imágenes coherentes y armoniosas a partir de los elementos proporcionados. Además, gracias a su diseño inteligente, Stable Diffusion es capaz de detectar y evitar errores comunes, como artefactos o inconsistencias visuales.

Funcionamiento similar al del cerebro humano.

El proceso de generación de imágenes mediante Difusión Estable en realidad está inspirado en el funcionamiento de nuestro propio cerebro. Cuando nos enfrentamos a un objeto o situación que debemos describir, nuestra mente Procesa la imagen visual y luego asocia las palabras apropiadas. para proporcionar una descripción lo más precisa y clara posible. Asimismo, la herramienta utiliza una combinación de componentes informáticos para procesar descripciones textuales y generar las imágenes correspondientes.

Los componentes clave de la difusión estable

Para entender cómo funciona la Difusión Estable es importante conocer sus componentes principales. Entre ellos encontramos:

Modelos de lenguaje: Analizan oraciones de entrada y detectan palabras clave relevantes para generar imágenes. Los modelos de lenguaje más avanzados son capaces de comprender el contexto y los matices del lenguaje. Esto permite obtener imágenes más precisas y fieles a la descripción.

Redes neuronales: Constituyen el corazón del sistema y son los encargados de crear las propias imágenes. Estas redes están diseñadas para imitar la estructura y función del cerebro humano, con “capas” de neuronas artificiales que procesan diferente información. Al aprovechar grandes cantidades de datos de entrenamiento, estas redes pueden crear imágenes que coincidan con las descripciones proporcionadas por los modelos de lenguaje.

Regularización : El último paso del proceso es ajustar la calidad de la imagen producida. Esto implica corregir cualquier imperfección o inconsistencia y garantizar que la imagen final se corresponda lo más posible con el texto descriptivo inicial.

Aprendizaje profundo, el motor detrás de Stable Diffusion

Esto es gracias a una rama particular de la inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo que Stable Diffusion se haya convertido en una herramienta tan poderosa y precisa. En el contexto de la generación de imágenes, el aprendizaje profundo se refiere al uso de redes neuronales profundas para analizar y procesar datos de forma similar a nuestro propio cerebro. Este proceso de aprendizaje permite que las redes neuronales mejoren constantemente y obtengan una mejor comprensión del lenguaje y las imágenes.

Por lo tanto, para establecer un sistema eficaz es necesario entrenar estas redes neuronales en una gran cantidad de ejemplos. Por lo general, esto significa exponer las redes a miles o incluso millones de imágenes y sus correspondientes descripciones de texto. Aprendiendo de estos ejemplos, la inteligencia artificial es capaz de comprender las relaciones entre palabras y elementos visuales y, así, generar imágenes cada vez más precisas y detalladas.

Otro factor importante en el desempeño de la difusión estable es la calidad de los datos sobre los que se entrenan los sistemas. Los datos de entrenamiento de alta calidad contienen imágenes y descripciones variadas y representativas. Esto es esencial para garantizar que la IA de generación de imágenes pueda funcionar de manera óptima en el manejo de escenarios complejos y diversos.

Múltiples aplicaciones

Gracias a su versatilidad y numerosas funcionalidades, Stable Diffusion se adapta a una amplia variedad de aplicaciones en diversos campos.

Diseño gráfico y diseño web.

Stable Diffusion es ideal para profesionales del diseño que desean cree rápidamente imágenes atractivas para sus clientes o para sus propios proyectos. Estos podrían ser sitios web, aplicaciones móviles o anuncios. Dependiendo de los datos proporcionados y los parámetros elegidos, la herramienta puede generar imágenes originales que mostrarán su trabajo de diseño.

Marketing y publicidad

Los especialistas en marketing también pueden aprovechar la difusión estable para mejorar el impacto visual de sus campañas publicitarias. Gracias a la IA, es posible crear rápidamente imágenes específicas y personalizadas según las necesidades específicas de cada anuncio. Esto se hace manteniendo la coherencia visual con la imagen de marca de la empresa.

Redes sociales

Para personas influyentes, blogueros o simplemente entusiastas de las redes sociales, Stable Diffusion representa un activo innegable para diseñar publicaciones llamativas y atractivas. La facilidad de uso de la herramienta permite a cualquiera crear imágenes profesionales sin la necesidad de conocimientos gráficos avanzados.

desarrollo de videojuegos

La difusión estable también se puede utilizar para mejorar el realismo de los entornos virtuales en videojuegos. Esta tecnología ayuda a generar imágenes de alta calidad que pueden integrarse directamente en la experiencia de juego, lo que permite a los jugadores beneficiarse de una inmersión aún más profunda y una mejor experiencia de juego.

