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La propia OpenAI ha desarrollado y probado una herramienta de marca de agua para detectar contenido escrito por ChatGPT, pero ha retrasado su lanzamiento debido a varias voces en contra. La técnica inserta un patrón en la salida del modelo, indetectable para los humanos, pero eficaz en un 99.9% para identificar textos generados por ChatGPT. Sin embargo, puede ser fácilmente eludida –por ejemplo con traducciones– y podría perjudicar seriamente a escritores no nativos en inglés. OpenAI sigue explorando alternativas debido a la demanda de detectores de contenido generado por IA. Tomshardware

Si eres usuario de macOS y tu procesador es un M1 o superior, instálate la app escritorio de ChatGPT (versión Windows a finales de año). Entre otras cosas ya puedes tener conferencias con personas que no hablen tu idioma. ChatGPT hará de traductor en tiempo real y en ambos sentidos. En X puedes ver lo natural que parece.

Si dispones de cuenta free en ChatGPT, en breve tendrás derecho a generar dos imágenes gratuitas al día. X

Un estudio reciente ha revelado que los modelos como ChatGPT, sufren del problema ‘perdido en el medio’. Este fenómeno hace que la IA tienda a centrarse en el inicio y el final de los documentos, ignorando el contenido intermedio. La investigación demuestra que las afirmaciones sobre la capacidad de ciertos modelos para procesar ‘un millón de tokens’ pueden ser inexactas, ya que a menudo no logran vincular ideas más allá de unos pocos miles de tokens.

El problema afecta tanto a modelos de procesamiento de texto como a los multimodales que manejan texto, imagen y audio. Un ejemplo práctico reveló que al resumir un documento de 50 páginas sobre fondos de pensiones holandeses, ChatGPT no realizó un verdadero resumen, sino que simplemente acortó el texto. Esto puede resultar en la pérdida de información crucial y la introducción de errores o contradicciones respecto al texto original.

Para mitigar estos problemas al utilizar IA para resumir textos extensos, los expertos recomiendan siempre dividir el texto en fragmentos más pequeños y resumirlos por separado, usar indicaciones específicas que soliciten hechos concretos, hacer preguntas de seguimiento y siempre verificar los puntos clave en la fuente original. Estas estrategias pueden ayudar a obtener resúmenes más precisos y completos, aunque se advierte que la verificación humana sigue siendo esencial para garantizar la exactitud de la información. Fuente

Character.AI, la innovadora plataforma IA-AI de chatbots que permite a los usuarios crear y personalizar personajes para interactuar mediante conversaciones simuladas y del cual ya hablamos en nuestro boletín W26/2024, ha firmado un acuerdo de licencia no exclusivo con Google, permitiendo que la tecnología de modelos de lenguaje de Character.AI sea utilizada en productos de Google. Como parte del acuerdo, los cofundadores de Character.AI, Noam Shazeer y Daniel De Freitas, ambos ex empleados de Google, junto con alrededor de 30 empleados, se unirán al equipo de IA de Google, específicamente en el proyecto Gemini AI. Character.AI, por su parte, adoptará modelos de código abierto como Llama 3.1 de Meta. Este movimiento subraya la creciente competencia por asegurar el mejor talento en IA. TechCrunch

Cinco secretarios de estado de EE.UU. han instado a Elon Musk a corregir el chatbot de inteligencia artificial de la plataforma X, alegando que ha difundido información errónea relacionada con las elecciones americanas del 5 de noviembre. En una carta abierta, los funcionarios de Minnesota, Pensilvania, Washington, Michigan y Nuevo México expresaron su preocupación por la propagación de desinformación, citando un ejemplo en el que el chatbot Grok proporcionó información falsa sobre el incumplimiento de los plazos de presentación de candidaturas de Kamala Harris en nueve estados. Los secretarios de estado instaron a implementar cambios inmediatos en Grok para garantizar que los votantes reciban información precisa durante este año electoral sin obtener respuesta por parte de X. Yahoo!Finance

Grok está sólo disponible para los usuarios premium pero la desinformación se compartió con millones de personas en las redes sociales.

En general, uno de los inconvenientes de tener una conversación muy larga con Claude o cualquier otro chat, es que te cuesta encontrar los temas que te interesan entre tanto texto. Pues bien, desde que implementaron la función Artifacts en Claude, le puedes pedir que cree resúmenes o líneas de tiempo visuales de las conversaciones, lo que te permite resumir y realizar un seguimiento de proyectos complejos para recapitular, compartir o analizar el progreso del chat de tu proyecto. Utiliza para ello este prompt:

“Crea un resumen visual de la línea de tiempo de nuestra conversación, centrándote en los puntos clave y omitiendo los errores. Muestra el resultado de forma visual utilizando HTML y CSS para que se muestre correctamente en la vista previa del código“

Si deseas algo más gráfico, sustituye “HTML y CSS” por “un diagrama de Mermaid” o prueba tu mismo con otros formatos.

