Sabías que…?
Labfold puede imprimir proteínas en 3D con una precisión de hasta 1 nanómetro, lo que equivale a un décimo de millonésima de milímetro.
Esta precisión sin precedentes podría abrir nuevas posibilidades en la investigación y el desarrollo de fármacos.
En el informe de hoy…
TECNOLOGÍA
LA CTO DE OPENAI, MIRA MURATI, NO SABE CON QUÉ DATOS SE ENTRENÓ A SORA
Mira Murati, CTO de OpenAI, admitió en una entrevista con el Wall Street Journal que no conoce los datos específicos con los que se entrenó el modelo de vídeo de Sora, afirmando únicamente que se entrenó con datos públicos y con licencia.
Esto es relevante porque OpenAI se enfrenta actualmente a demandas de autores y del New York Times, entre otros, que afirman que sus obras protegidas por derechos de autor se utilizaron para entrenar modelos de IA sin permiso.
OpenAI sostiene que el uso de datos protegidos por derechos de autor se rige por las reglas de uso legítimo y es esencial para entrenar modelos de IA de última generación.
DEEPMIND ENTRENA A UN AGENTE DE JUEGOS DE IA
Google DeepMind acaba de presentar SIMA, un agente de inteligencia artificial que puede seguir instrucciones en lenguaje natural para realizar tareas en diversos entornos de videojuegos.
Puntos clave:
SIMA recibió capacitación en 9 videojuegos diferentes, incluidos títulos como No Man's Sky y Teardown, para aprender habilidades y comandos generales.
El agente de IA no requiere acceso al código del juego ni a las API, solo imágenes e instrucciones de texto como entrada, imitando cómo juegan los humanos.
SIMA se evaluó en aproximadamente 1500 tareas en categorías como navegación, interacción de objetos y recopilación de recursos.
EL NUEVO ROBOT FIGURE LE DA UN CUERPO A CHATGPT
Figure AI acaba de presentar una nueva demostración , que se integra con un modelo de lenguaje de visión OpenAI para permitirle participar en conversaciones naturales, interpretar visualmente su entorno y ejecutar tareas de forma autónoma.
Puntos clave:
La demostración muestra a la Figura 01 hablando conversacionalmente, clasificando platos y realizando acciones que dependen del contexto.
Todas las acciones del robot son comportamientos aprendidos en lugar de ser controlados remotamente y se ejecutan a velocidad normal.
La Figura 01 también demuestra su capacidad para planificar y reflexionar, explicando su razonamiento para una determinada acción mientras recuerda el contexto pasado.
La demostración llega apenas 13 días después de la asociación de Figure con OpenAI, anunciada junto con la ronda de financiación de 675 millones de dólares de la startup.
LA IA SE SOMETE A UN CHEQUEO DE VISIÓN PERIFÉRICA
Los investigadores del MIT acaban de crear un nuevo conjunto de datos de imágenes llamado COCO-Periph, que permite a los modelos de IA procesar información visual de forma más parecida a como lo hacen los humanos.
Puntos clave:
COCO-Periph modifica imágenes para capturar la pérdida de detalle que ocurre en diferentes grados de ángulos visuales.
El equipo probó modelos de detección de objetos humanos y de IA en las imágenes para comparar la visión periférica.
El rendimiento de la IA disminuyó a medida que el objeto objetivo se desenfocó, mientras que los humanos vieron una disminución más gradual.
La capacitación en COCO-Periph cerró la brecha con el desempeño a nivel humano.
EL MODELO DE IA MÁS NUEVO DE INFLECTION
Inflection ha lanzado Inflection 2.5, un modelo avanzado de lenguaje grande (LLM) capaz de competir con el rendimiento de GPT-4, pero que requiere solo el 40% de los recursos computacionales necesarios para el entrenamiento.
Puntos clave:
El nuevo LLM se ha incorporado al “chatbot personal” de Inflection, Pi, que está diseñado para ser empático, útil y seguro.
Inflection 2.5 logra casi el 94% del rendimiento promedio de GPT-4 en eficiencia, sobresaliendo particularmente en áreas STEM. (Ver imagen de arriba)
El modelo tuvo un desempeño impresionante en los exámenes de física y matemáticas a nivel de posgrado, acercándose a los puntajes humanos más altos con indicaciones mejoradas.