¿Cómo utilizar la difusión estable?

Comenzando con la difusión estable

Antes de poder utilizar Difusión Estable, debe registrarse en el sitio web del servicio y crear una cuenta de usuario. Una vez que haya completado este paso, puede descargar e instalar el software en su computadora. Para hacer esto, debe seguir las instrucciones proporcionadas. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable para aprovechar al máximo las funciones de la herramienta.

Una vez instalado el software, ábrelo para descubrirlo. la interfaz de Difusión Estable. Familiarízate con los diferentes menús, botones y opciones disponibles. Esto le permite comprender mejor cómo funciona la herramienta. No dudes en consultar el tutorial integrado o las guías online para ayudarte a empezar.

Utilice difusión estable para generar imágenes

El paso clave para utilizar la difusión estable es importar datos de origen. Estos servirán como base para crear las imágenes. Puede importar archivos de imagen (JPEG, PNG, etc.) y documentos de texto que contengan descripciones. También es posible importar URL que apunten a recursos en línea. La herramienta también acepta datos en forma de vectores. Esto permite la máxima flexibilidad en la elección de los elementos a utilizar.

Stable Diffusion ofrece muchas opciones de personalización para facilitar la creación de imágenes que satisfagan sus necesidades específicas. Entre estas opciones están:

  • La elección de estilos. : determine la apariencia general de la imagen seleccionando un estilo preestablecido o creando el suyo propio a partir de las configuraciones disponibles. Puedes optar por una representación realista, artística, abstracta o incluso estilizada.
  • Definición de restricciones : define los límites y restricciones a aplicar al generar imágenes (dimensiones, proporciones, ubicación de elementos, etc.). Esto ayuda a garantizar que el resultado cumpla con sus expectativas.
  • Ajustar colores, formas y texturas. : acceda a configuraciones avanzadas para ajustar la apariencia de su imagen según sus preferencias

Una vez que se hayan importado sus datos y se hayan configurado sus opciones, comience a generar imágenes presionando el botón dedicado. Stable Diffusion luego analizará los datos y creará las imágenes de acuerdo con las instrucciones proporcionadas. Dependiendo de la complejidad de su proyecto y la calidad deseada, este paso puede tomar un tiempo. Sin embargo, gracias a potentes algoritmos de IA, Stable Diffusion puede generar imágenes de alta calidad de forma rápida y eficiente.

¿Difusión estable o a mitad de camino?

Estas dos herramientas son algunas de las IA más populares para crear imágenes. Sin embargo, se basan en diferentes métodos y técnicas. Stable Diffusion se basa principalmente en una red neuronal para aprender y reproducir diferentes estilos de imágenes. Por su parte, Midjourney navega entre diferentes etapas del proceso artístico para lograr un resultado final que revele la esencia misma de la idea original.

Con Stable Diffusion, la IA trabaja en conjunto con el artista humano para perfeccionar su representación y mejorar su precisión. Esto da como resultado imágenes complejas y realistas, incluso hiperrealistas. A menudo, el resultado puede compararse con obras maestras absolutasdonde cada detalle refuerza la autenticidad de la imagen creada.

Para Midjourney, el uso de la inteligencia artificial pretende ser más experimental. La exploración del espacio latente permite a la IA generadora mezclar diferentes elementos de otras imágenes para dar lugar a obras inéditas, trascendentes e inusuales. El objetivo aquí es ampliar los límites del arte digital navegando audazmente entre territorios conocidos.

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Se revelan el dron Avata 2 de DJI y las nuevas Goggles 3

Se revelan el dron Avata 2 de DJI y las nuevas Goggles 3

Se revelan el dron Avata 2 de DJI y las nuevas Goggles 3

Imágenes filtradas atribuidas a la próxima generación de productos DJI, El Avata 2 y las Goggles 3 han aparecido recientemente en línea, despertando el interés de los técnicos.. Estas fugas, procedente de de una fuente acreditada Igor Bogdanov (también conocido como Quadro_News), prometen una visión fascinante de los tan esperados sucesores del combo de gafas y drones FPV de la marca, que debutó hace dos años.

