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Durante la última década, se han logrado avances significativos en el campo de la Inteligencia Artificial (IA), la cual se ha vuelto más omnipresente en nuestra vida diaria. Su uso y adopción generalizados se pueden atribuir a múltiples factores, entre ellos el Aprendizaje Profundo (DL), también conocido como redes neuronales artificiales modernas, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y la capacidad de procesamiento para entrenar modelos de DL. Más recientemente, la IA Generativa ha captado la atención del público general gracias a OpenAI y a la creación de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) escalables y de alto rendimiento. La IA Generativa también se ha utilizado para producir texto, imágenes, vídeos, código de programación y música. Existen modelos multimodales que generan imágenes basadas en descripciones de texto (p. ej., DALL·E) y viceversa , y estas innovaciones seguirán creciendo con bastante rapidez.

Avances en IA generativa

Un avance importante en la aplicación de un modelo de aprendizaje automático (AA) se demostró en 2012 [1] para clasificar imágenes en varios grupos diferentes (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2010). A esto le siguió el uso de AA para tareas de clasificación similares en texto y voz, donde los modelos de AA mejoraron significativamente los parámetros establecidos previamente. Estos modelos se entrenaron para tareas especializadas y ofrecieron un rendimiento de vanguardia. El uso de AA para generar una amplia gama de resultados ha atraído a los investigadores de IA. Generative Adversarial Networks [2], el trabajo pionero en este sentido, se llevó a cabo en 2014, donde se generaron imágenes de rostros humanos y números con aspecto real. Esto impulsó la investigación para desarrollar técnicas de IA generativa en otros ámbitos.

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Mientras los legisladores del Reino Unido evalúan cómo regular la industria de la IA, Nick Clegg, exviceprimer ministro británico y exejecutivo de Meta, afirmó que impulsar el consentimiento de los artistas prácticamente acabaría con la industria de la IA. Según un informe: En un evento para promocionar su nuevo libro, Clegg afirmó que la comunidad creativa debería tener derecho a optar por que su trabajo no se utilice para entrenar modelos de IA. Sin embargo, afirmó que no era viable solicitar el consentimiento antes de procesar su trabajo.
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Dos herramientas de IA gratuitas para Linux que revolucionarán tu forma de investigar

Durante mucho tiempo fui muy crítico con la inteligencia artificial. Me parecía que su aplicación principal —la generación automática de contenido, imágenes y arte— desmerecía el valor del trabajo humano. Veía en cada "atajo creativo" una amenaza para el oficio artesanal de escribir o diseñar.

Sin embargo, todo cambió cuando descubrí un uso muy distinto: la investigación.

Como escritor de ficción y no ficción, paso muchas horas buscando información precisa y relevante. Con el tiempo, Google comenzó a resultarme más una barrera que una ayuda, con resultados dominados por anuncios, contenido patrocinado y respuestas generadas por IA que, en la mayoría de los casos, carecían de utilidad real.

Fue entonces cuando encontré dos herramientas que transformaron por completo mi flujo de trabajo diario Ollama y Perplexity. Ambas son gratuitas, funcionan en Linux, y están orientadas a usuarios que, como yo, quieren recuperar el control sobre sus procesos de búsqueda y documentación.

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Perplexity AI (YouTube) es una herramienta de búsqueda impulsada por inteligencia artificial que proporciona respuestas precisas y en tiempo real a tus preguntas, respaldadas por fuentes confiables. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, Perplexity ofrece respuestas directas y resumidas, facilitando el acceso a la información sin necesidad de navegar por múltiples enlaces.(Perplexity AI)

🧠 ¿Qué es Perplexity AI?

