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• TECNOLOGÍA

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• START-UP y VC’s

  • FINANCIACIÓN

• HERRAMIENTA EN TENDENCIA: CURSOR

• 💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

TECNOLOGÍA

🗣️ CÓMO TIM COOK AYUDÓ A APPLE A EVITAR LOS ARANCELES DE TRUMP

• El director ejecutivo de Apple, Tim Cook, aprovechó su conexión establecida con el presidente Trump para hablar directamente con funcionarios de la administración sobre los posibles efectos negativos de los aranceles sobre los productos de la compañía.

• Mediante una comunicación discreta y evitando la condena pública de las políticas, Cook persuadió a la administración para que proporcionara un alivio de los impuestos de importación para productos tecnológicos vitales que Apple ensambla en el extranjero.

• Si bien estas exenciones de impuestos resultaron útiles para otras empresas tecnológicas, favorecieron sustancialmente a Apple, lo que demuestra el éxito del enfoque de Cook a pesar de las afirmaciones de la Casa Blanca sobre su imparcialidad hacia las corporaciones individuales.

🤔 GEMINI 2.5 FLASH DE GOOGLE CON UN PRESUPUESTO INTELIGENTE

Google acaba de lanzar Gemini 2.5 Flash, una IA de razonamiento híbrida en versión preliminar que coincide con o4-mini, supera a Claude 3.5 Sonnet en los puntos de referencia de razonamiento/STEM e introduce un nuevo "presupuesto de pensamiento" para optimizar el costo frente a la calidad.

Puntos clave:

• 2.5 Flash muestra mejoras de razonamiento significativas con respecto a su predecesor (2.0 Flash), con un proceso de pensamiento controlable para activar o desactivar la función.

• El modelo muestra un sólido desempeño en los puntos de referencia de razonamiento, STEM y razonamiento visual, a pesar de tener un costo mucho menor que el de sus rivales.

• Los desarrolladores también pueden establecer un “presupuesto de pensamiento” (hasta 24 000 tokens), que ajusta el equilibrio entre la calidad de la respuesta, el costo y la velocidad.

• Está disponible a través de API mediante Google AI Studio y Vertex AI, y también aparece como una opción experimental dentro de la aplicación Gemini.

🧬 PROFLUENT ENCUENTRA LEYES DE ESCALAMIENTO PARA LA IA DE DISEÑO DE PROTEÍNAS

Profluent anunció ProGen3, una nueva familia de modelos de IA que pueden diseñar proteínas complejas desde cero. Los resultados marcan la primera evidencia de las leyes de escalamiento de la IA en biología, lo que demuestra que modelos más grandes y más datos crean resultados más sólidos.

Puntos clave:

• El modelo 46B de la compañía de biotecnología se entrenó en secuencias de proteínas 3.4B, superando los conjuntos de datos anteriores y mostrando una generación de proteínas mejorada.

• Diseñó con éxito nuevos anticuerpos que coinciden en rendimiento con las terapias aprobadas, pero son lo suficientemente distintos como para evitar conflictos de patentes.

• La plataforma también creó proteínas de edición genética de menos de la mitad del tamaño de CRISPR-Cas9, lo que potencialmente permitiría nuevos métodos de administración para la terapia genética.

• Profluent está poniendo a disposición 20 "OpenAntibodies" a través de licencias libres de regalías o por adelantado, dirigidos a enfermedades que afectan a 7 millones de pacientes.

🔬 FAIR DE META COMPARTE NUEVA INVESTIGACIÓN SOBRE PERCEPCIÓN DE IA

La rama de investigación FAIR de Meta acaba de publicar cinco nuevos proyectos de investigación de IA de código abierto centrados en la percepción y el razonamiento, que muestran avances en visión por computadora, comprensión 3D y capacidades colaborativas de IA.

Puntos clave:

• Perception Encoder muestra un rendimiento SOTA en comprensión visual, destacándose en tareas como identificar animales camuflados o rastrear movimientos.