Aunque Bogdanov se limitó a mencionar los nombres de los productos revelando varias fotografías que pretendían representarlos, no proporcionó detalles específicos sobre las especificaciones. Sin embargo, estas imágenes ofrecen pistas valiosas sobre las innovaciones que se esperan para Avata 2 y Goggles 3, en particular a través de sus diseños renovados.

El Dron FPV de nueva generación, El Avata 2 parece tener un perfil más elegante que su predecesor, al tiempo que conserva su diseño de cuadricóptero y la ubicación de la cámara de un solo eje.. Los sensores duales son visibles tanto en la parte superior como en la parte posterior del dispositivo, acompañados por lo que parece ser una batería extraíble equipada con un indicador de cuatro barras y dos botones. Compacto, como el modelo anterior, el Avata 2 sugiere una refinada evolución de su diseño y de sus funcionalidades.

En cuanto a las Goggles 3, lucen una silueta similar a la de su predecesor, incluyendo las características antenas plegables en cada esquina superior. Una novedad destacable reside en el reposacabezas ajustable y las dos cámaras frontales, lo que sugiere que DJI podría integrar funciones de realidad aumentada en las gafas y quizás también en el dron Avata 2.

La inclusión de imágenes de calidad promocional en la filtración sugiere que el anuncio oficial de DJI podría ser inminente, aunque la fecha exacta aún no está clara. Estas revelaciones alimentan la especulación y la anticipación en torno a estos dispositivos de vanguardia, que prometen traer innovaciones significativas al mundo de los drones FPV.

Ud.n Sensor CMOS de 1/1,3 pulgadas

Las especificaciones supuestas indican que el Avata 2 estaría equipado con un sensor CMOS de 1/1,3 pulgadassuperior a su predecesor, y una batería de 50,1 Wh, prometiendo una mejor captura de luz y un mayor tiempo de vuelo. La capacidad de grabar vídeos en 1080p a 240 fotogramas por segundo sugiere una cámara lenta más fluida.

Las especificaciones reveladas de Goggles 3 sugieren una batería de 17,64 Wh, similar a la versión anterior, pero con un peso mayor, lo que podría indicar características adicionales o una mejor calidad de construcción.

Su guía completa para el almacenamiento de datos: nube versus local

Su guía completa para el almacenamiento de datos: nube versus local

Su guía completa para el almacenamiento de datos: nube versus local

En una era en la que la informática está en el centro de casi todo lo que hacemos, los humanos generamos una cantidad increíble de archivos digitales.

Ya sean las fotos y los vídeos que llenan nuestros teléfonos inteligentes, las películas y la música descargadas o los documentos que abarrotan nuestras computadoras portátiles, es fundamental realizar copias de seguridad y almacenar nuestros datos en nuestras PC, teléfonos inteligentes y otros dispositivos digitales. El sector tecnológico ofrece dos soluciones: el almacenamiento local y el almacenamiento en línea. nube.

La principal diferencia entre almacenamiento. nube y almacenamiento local es que el primero almacena tus archivos en Internet, mientras que el segundo los mantiene en tu posesión física. Si bien esto es una simplificación, es un buen punto de partida para quienes buscan elegir entre los dos.

Este artículo analizará las líneas generales de estas dos soluciones de almacenamiento, incluidas sus diferencias fundamentales, sus fortalezas y debilidades, y cómo elegir la que mejor se adapte a sus necesidades.

La “nube” es en realidad una palabra elegante para Internet.

Almacenamiento en nube es esencialmente una forma elegante de referirse al almacenamiento de datos en Internet, permitiendo a los usuarios acceder al almacenamiento en nube a través de Internet u otros protocolos de red. Es un pilar de la vida digital, utilizado para todo, desde fotografías personales hasta la gestión de Internet global. Los consumidores digitales comunes encuentran almacenamiento en la nube a través de varias soluciones de red para realizar copias de seguridad de sus archivos personales.y los gigantes tecnológicos ofrecen sus propias soluciones.

A la inversa, El almacenamiento local significa que los datos se almacenan directamente en los dispositivos que usted posee físicamente.. Esto incluye el almacenamiento integrado de su computadora, teléfono o tableta, así como medios como SSD, unidades USB y medios más antiguos como CD o tarjetas SD.

También es posible crear su propio sistema de almacenamiento en la nube conectando discos locales a una red local o a Internet. Se llama almacenamiento conectado a la red (NAS), pero si bien es una opción sólida para algunas personas, no nos centraremos en esas configuraciones en este artículo. En resumen: el almacenamiento en la nube es un disco duro en el que puedes guardar datos incluso si no está conectado físicamente a tu dispositivo.

