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Japón ha realizado un descubrimiento extraordinario en las profundidades del océano: un tesoro mineral valorado en 26.290 millones de dólares, ubicado cerca de la isla de Minami-Tori-shima. Este hallazgo, compuesto por tierras raras, cobalto y níquel, promete transformar su economía y consolidar su liderazgo en tecnología y sostenibilidad.
Un Tesoro en las Profundidades del Pacífico
Investigadores de la Universidad de Tokio y la Fundación Nippon han encontrado depósitos minerales de gran valor en el lecho marino, utilizando tecnología de exploración en aguas profundas. Estos recursos son esenciales para sectores clave como:
- Baterías para vehículos eléctricos.
- Turbinas eólicas y paneles solares.
- Electrónica y robótica avanzada.
Fedora es una distribución Linux muy popular, conocida por sus funciones de vanguardia y su estabilidad. Una de las mejores características de Fedora es la flexibilidad para elegir y cambiar entre diferentes entornos de escritorio (DE).
Un entorno de escritorio incluye todo lo que necesita para interactuar con su computadora, como la interfaz gráfica de usuario, el administrador de archivos, el administrador de ventanas y otras utilidades.
Algunos entornos de escritorio populares en Linux incluyen:
- GNOME (default on Fedora)
- KDE Plasma
- Xfce
- LXQt
- Cinnamon
- MATE
Cada entorno de escritorio tiene su propia apariencia y usted puede elegir uno según sus preferencias.
En este artículo, lo guiaremos en la instalación y cambio de entornos de escritorio en Fedora mediante la interfaz de línea de comandos (CLI).
La herramienta de código abierto NetworkManager 1.48 para administrar conexiones de red en un sistema operativo basado en Linux ya está disponible para descargar como una actualización importante que introduce nuevas características y mejoras.
NetworkManager 1.48 está aquí más de tres meses después de NetworkManager 1.46 e introduce nuevas características como la capacidad de permitir IPv6 SLAAC y la asignación de servidor DNS IPv6 estático para banda ancha de módem cuando la dirección del dispositivo IPv6 no es transmitida explícitamente por ModemManager.
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.
El trabajo de inteligencia artificial del gigante del código abierto se centra en integrar toda la familia de software de Red Hat en una pila inteligente y fácil de administrar. A continuación, se muestra qué hace cada una de ellas y cómo se combinan.
Me alegraré mucho cuando todos los comunicados de prensa sobre tecnología o negocios ya no comiencen con "¡Ahora con IA!". La mayoría de las veces, son solo palabras vacías. Red Hat es un poco diferente: la empresa está integrando IA en toda su línea de productos. Esto incluye Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) , Red Hat OpenShift AI y Red Hat Ansible Automation. A continuación, se muestra lo que hace cada uno y cómo se combinan.
Red Hat ya estaba trabajando con IA mucho antes de esta última oleada de anuncios. El primer trabajo serio de Red Hat en IA fue con Red Hat Lightspeed , un servicio de IA generativa con un modelo de base específico para la automatización. Lightspeed, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para convertir indicaciones en código, apareció por primera vez en el programa Ansible DevOps , donde ayudó a simplificar trabajos complejos de administración de sistemas. En particular, fue diseñado para desmitificar la creación de Ansible Playbooks .
En el futuro, RHEL AI será la plataforma de IA fundamental de Red Hat. Actualmente en versión preliminar para desarrolladores, RHEL AI está diseñada para optimizar el desarrollo, la prueba y la implementación de modelos de IA generativos. Esta nueva plataforma fusiona la familia de modelos de lenguaje grande (LLM) Granite con licencia de código abierto de IBM Research , las herramientas de alineación InstructLab basadas en la metodología LAB y un enfoque colaborativo para el desarrollo de modelos a través del proyecto InstructLab.
"Envidien a los leñadores, porque realizan el trabajo más feliz y significativo del planeta", escribió el Washington Post hace casi dos años , después de analizar más de 13.000 registros de la encuesta sobre el uso del tiempo de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos. (Por primera vez, las encuestas preguntaban cómo se sentían los trabajadores durante el día). Y los trabajos forestales al aire libre "parecen increíbles según esa métrica, por peligrosos que sean a largo plazo", escribió el Post en un seguimiento reciente. [ URL alternativa ].
Pero, ¿es esa realmente la métrica correcta? "Los lectores nos siguieron recordando que hay más en un trabajo satisfactorio que lo feliz que uno se siente mientras lo hace". ¿Qué pasa con aquellos que quieren trabajos en los que tengan un impacto significativo en el mundo?No teníamos una forma estelar de medir otros sentimientos sobre el trabajo, pero estábamos atentos a un proveedor de datos federales que a menudo se pasa por alto: AmeriCorps. La agencia independiente, que el director ejecutivo Michael D. Smith nos describió como "del tamaño de un bocado" pero "que supera con creces nuestras expectativas", financia el Suplemento de participación cívica y voluntariado, parte de la Encuesta de población actual de la Oficina del Censo... En 2021 y nuevamente en 2023, los investigadores detrás de la CEV preguntaron si estaba de acuerdo o en desacuerdo con estas cuatro afirmaciones:
Los investigadores utilizaron la instalación nacional de fuente de luz de sincrotrón de Canadá "para analizar un nuevo tipo de material de batería de iones de litio, llamado electrodo de cristal único, que se ha estado cargando y descargando sin parar en un laboratorio de Halifax durante más de seis años", informa Tech Xplore.
¿Los resultados? El material de la batería "duró más de 20.000 ciclos antes de alcanzar el límite de capacidad del 80%", lo que, según dicen, equivale a conducir 8 millones de kilómetros (casi 5 millones de millas). Eso es más de ocho veces la vida útil de una batería de iones de litio normal que duró 2.400 ciclos antes de alcanzar el límite del 80%, y "cuando los investigadores observaron la batería de electrodo de cristal único, no vieron prácticamente ninguna evidencia de este estrés mecánico". (Uno dice que el material "se parecía mucho a una celda nueva".Toby Bond [científico senior del CLS, que dirigió la investigación para su doctorado] atribuye la casi ausencia de degradación en la batería de nuevo estilo a la diferencia en la forma y el comportamiento de las partículas que forman los electrodos de la batería...
Bill Gates recomendó cuatro libros sobre cómo entender el mundo, entre ellos The Coming Wave, de Mustafa Suleyman. Gates lo llama "el libro que recomiendo más que cualquier otro sobre IA -a jefes de estado, líderes empresariales y a cualquier otra persona que me lo pregunte- porque ofrece algo poco común: una visión clara tanto de las oportunidades extraordinarias como de los riesgos genuinos que nos esperan".Después de ayudar a convertir DeepMind, que era una pequeña empresa emergente, en una de las empresas de inteligencia artificial más importantes de la última década, [Suleyman] fundó Inflection AI y ahora dirige la división de inteligencia artificial de Microsoft. Pero lo que hace que este libro sea especial no es solo la experiencia de primera mano de Mustafa, sino su profundo conocimiento de la historia científica y de cómo se desarrollan las revoluciones tecnológicas. Es un intelectual serio que puede establecer paralelismos significativos a lo largo de siglos de avances científicos. La mayor parte de la cobertura de The Coming Wave se ha centrado en lo que tiene que decir sobre la inteligencia artificial, lo que tiene sentido, dado que es uno de los libros más importantes sobre inteligencia artificial jamás escritos. Y probablemente no haya nadie tan calificado como Mustafa para escribirlo...
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Euro Truck Simulator 2, uno de los juegos de simuladores de camiones con millones de fans por todo el mundo llega a Linux.
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