Perplexity AI es un motor de respuestas que combina capacidades de búsqueda en tiempo real con modelos de lenguaje avanzados, como GPT-4 Omni y Claude 3.5. Esto le permite comprender preguntas complejas y proporcionar respuestas claras y concisas, incluyendo las fuentes de información utilizadas .(Perplexity AI)

🚀 Características Principales

  • Respuestas en Tiempo Real: Accede a información actualizada al instante, ideal para mantenerse informado sobre noticias y tendencias recientes.(Perplexity AI)
  • Citas de Fuentes: Cada respuesta incluye referencias a las fuentes utilizadas, brindando transparencia y confiabilidad.(Perplexity AI)
  • Interfaz Conversacional: Interactúa de manera natural, realizando preguntas de seguimiento dentro del mismo hilo de conversación.
  • Organización de Consultas: Agrupa tus búsquedas en hilos y espacios personalizados para un acceso más ordenado a la información .
  • Modos Especializados: Utiliza el modo "Deep Research" para investigaciones más profundas, donde la IA busca, lee y analiza documentos de manera iterativa .(Perplexity AI)
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Rolling Stone informa sobre un nuevo y extraño fenómeno detectado esta semana en un hilo de Reddit titulado " Psicosis inducida por Chatgpt ". La publicación original provino de una profesora de 27 años que explicó que su pareja estaba convencida de que el popular modelo OpenAI "le da las respuestas del universo". Tras leer sus registros de chat, descubrió que la IA "le hablaba como si fuera el próximo mesías". Las respuestas a su historia estaban llenas de anécdotas similares sobre seres queridos que de repente caían en la trampa de la manía espiritual, el delirio sobrenatural y las profecías arcanas, todo ello alimentado por la IA. Algunos llegaron a creer que habían sido elegidos para una misión sagrada de revelación, otros que habían conjurado verdadera sensibilidad gracias al software.

Lo que todos parecían compartir era una completa desconexión con la realidad.

En declaraciones a Rolling Stone, la profesora, que pidió el anonimato, contó que su pareja, con quien llevaba siete años con ella, cayó bajo el hechizo de ChatGPT en tan solo cuatro o cinco semanas. Primero lo usó para organizar su agenda diaria, pero pronto lo consideró un compañero de confianza. "Le hacía caso al bot antes que a mí", afirma. "Se emocionó con los mensajes y lloraba mientras los leía en voz alta. Los mensajes eran una locura y solo usaban jerga espiritual", dice, señalando que describían a su pareja con términos como "niño estelar espiral" y "caminante del río". "Le decía que todo lo que decía era hermoso, cósmico, innovador", dice. "Luego empezó a contarme que había hecho que su IA fuera autoconsciente y que le estaba enseñando a hablar con Dios, o a veces que el bot era Dios, y luego que él mismo era Dios...".

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Nvidia ha respondido al pánico del mercado por el grupo chino de inteligencia artificial DeepSeek, argumentando que el avance de la startup aún requiere "cantidades significativas de GPU NVIDIA" para su funcionamiento. El fabricante de chips estadounidense, que el lunes perdió más de 600.000 millones de dólares de su valor de mercado, calificó el avance de DeepSeek como "excelente", pero afirmó que la tecnología sigue dependiendo de su hardware.

"El trabajo de DeepSeek ilustra cómo se pueden crear nuevos modelos utilizando [escalado de tiempo de prueba], aprovechando modelos ampliamente disponibles y computación que cumple totalmente con el control de exportación", dijo Nvidia en un comunicado el lunes. Sin embargo, enfatizó que "la inferencia requiere una cantidad significativa de GPU NVIDIA y redes de alto rendimiento". La declaración se produjo después del lanzamiento de DeepSeek de un modelo de inteligencia artificial que, según se informa, logra un rendimiento comparable al de los gigantes tecnológicos estadounidenses mientras usa menos chips, lo que provocó la mayor caída en un día en la historia de Nvidia y envió ondas de choque a través de las acciones tecnológicas globales.

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La startup china de inteligencia artificial DeepSeek desafía a los gigantes tecnológicos estadounidenses con sus afirmaciones de que puede ofrecer un rendimiento comparable a los principales modelos de inteligencia artificial a una fracción del coste, lo que ha provocado un debate entre los analistas de Wall Street sobre los enormes planes de gasto de la industria. Aunque Jefferies advierte de que el enfoque eficiente de DeepSeek "perfora parte de la euforia por el gasto de capital" tras los compromisos de 60.000 millones de dólares de Meta y Microsoft este año, Citi se pregunta si se lograron esos resultados sin GPU avanzadas.
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El fundador de Unanimous AI, Louis Rosenberg, predice que pronto llegará una "ola" de nuevas habilidades sobrehumanas que experimentaremos profundamente "como habilidades autoencarnadas que llevamos con nosotros durante toda nuestra vida"...