Una cuestión de confianza

Para comprender los pros y los contras del almacenamiento local frente al almacenamiento en la nube, probemos una hipótesis. Imaginemos que captas las primeras palabras de tu hija en un vídeo desde tu smartphone. Estás encantado, pero también preocupado: ¿qué pasará si el teléfono se estropea? Por ahora, el vídeo sólo existe en el teléfono. ¿Cómo conservar este precioso recuerdo familiar?

Sus opciones de almacenamiento local para video incluyen cualquier unidad que posea: unidades USB, tarjetas SD, CD. Para realizar una copia de seguridad en la nube, puede cargarla en Google Drive, Dropbox u otro proveedor de servicios de almacenamiento en la nube. Ninguna de estas opciones es perfecta. En cualquier caso, aún es posible perder el vídeo, pero es menos probable.

Entonces, Elegir entre almacenamiento en la nube y almacenamiento local a menudo se reduce a sopesar la conveniencia versus la confianza.. Tiene más control sobre los datos almacenados localmente, pero también es más probable que se pierdan o se dañen. Los proveedores de la nube, por otro lado, tienen tecnologías avanzadas y sistemas redundantes para proteger sus datos, aunque no están tan involucrados personalmente en su seguridad.

En términos de seguridad, Los proveedores de la nube tienen sistemas sólidos, pero ocurren infracciones. Sin embargo, los datos almacenados localmente también pueden perderse, dañarse o ser robados. La seguridad de sus datos locales depende de su capacidad para protegerlos, mientras que la seguridad del almacenamiento en la nube depende de la confiabilidad del proveedor.

El costo es otro factor distintivo. El almacenamiento local a menudo implica un alto costo inicial, pero una vez adquirido, es suyo para siempre. El almacenamiento en la nube, por otro lado, normalmente funciona mediante un modelo de suscripción, que puede parecer más barato a corto plazo, pero se acumula con el tiempo.

Accesibilidad, una elección a tomar

La accesibilidad también varía: el almacenamiento en la nube requiere una conexión a Internet, mientras que el almacenamiento local siempre es accesible siempre que lo tengas contigo.

El factor decisivo es la frecuencia con la que te quedarás sin conexión a Internet y necesitarás tus archivos. Si no planeas abrirlos fuera de tu casa, oficina o cafetería, probablemente prefieras el almacenamiento en la nube. Por otro lado, si desea acceder a sus archivos en ubicaciones menos conectadas, es posible que necesite almacenamiento local.

Compartir archivos es otra cosa a considerar. Si necesita enviar archivos con frecuencia a personas que no están físicamente cerca de usted, casi siempre es más fácil compartir archivos almacenados en la nube. Como el archivo ya está alojado en línea, el destinatario sólo tiene que descargarlo. La desventaja es que necesitarás descargar un archivo localmente antes de compartirlo, lo que a menudo significa que de todos modos lo colocarás en la nube.

Mejores prácticas, ¿una combinación de ambas?

Y para su tranquilidad, La mejor práctica podría ser utilizar una combinación de ambos.aprovechando así las ventajas únicas de cada método.

En resumen, la decisión entre almacenamiento en la nube y almacenamiento local depende de sus necesidades específicas, preocupaciones de seguridad, presupuesto y cómo accede a sus archivos. Una evaluación cuidadosa de los pros y los contras de cada opción le guiará hacia la solución de almacenamiento que mejor se adapte a su situación.

Si las restricciones técnicas o presupuestarias le impiden utilizar el almacenamiento local y en la nube, considere todas las diferencias descritas en este artículo y determine usted mismo cuál se adapta mejor a sus necesidades. Para el estudiante de ritmo rápido, el almacenamiento en el nube puede ser la solución; incluso puede ser gratuito con la cuenta de correo electrónico de la escuela. Para un profesional de alto nivel que maneja datos confidenciales, el almacenamiento local puede proporcionar un mayor control sobre la gestión de archivos.

Inteligencia Artificial: ¡una herramienta diseñada para hacer la vida más fácil!

Inteligencia Artificial: ¡una herramienta diseñada para hacer la vida más fácil!