• Meta también presentó el Modelo de Lenguaje de Percepción Meta (PLM) de código abierto y un benchmark PLM-VideoBench, centrado en la comprensión de vídeo.

• Locate 3D permite una comprensión precisa de objetos para la IA, y Meta publica un conjunto de datos de 130.000 anotaciones de lenguaje espacial para entrenamiento.

• Por último, un nuevo marco de Collaborative Reasoner prueba qué tan bien funcionan los sistemas de IA juntos, mostrando un rendimiento casi un 30 % mejor en comparación con el trabajo solo.

📍 LA NUEVA TENDENCIA VIRAL DE CHATGPT IMPLICA LA BÚSQUEDA DE FOTOS CON UBICACIÓN INVERSA

• Las personas utilizan cada vez más los últimos modelos ChatGPT de OpenAI, como o3, para determinar la configuración geográfica que se muestra en las fotografías, lo que crea una actividad en línea popular.

• La IA analiza meticulosamente los detalles visuales dentro de las imágenes, incluso las borrosas, y combina esto con búsquedas en la web para identificar lugares específicos, como puntos de referencia o restaurantes, con precisión.

• La capacidad de realizar esta búsqueda de ubicación inversa plantea posibles problemas de privacidad, ya que podría usarse indebidamente sin salvaguardas aparentes que impidan aplicaciones dañinas como el doxing.

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START-UP y VC’s

FINANCIACIÓN

Auradine, una startup de tres años con sede en Santa Clara, California, que fabrica chips personalizados y sistemas completos diseñados para impulsar la minería de Bitcoin y las operaciones de centros de datos de IA de forma más eficiente, recaudó una ronda de financiación Serie C de 153 millones de dólares. StepStone Group lideró la inversión, con la participación de Maverick Silicon, Premji Invest, Samsung Catalyst Fund, Qualcomm Ventures, Mayfield, MARA Holdings y GSBackers. La compañía ha recaudado un total de más de 300 millones de dólares. CoinDesk.

Exaforce, una startup de dos años con sede en San José, California, que desarrolla software basado en IA que ayuda a los equipos de seguridad a investigar ciberamenazas rápidamente mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y el filtrado de falsos positivos, recaudó una ronda de financiación Serie A de 75 millones de dólares. Khosla Ventures y Mayfield codirigieron la operación, con la participación de Thomvest Ventures. The Wall Street Journal.

Goodfire, una startup que proporciona acceso directo a las representaciones internas de un modelo de IA, lo que permite a los usuarios interpretar, dirigir y mejorar el comportamiento de la IA sin necesidad de reentrenamiento, recaudó una ronda de financiación Serie A de 50 millones de dólares liderada por Menlo Ventures, con la participación de Lightspeed, Anthropic, Wing Venture Capital y B Capital. Theinformation.

HERRAMIENTA EN TENDENCIA: CURSOR

💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

(Un concepto diario)

El gráfico de cascada es una herramienta de visualización de datos ampliamente utilizada en el análisis financiero y empresarial. Su propósito principal es mostrar cómo una serie de elementos individuales contribuyen a la variación de una cifra entre dos puntos determinados, ya sea un incremento o una disminución.

Este tipo de gráfico es especialmente útil para descomponer cambios en ingresos, beneficios, costes o cualquier otro indicador clave. Cada segmento del gráfico representa una categoría específica que ha tenido un impacto positivo o negativo en el valor final, permitiendo así identificar fácilmente qué factores han impulsado o frenado el resultado global.

Generalmente, se utiliza en contextos donde es necesario explicar con claridad cómo se ha llegado desde una cifra inicial a una final, destacando la aportación individual de cada componente en el proceso. Esto lo convierte en una herramienta clave para la toma de decisiones estratégicas y para presentar resultados financieros de forma comprensible tanto a equipos internos como a inversores.

El gráfico de cascada no solo aporta transparencia al análisis de variaciones, sino que también facilita la comunicación visual de insights clave, ayudando a centrar la atención en los elementos que realmente mueven las cifras dentro de una organización.

Gracias por leer

Alek.