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• START-UP y VC’s

  • FINANCIACIÓN

• HERRAMIENTA EN TENDENCIA: FRAMER

• 💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

TECNOLOGÍA

💥 AMAZON SE PREPARA PARA LANZAR ALEXA DE PRÓXIMA GENERACIÓN

• Amazon se está preparando para presentar la próxima generación de Alexa, que puede funcionar como un agente de inteligencia artificial autónomo, en un evento de lanzamiento de producto en la ciudad de Nueva York el 26 de febrero.

• Se espera que la versión actualizada de Alexa tenga una mejor comprensión del lenguaje natural y pueda realizar tareas de forma autónoma, potencialmente aprendiendo rutinas y administrando dispositivos domésticos inteligentes sin intervención directa del usuario.

• Si bien las funciones avanzadas de inteligencia artificial pueden ser inicialmente gratuitas con un uso limitado, Amazon está considerando un cargo mensual de entre 5 y 10 dólares, y la versión clásica de Alexa seguirá siendo gratuita.

✨ GOOGLE LANZA LA LÍNEA GEMINI 2.0 CON PRO

Google acaba de presentar varios nuevos modelos de IA en su línea Gemini 2.0, incluido el muy esperado Pro Experimental y los rentables Flash y Flash Lite, que también hace que su modelo de razonamiento Flash Thinking esté disponible para todos los usuarios de aplicaciones.

Puntos clave:

• 2.0 Pro Exp. presenta una enorme ventana de contexto de token de 2M y se destaca en tareas de codificación, con capacidades mejoradas para indicaciones complejas y conocimiento del mundo.

• Un nuevo modelo Flash-Lite 2.0 económico ofrece un mejor rendimiento que el Flash 1.5 manteniendo la misma velocidad y precio.

• El modelo de razonamiento experimental Flash Thinking 2.0 ahora está disponible gratuitamente en la aplicación Gemini y muestra a los usuarios procesos de pensamiento paso a paso en tiempo real.

• Todos los nuevos modelos cuentan con capacidades de entrada multimodal, con salidas como generación de imágenes y conversión de texto a voz que se planea lanzar en los próximos meses.

🏀 LA IA DE NVIDIA ENSEÑA A LOS ROBOTS A MOVERSE COMO ATLETAS

Los investigadores de Nvidia y Carnegie Mellon acaban de presentar ASAP, un marco de inteligencia artificial que permite a los robots humanoides aprender movimientos complejos a partir de simulaciones, lo que permite replicar celebraciones y movimientos icónicos de atletas profesionales.

Puntos clave:

• El sistema funciona en dos etapas: entrenamiento inicial en simulación seguido de una red neuronal especializada que adapta los movimientos a la física del mundo real.

• Los robots Unitree G1 demostraron movimientos complejos en pruebas, incluida la recreación de movimientos de atletas como LeBron James y Cristiano Ronaldo.

• El marco redujo los errores de movimiento en un 53% en comparación con los métodos existentes: un avance importante para cerrar la brecha entre el entrenamiento virtual y el físico.

• Las limitaciones del hardware siguen siendo un desafío: dos robots de prueba sufrieron daños por motores sobrecalentados durante movimientos de alta intensidad.

📱 OPENAI ANUNCIA UN IMPULSO AL HARDWARE CON LA PRESENTACIÓN DE UNA MARCA REGISTRADA

OpenAI acaba de presentar una solicitud de marca registrada que abarca todo, desde robots humanoides hasta wearables con inteligencia artificial, lo que sugiere ambiciones de pasar al sector de productos físicos a través de asociaciones con veteranos del hardware como el ex diseñador de Apple, Jony Ive.

Puntos clave:

• La aplicación incluye joyas inteligentes, auriculares VR/AR, dispositivos portátiles para «interacción asistida por IA», relojes inteligentes y mucho más.

• También se enumeran "robots humanoides programables por el usuario" y robots con "funciones de comunicación y aprendizaje para ayudar y entretener a las personas".

• OpenAI ha sido vinculado frecuentemente con Jony Ive, y Sam Altman reiteró la semana pasada que espera crear un teléfono con inteligencia artificial "en asociación" con él.

• La compañía comenzó recientemente a reconstruir su equipo de robótica, y Figure AI también finalizó abruptamente su acuerdo de colaboración con OpenAI esta semana.

🧠 LOS INVESTIGADORES ENTRENARON A UN RIVAL DE OPENAI EN 30 MINUTOS POR MENOS DE $50

• Investigadores de Stanford y la Universidad de Washington entrenaron un modelo de IA, s1, en solo 30 minutos por menos de 50 dólares utilizando recursos de computación en la nube.

• s1, basado en un modelo de Qwen de Alibaba, se ajustó mediante un proceso de destilación de Gemini 2.0 de Google, lo que dio como resultado un rendimiento comparable a los mejores modelos de razonamiento como o1 de OpenAI.

• Los investigadores utilizaron un conjunto de datos de 1.000 preguntas seleccionadas e indicaron a s1 que "esperara" durante el razonamiento, lo que mejoró su precisión, y compartieron los detalles del modelo en GitHub.

START-UP y VC’s

FINANCIACIÓN

Cashfree, una startup de Bengaluru de nueve años de antigüedad cuyos productos incluyen pasarelas de pago para sitios web y aplicaciones, enlaces de pago para redes sociales y procesamiento de pagos internacionales, recaudó una ronda de Serie C de $53 millones con una valoración posterior al dinero de $700 millones, según TechCrunch. El líder de la operación fue Krafton, en la que también participó el inversor anterior Apis Growth Fund. TechCrunch.

Semgrep, una startup de San Francisco de ocho años de antigüedad que utiliza inteligencia artificial para analizar el código fuente y detectar posibles fallos de seguridad, recaudó una ronda de Serie D de 100 millones de dólares liderada por Menlo Ventures, con la participación adicional de inversores anteriores como Felicis, Harpoon Ventures, Lightspeed Venture Partners, Redpoint Ventures y Sequoia Capital. La empresa ha recaudado un total de 204 millones de dólares. PR Newswire.

Atombeam, una startup de ocho años de antigüedad con sede en Moraga, California, que desarrolla software que reduce el tamaño de los archivos de datos hasta en un 75% para mejorar la eficiencia y seguridad de la transmisión, recaudó una ronda Reg A+ de $20 millones a través de StartEngine, una plataforma de crowdsourcing. La compañía ha recaudado un total de $35 millones. SiliconANGLE.

HERRAMIENTA EN TENDENCIA: FRAMER

💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡

(Un concepto diario)

Los datos nominales son un tipo de datos categóricos que no pueden ser medidos cuantitativamente. En lugar de representar cantidades o valores numéricos con significado matemático, se utilizan para clasificar y agrupar información en diferentes categorías sin un orden jerárquico específico.

Este tipo de datos se emplea comúnmente en el análisis estadístico para organizar y segmentar información en grupos definidos por etiquetas o nombres. Algunos ejemplos de datos nominales incluyen el género, el estado civil, los colores, los nombres de marcas o los tipos de productos.

A diferencia de los datos ordinales, que sí tienen un orden implícito, los datos nominales no establecen una relación de mayor o menor entre las categorías. Esto significa que no se pueden realizar operaciones matemáticas como sumas o restas con ellos, aunque sí pueden ser analizados mediante frecuencias y representados en gráficos de barras o tablas de contingencia.

El uso de datos nominales es fundamental en diversas disciplinas, como la investigación de mercados, la segmentación de clientes y el análisis de tendencias, ya que permite estructurar información de manera organizada para facilitar la toma de decisiones estratégicas.

Gracias por leer

Alek.