Omnipresente en muchos sectores de actividad, la Inteligencia Artificial es tan apreciada como criticada. Sirve, entre otras cosas, para realizar intervenciones más rápidas y generalmente está compuesto por sistemas de gestión. Es más, es capaz de solucionar una serie de problemas con o sin intervención humana además de ser una herramienta fácil de usar. Centrémonos en este artículo en esta innovación digital que no deja indiferente a nadie.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Comúnmente llamada IA, la Inteligencia Artificial es un programa creado para imitar la inteligencia humana en áreas como la planificación, el razonamiento, la percepción, el aprendizaje y la creatividad. Lo consigue gracias a algoritmos de cálculo y puede utilizarse en medicina, química, biología y astrofísica. Evidentemente, puede utilizarse en todos los ámbitos de la vida socioeconómica, lo que permite encontrar respuestas adecuadas a los problemas allí planteados, o incluso obtener mejores pronósticos para obtener mejores resultados en las apuestas de los deportistas. Suficiente para llevar a cualquier apostador a tener éxito en una apuesta trifecta en cualquier plataforma de juego.

Por otro lado, es importante señalar que actualmente existen en el mercado tres tipos diferentes de Inteligencia Artificial. Se trata de Inteligencia Artificial general o profunda, Inteligencia Artificial fuerte así como Inteligencia Artificial estrecha o débil.

En cuanto a la Inteligencia Artificial General, se trata de una IA diseñada para realizar tareas cognitivas. Está mucho más desarrollada que la Inteligencia Artificial fuerte, que se refiere a máquinas que poseen conocimientos filosóficos o que probablemente tengan su propia conciencia.

Además, en lo que respecta a la Inteligencia Artificial Estrecha, se trata de un sistema creado para realizar a la perfección, pero también sin supervisión humana, las tareas para las que fue diseñado. Se utiliza a menudo en el campo del reconocimiento de voz y en los vehículos sin conductor.

¿Por qué utilizar la Inteligencia Artificial?

Tan práctica como imprescindible, la Inteligencia Artificial ofrece muchas ventajas. Entre estos últimos, recordar que este programa permite mejorar los procesos productivos, ganar eficiencia y automatizar tareas repetitivas. Esto le permite incurrir en menos gastos, reducir costes, ahorrar tiempo o reducir considerablemente el riesgo de error.

Además, al margen de estas ventajas, la Inteligencia Artificial, que funciona de forma muy sencilla, también puede ayudar a encontrar los mejores sitios web para tal o cual necesidad, o incluso a encontrar contenidos relevantes para dar respuesta a una inquietud. Es más, es posible utilizarlo para utilizar los datos de forma más eficiente, ofrecer nuevos productos o satisfacer mejor a los clientes.

Además, dado que la Inteligencia Artificial también se puede utilizar en el ámbito de la formación, también puedes utilizarla para optimizar tus procesos de aprendizaje. Mejor aún, podría llevar a sus alumnos a realizar tareas complejas en poco tiempo. Suficiente para hacerlos mucho más receptivos, mucho más inteligentes e incluso mucho más competitivos.

Por último, cabe destacar que al utilizar esta herramienta en el campo de la medicina, podrás realizar diagnósticos más precisos. Gracias a un programa de este tipo, podrá ofrecer mejores tratamientos a sus pacientes, simplificarles la vida o brindarles consejos más adecuados a su situación.

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El iMac con pantalla táctil a la vista, ¿un futuro pivotante?

El iMac con pantalla táctil a la vista, ¿un futuro pivotante?

El iMac con pantalla táctil a la vista, ¿un futuro pivotante?

Apple podría estar a punto de presentar una pantalla táctil para el iMaclo que constituiría una reversión de una política de larga data.

Informe dice que se ha presentado una nueva solicitud de patente, lo que revela un modelo de iMac con soporte giratorio. Un iMac de este tipo sería más portátil y más fácil de usar si necesita mover el dispositivo con usted.

En Surface Studio de Microsoft, es posible que ya tengamos la “plantilla” de un iMac con pantalla táctil, lo que parecería una buena manera de modificar este diseño para Apple y asumir un producto de la competencia. La reactivación de un antiguo producto de Apple parece poco probable, porque el gigante tecnológico no está acostumbrado a inspirarse en su catálogo para el diseño de sus productos.

Si la compañía opta por un diseño similar a Surface Studio, será una opción natural para los creativos, dada la popularidad de la línea existente de computadoras de escritorio y portátiles de Apple entre los responsables de la edición de video y otras funciones creativas.