START-UP y VC’s
FINANCIACIÓN
CarbonCapture, una startup de Los Ángeles fundada hace cinco años cuyas máquinas modulares contienen material que absorbe dióxido de carbono cuando se enfría y lo libera cuando se calienta, recaudó una ronda Serie A de 80 millones de dólares liderada por Prime Movers Lab, con participación adicional de Aramco Ventures, Amazon's Climate. Pledge Fund, Siemens Financial Services, Idealab X y TIME Ventures de Marc Benioff. Reuters.
Nozomi Networks, una empresa de 11 años de San Francisco cuya tecnología está diseñada para proteger redes industriales y de servicios públicos de amenazas cibernéticas, recaudó una ronda Serie E de 100 millones de dólares. Mitsubishi Electric y Schneider Electric invirtieron en el acuerdo. La empresa ha recaudado un total de 250 millones de dólares. El WSJ.
Perfios, una empresa de Bangalore de 15 años que proporciona a las instituciones financieras herramientas de análisis y agregación de datos en tiempo real para optimizar el recorrido de sus clientes y tomar decisiones más informadas, recaudó una ronda de 80 millones de dólares con una valoración de más de mil millones de dólares. El Plan de Pensiones de Maestros de Ontario fue el líder del acuerdo. La empresa planea salir a bolsa el próximo año. TechCrunch.
HERRAMIENTA EN TENDENCIA: POWER APPS
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Power Apps es una plataforma de desarrollo de aplicaciones empresariales de Microsoft que permite a los usuarios crear y publicar aplicaciones web y móviles de alto impacto. Es una herramienta integral para el desarrollo rápido de aplicaciones, la colaboración y la implementación, ofreciendo un enfoque innovador y eficiente para la creación de aplicaciones empresariales.
Ventajas Clave:
Desarrollo de Aplicaciones sin Código: Power Apps combina la facilidad de uso de las interfaces visuales con la potencia de la plataforma Microsoft, permitiendo a los usuarios, independientemente de su nivel de conocimiento técnico, crear aplicaciones empresariales de calidad profesional.
Integración Perfecta: Se conecta eficazmente con una amplia gama de servicios de Microsoft y de terceros, desde Dynamics 365 hasta Salesforce, lo que permite una integración perfecta y una transferencia fluida de datos.
Optimización y Accesibilidad: Las aplicaciones creadas en Power Apps están automáticamente optimizadas para dispositivos móviles y web, y se pueden adaptar a múltiples idiomas y regiones, garantizando un rendimiento superior y una mayor accesibilidad.
💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡
(Un concepto diario)
El Capital Asset Pricing Model (CAPM) es un modelo financiero ampliamente utilizado en el mundo de las inversiones y la financiación de empresas. Su propósito principal es determinar la tasa de rendimiento esperada para un activo en función de su riesgo sistemático.
Este modelo establece una relación matemática entre el riesgo y el rendimiento esperado de un activo, generalmente acciones. Se basa en la idea de que los inversores deben ser compensados por el riesgo asumido al invertir en un activo. Por lo tanto, mientras mayor sea el riesgo, mayor debería ser el rendimiento esperado.
El CAPM se utiliza a menudo para calcular el rendimiento esperado de una acción estadounidense. Por ejemplo, si tenemos la siguiente información:
Rendimiento de los bonos del Tesoro a 10 años: 1.5%
Rendimiento anual promedio de las acciones estadounidenses: 10%
Beta de nuestra acción elegida: 1.5 (es decir, la acción es un 150% más volátil o arriesgada que el mercado de acciones estadounidense en general)
Basándonos en el CAPM, el rendimiento esperado de la acción sería del 14.25%.
Este modelo no solo ayuda a los inversores a tomar decisiones informadas sobre dónde invertir su dinero, sino que también proporciona a las empresas una idea de lo que los inversores podrían esperar en términos de rendimiento. El CAPM es una herramienta clave en el mundo financiero, ya que ofrece una forma sistemática de evaluar el riesgo y el rendimiento de los activos.
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Gracias por leer
Alek.