Lo bueno de los artifacts es que se pueden compartir. La usuaria de X @dreamingtulpa comparte un artifact que extrae la paleta de colores de una imagen que más tarde puedes usar p.ej. en Midjourney para estilizar tus creaciones y otro artifact que crea cuadrículas de colores combinados a tu gusto sin partir de una imagen.

Desde la semana pasada que ya dijimos lo mucho que nos había sorprendido Flux ha pasado una cosa. Parece que hay unanimidad en proclamarlo como el nuevo rey en generación de imágenes IA-AI realistas. Nosotros estamos en una relación con Midjourney desde hace unos años y no vamos a ser tan tajantes pero… ya veremos. Con Flux no solo obtienes imágenes de gran calidad sino que la adherencia a prompts extensos y detallados al igual que los textos dentro de la imagen es muy alta. Sí, a veces falla, a veces las manos están mal, o el texto falla un poquito, etc. pero solo en algunas ocasiones. De momento vamos a repasar algunos tweets donde se muestra su poderío:

Puedes descargar FLUX.1 –open source y nociones de programación– o probar los distintos modelos desde los distintos enlaces que encontrarás en Black Forest Lab. También en Freepik entre otros sitios.

Aunque todos los generadores de vídeo IA-AI son muy intuitivos, os dejamos un vídeo tutorial sobre cómo usar Kling. Nos ha gustado el aprovechamiento de los mismos prompts utilizados en Midjourney y cómo en algunos casos genera elementos en el vídeo que Midjourney no fue capaz de obtener en la imagen original. 13:24

Pero cómo siempre, lo ideal es ir al origen de la información. Te dejamos un enlace a la guía de prompting y uso de Kling.

Otro vídeo tutorial con RunwayML Gen3 de protagonista, donde lo analizan y comparan con Kling y Luma. 11:17 A diferencia de Kling y Luma, solo podrás probar Gen3 con un plan de pago.

Y no podíamos dejar de poner otro vídeo tutorial de nuestro preferido Dream Machine de LumaLabs. Destaca la rotación de la cámara en un mismo punto con el personaje. 6:30

Los usuarios con plan gratuito de HeyGen ya pueden acceder a un Avatar Instantáneo, permitiéndoles crear su propio gemelo digital en minutos. Además, se ha lanzado un panel de control renovado que facilita la navegación y el proceso creativo, permitiendo iniciar la creación de videos con un solo clic en el botón ‘Create video’ y gestionar proyectos de manera más eficiente. Por último, ahora es posible incluir diapositivas en los videos subiendo archivos de PowerPoint o PDF, lo que permite generar presentaciones de manera rápida y sencilla.

Nos da la sensación que Neutone Morpho es la herramienta que no sabíamos que nos hacía falta hasta que la hemos visto. Con este programa puedes transformar cualquier sonido entrante en otro sonido como una experiencia auditiva única en tiempo real. Para entenderlo mejor, da una vistazo al vídeo demostración en su web.

Con text2infographic puedes generar ‘infografías’ a partir de mensajes de texto o publicaciones de blog. Dispones de dos créditos para probar y no te dejará indiferente. Una vez generada puedes editar los textos y exportar a png.

Crea páginas de cómics en minutos con Anifusion. Si no conoces esta herramienta, este vídeo de 5 minutos te muestra en tiempo real de los que es capaz.

Si estás pensando en crear un podcast –que cómo las newsletters están de moda 😉– o ya tienes uno y quieres darle el toque profesional que le falta, con Adobe Podcast podrás lograr un sonido pro sin tener un equipo profesional, editar y mejorar en tu navegador, solucionar problemas con el micrófono antes de grabar, transcribir el audio, disponer de música preeditada libre de derechos de autor, distribuir, analizar métricas…

Aprende desde este reel de Instagram cómo animar con Adobe Express tus proyectos manteniendo las capas de Illustrator y Photoshop.

Google retiró un polémico anuncio de su chatbot de IA-AI Gemini durante la cobertura de los Juegos Olímpicos de París 2024 tras recibir fuertes críticas. El anuncio, titulado ‘Dear Sydney’ mostraba a una niña que utilizaba Gemini para escribir una carta a la corredora olímpica Sydney McLaughlin-Levrone mientras entrenaba para ser como ella.