En 2016, Phil Schiller, vicepresidente senior de marketing mundial de Apple, hizo un fuerte comentario, descartando la perspectiva de un producto con pantalla táctil: “¿Te imaginas un iMac de 27 pulgadas en el que tienes que estirar la mano para intentar tocar y hacer cosas? Esto se esta volviendo absurdo“.

Finalmente !

Casi una década después, tal vez haya llegado el momento de probar el mercado y la popularidad de dicho producto mediante experimentación interna. Esto también permitiría ganar impulso a Microsoft, que no lanza una nueva versión de Surface Studio desde 2020.

Un iMac con pantalla táctil sería realmente una nueva incorporación a la familia de dispositivos de Apple, con suficiente atractivo para causar impacto. La patente actualizada es alentadora, pero es de esperar que pronto haya más información sobre lo que podría ser una nueva y emocionante empresa para Apple.

La verdad oculta sobre los agujeros negros revelada por la IA

ia trous noirs

Gracias a las redes neuronales de IA, los astrofísicos pueden comprender mejor los mecanismos de los agujeros negros. Estos intensos fenómenos de acreción, sin embargo, transforman estos agujeros cósmicos en núcleos activos, como los cuásares o las galaxias Seyfert.

El aprendizaje automático o machine learning, una rama de la inteligencia artificial, está ganando importancia y encontrando numerosas aplicaciones, ya sea en nuestra vida diaria o en la investigación científica. Este es particularmente el caso de la programa SETI dedicado a la búsqueda de inteligencia extraterrestre. Un equipo de astrofísicos de la Universidad de Bath (Reino Unido) utilizó una de las técnicas emblemáticas del aprendizaje automático: las redes neuronales artificiales que se inspiran en el funcionamiento de las neuronas biológicas del cerebro humano. Este enfoque ha permitido avances significativos en IA durante la última década. De hecho, los investigadores han aplicado este método al problema que aún no ha sido completamente resuelto. resolvió el crecimiento de agujeros negros supermasivos. Sabemos que estos titánicos objetos cósmicos se encuentran en el corazón de la mayoría de las galaxias grandes como M87.

La IA ha resuelto el “problema del pársec final” de los agujeros negros

Durante mucho tiempo, las observaciones del famoso Telescopio Espacial Hubble alimentaron la teoría de que el crecimiento de agujeros negros supermasivos, colosales abismos gravitacionales que contienen entre un millón y varios miles de millones de masas solares, era principalmente vinculado a fusiones de galaxias.

Sin embargo, este fenómeno sigue siendo en parte enigmático, sobre todo por lo que se llama “el problema final del parsec”. De hecho, si entendemos cómo dos agujeros negros gigantes resultantes de la fusión de dos galaxias tenderán a caer hacia el corazón de la nueva galaxia formada, los modelos predicen que entonces deberían permanecer atrapados a unos años luz de distancia uno del otro durante un tiempo mayor que la edad actual del Universo.

IA para identificar fácilmente los agujeros negros

En los últimos diez años, parece haber surgido un nuevo modelo para explicar el crecimiento conjunto de los agujeros negros supermasivos y las galaxias que los albergan. Se trata de filamentos de materia oscura fría que canalizan corrientes de hidrógeno y helio hacia las galaxias. Este escenario es consistente con el hecho de que las masas de los agujeros negros y su galaxia anfitriona generalmente siguen la misma ley de proporcionalidad.

Un estudio reciente publicado en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society y en arXiv parece respaldar aún más esta hipótesis de que las corrientes frías alimentan el crecimiento de agujeros negros gigantes. Los investigadores muestran que la influencia de las fusiones galácticas No es simple ni suficiente para explicar este fenómeno por sí solo.

Para llegar a esta conclusión, entrenaron una red neuronal artificial en simulaciones de fusiones de galaxias y luego la aplicaron a datos de observación del cosmos. Hasta ahora han sido los seres humanos quienes clasifican visualmente las imágenes telescópicas para identificar fusiones galácticas. Esto se consigue buscando, por ejemplo, rastros de estrellas arrancados por las fuerzas de marea durante este tipo de interacciones gravitacionales. Pero este enfoque llegó a sus límites y generó resultados contradictorios.

Explosión galáctica: las colisiones entre galaxias revelan nubes de gas congelado

yoestudio dirigido por Rebecca Smethurst y su equipo demostraron las capacidades de clasificación superiores de la inteligencia artificial en comparación con los analistas humanos a la hora de identificar fusiones de galaxias en imágenes telescópicas. La IA no sólo ha demostrado ser más fiable, sino también mucho más rápida.