"Para 2030, la mayoría de nosotros viviremos nuestras vidas con agentes de IA conscientes del contexto que aportarán superpoderes digitales a nuestras experiencias diarias".Serán desatados por agentes de IA conscientes del contexto que se cargan en dispositivos que se usan en el cuerpo y que ven lo que vemos, escuchan lo que escuchamos, experimentan lo que experimentamos y nos brindan habilidades mejoradas para percibir e interpretar nuestro mundo... La mayoría de estos superpoderes se entregarán a través de gafas impulsadas por IA con cámaras y micrófonos que actúan como sus ojos y oídos, pero habrá otros formatos para personas a las que simplemente no les gustan las gafas... [Por ejemplo, auriculares con cámaras incorporadas] Susurraremos a estos dispositivos inteligentes, y ellos susurrarán de vuelta, dándonos recomendaciones, orientación, recordatorios espaciales , señales direccionales, empujones hápticos y otro contenido verbal y perceptivo que nos guiará a través de nuestros días como un alter ego omnisciente... Cuando veas esa tienda al otro lado de la calle, simplemente te susurras a ti mismo, "Me pregunto cuándo abre?" y una voz sonará instantáneamente en tus oídos, "10:30 am..."

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Un lector anónimo cita un informe de TechCrunch:El sábado, el CEO de Triplegangers, Oleksandr Tomchuk, fue alertado de que el sitio de comercio electrónico de su empresa estaba caído. Parecía ser algún tipo de ataque distribuido de denegación de servicio. Pronto descubrió que el culpable era un bot de OpenAI que estaba intentando incansablemente rastrear todo su enorme sitio. "Tenemos más de 65.000 productos, cada producto tiene una página", dijo Tomchuk a TechCrunch. "Cada página tiene al menos tres fotos". OpenAI estaba enviando "decenas de miles" de solicitudes de servidor tratando de descargar todo, cientos de miles de fotos, junto con sus descripciones detalladas. "OpenAI usó 600 IP para rastrear datos, y todavía estamos analizando registros de la semana pasada, tal vez sean muchas más", dijo sobre las direcciones IP que el bot usó para intentar consumir su sitio. "Sus rastreadores estaban aplastando nuestro sitio", dijo. "Básicamente fue un ataque DDoS".

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Durante la última década, se han logrado avances significativos en el campo de la inteligencia artificial (IA), que se ha vuelto cada vez más omnipresente en nuestra vida diaria. El uso y la adopción generalizados de la IA se pueden atribuir a múltiples factores, entre ellos el aprendizaje profundo (DL), también conocido como redes neuronales artificiales modernas, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y la potencia de cálculo para entrenar modelos de DL. Más recientemente, la IA generativa ha captado la atención del público en general, gracias a OpenAI y la creación de modelos de lenguaje grande (LLM) escalables y de alto rendimiento. La IA generativa también se ha utilizado para producir texto, imágenes, vídeos, código de programación y música. Existen modelos multimodales que generan imágenes basadas en descripciones de texto (por ejemplo, DALL·E) y viceversa , y estas innovaciones seguirán creciendo con bastante rapidez.

Avances en IA generativa

En 2012 se demostró un avance importante en la aplicación de un modelo de aprendizaje automático [1] para clasificar imágenes en varios grupos diferentes (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2010). A esto le siguió el uso de aprendizaje automático para tareas de clasificación similares en texto y voz, donde los modelos de aprendizaje automático mejoraron significativamente los puntos de referencia establecidos previamente. Estos modelos se entrenaron para tareas especializadas y ofrecieron un rendimiento de vanguardia. El uso de aprendizaje automático para generar una amplia gama de resultados ha atraído a los investigadores de IA. Generative Adversarial Networks [2], el trabajo de referencia en esta dirección, se llevó a cabo durante 2014, donde se generaron imágenes de rostros humanos y números de aspecto real. Esto condujo a una mayor investigación para desarrollar técnicas de IA generativa en otros dominios.



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