Muchos críticos argumentaron que el spot presentaba a la IA como un sustituto de la creatividad y el pensamiento original, en contraposición de la opinión de Google que defiende que la IA está destinada a mejorar, no a reemplazar, la creatividad.

El caso subraya los desafíos que enfrentan las empresas tecnológicas al promocionar herramientas de IA. Juzga tu mismo el spot.

A partir de septiembre, un nuevo streamer de televisión con IA-AI Gemini llamado Google TV Streamer reemplazará a Chromecast con funciones avanzadas de hogar inteligente y entretenimiento. CincoDías

El término ‘Inteligencia Artificial’ fue acuñado por John McCarthy en 1956, pero sus raíces conceptuales se remontan a los trabajos pioneros de Alan Turing en la década de 1940 y principios de los 50. Aunque ya hablamos de Turing, debemos volverlo a hacer brevemente para enlazar la historia.

Alan Turing (1912-1954), matemático y criptógrafo británico, sentó las bases teóricas para la computación y la inteligencia artificial. En 1950, Turing publicó su famoso artículo ‘Computing Machinery and Intelligence’, donde propuso la pregunta ‘¿Pueden pensar las máquinas?’. Este trabajo introdujo el ahora célebre ‘Test de Turing’, un criterio para determinar si una máquina podía exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.

Apenas seis años después de la muerte prematura de Turing, John McCarthy (1927-2011) daría nombre al campo que Turing había ayudado a concebir. McCarthy, un científico computacional estadounidense, propuso el término ‘Inteligencia Artificial’ para la conferencia de Dartmouth en 1956, un evento que marcaría el nacimiento oficial de la IA como disciplina académica.

La conferencia de Dartmouth, oficialmente llamada ‘Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence’, reunió a pioneros como McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Inspirados por el trabajo de Turing, estos investigadores buscaban explorar cómo las máquinas podrían simular aspectos de la inteligencia humana.

McCarthy, al igual que Turing, era un visionario. En la propuesta para la conferencia, escribió: ‘El estudio procederá sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser descrito con tanta precisión que se puede hacer una máquina para simularlo.’ Esta declaración resonaba con las ideas de Turing sobre la posibilidad de máquinas pensantes.

La elección del término ‘Inteligencia Artificial’ por parte de McCarthy fue deliberada y significativa, estableciendo una distinción clara con la inteligencia natural o biológica que Turing había contemplado en sus trabajos. McCarthy dio nombre y forma a un campo que Turing había ayudado a concebir teóricamente.

En las décadas siguientes, tanto las ideas de Turing como las de McCarthy continuaron influyendo en el desarrollo de la IA. El Test de Turing sigue siendo un punto de referencia en las discusiones sobre la inteligencia de las máquinas, mientras que el término acuñado por McCarthy define todo un campo de estudio y desarrollo tecnológico.

La visión compartida por Turing y McCarthy de máquinas capaces de simular la inteligencia humana ha sido tanto inspiradora como controvertida. Mientras que algunos aspectos de su visión se han realizado, otros siguen siendo desafíos para los investigadores actuales. Sin embargo, el legado de ambos perdura en cada avance en el campo de la IA, desde los asistentes virtuales hasta los sistemas de aprendizaje profundo que hoy en día están transformando nuestra sociedad.

La evolución de los robots humanoides es como el envejecimiento de los famosos. O los vas viendo de vez en cuando o te pueden sorprender. Figure, compañía de robots humanoides respaldada por OpenAI, acaba de recibir una actualización con el Figure 02, el cual ya se está probando en fábricas de BMW entre otros muchos sitios.

Y si quieres ver otro robot –en este caso de Google DeepMind– jugando al ping-pong, pincha aquí.

Zoom lanza y actualiza a partir de hoy varias innovaciones IA-AI para mejorar su workplace y competir con los gigantes Google y Microsoft. Su gran apuesta es mantener un precio competitivo ya que al contrario de Google y Microsoft, las innovaciones IA no suponen un incremento de precios. Wired

Otra novedad es la posibilidad de generar fondos virtuales de IA personalizados para reuniones utilizando simples indicaciones de texto.

👋🏻 Y esto ha sido todo. Si te ha parecido interesante, nos vemos el próximo lunes.

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Y recuerda que siempre puedes consultar definiciones de términos relacionados con la IA-AI en nuestro pequeño y modesto Diccionario IA-AI