Al final, los astrofísicos pudieron establecer que las fusiones galácticas como tales no están fuertemente correlacionadas con el crecimiento de agujeros negros supermasivos. También parece necesaria la presencia de un depósito de gas frío en el centro de la galaxia anfitriona. Esto es durante una colisión con una galaxia que alberga un depósito de este tipo. que el gas podría luego ser acrecentado por el agujero negroproduciendo así un núcleo de galaxia activo como una galaxia Seyfert.

Este descubrimiento es crucial para comprender el mecanismo por el cual una galaxia se convierte en un cuásar. Es decir, cuando una cantidad significativa de material cae en el pozo gravitacional de un agujero negro supermasivo, formando un disco de acreción del tamaño del sistema solar. La fabulosa energía liberada entonces puede calentar y expulsar gas de la galaxia, deteniendo la formación de nuevas estrellas.

Como explica Avirett-Mackenzie: “Para formar estrellas, las galaxias deben contener nubes de gas frío capaces de colapsar. Pero procesos muy energéticos como la acumulación de agujeros negros supermasivos calientan o expulsan este gas. Esto es lo que hace imposible la formación de estrellas sin nuevo suministro de gas”, añade.

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Un cambio de guardia en el mundo de los smartphones plegables

Un cambio de guardia en el mundo de los smartphones plegables

Un cambio de guardia en el mundo de los smartphones plegables

Lo más probable es que, si te pidiera que nombraras la empresa que es el principal fabricante de teléfonos inteligentes plegables del mundo, sabrías que es Samsung. Desde que la compañía lanzó el Galaxy Fold en 2019 y agregó el Galaxy Z Flip el año siguiente, Samsung ha sido el rey de los teléfonos inteligentes plegables.

Pero según Display Supply Chain Consultants (DSCC), un nuevo nombre debería tomar el relevo del gigante surcoreano durante el trimestre actual y también fue uno de los primeros en lanzar un teléfono inteligente plegable. Este es Huawei.

Primero, recapitulemos el cuarto trimestre de 2023. Desde principios de octubre hasta finales de diciembre, se enviaron 4,2 millones de teléfonos inteligentes plegables, lo que supone el cuarto total trimestral más alto hasta la fecha. Samsung continuó dominando el mercado de teléfonos inteligentes plegables durante el cuarto trimestre de 2023, aunque la cantidad de unidades Galaxy Z Fold 5 y Galaxy Z Flip 5 vendidas por los minoristas fue menor de lo esperado.. Huawei y su antigua subunidad Honor ganaron participación de mercado durante el período.

Samsung fue responsable de 4 de los 10 modelos plegables más vendidos en los últimos 3 meses del año pasado. OPPO y Honor tienen cada uno dos de sus teléfonos inteligentes plegables en la lista, mientras que Huawei y Xiaomi colocaron cada uno un modelo en el top 10. La lista está liderada por el Galaxy Z Flip 5, seguido por el Huawei Mate X4. El resto del ranking incluye el Honor Magic Vs2, el Samsung Galaxy Z Fold 5 y el OPPO Find N3 Flip.

El ascenso de Huawei al primer puesto se producirá tanto en el primer como en el segundo trimestre de 2024 según DSCC y estará liderado por las ventas del Mate X5 y Pocket 2.. Samsung no lanzará su próxima generación de teléfonos inteligentes plegables hasta el tercer trimestre, cuando esperamos ver el Galaxy Z Fold 6 y el Galaxy Z Flip 6 revelados y lanzados.

Huawei y Honor, ¿dos ganadores?

DSCC espera que Huawei y Honor aumenten sus cuotas de mercado de teléfonos inteligentes plegables este año, mientras que se espera que OPPO y Vivo pierdan cuota de mercado ya que ninguno de los fabricantes planea actualizar sus modelos plegables debido a problemas de precios y demanda en China.

Sin embargo, según DSCC, Se espera que los dispositivos plegables tipo Clamshell aumenten su cuota de mercado general de dispositivos plegables este año.. Se espera que Huawei entregue dos nuevos dispositivos plegables este año y se esperan modelos renovados de Honor, Motorola y Samsung.

Para el primer trimestre actual de 2024, DSCC predice que el mercado mundial de teléfonos inteligentes plegables crecerá un 105% año tras año.