Categories
News

Se informa que OpenAI podría lanzar agentes avanzados de IA tan pronto como el CEO programe una reunión con funcionarios de EE. UU.

[ad_1]

Abierto AI Puede que esté cerca de lanzar su primer agente de inteligencia artificial (IA). Según se informa, Sam Altman, director ejecutivo de la compañía, programó una reunión con funcionarios estadounidenses el 30 de enero donde podría mostrar las capacidades de los agentes de inteligencia artificial. Era una empresa de inteligencia artificial. Rumor Hemos estado trabajando en un agente de IA llamado Operador desde hace algún tiempo y se cree que la herramienta podría lanzarse en la primera mitad del año. La compañía también publicó un gráfico económico que incluye estrategias para mantener la posición de liderazgo de Estados Unidos en inteligencia artificial.

OpenAI podría lanzar pronto agentes de IA

Altman se encuentra actualmente en Washington para asistir a la toma de posesión de Donald Trump como el 47º presidente de Estados Unidos, prevista para el lunes. Sin embargo, según Axios un informeel director ejecutivo de OpenAI también solicitó una reunión informativa a puerta cerrada con funcionarios del gobierno de EE. UU. el 30 de enero. La agenda de la reunión no fue revelada.

Sin embargo, es probable que el encuentro tenga dos objetivos. En primer lugar, puede identificar cómo OpenAI puede ayudar a Estados Unidos a mantener su ventaja de liderazgo en IA. La semana pasada, A.I. Liberado Un gráfico económico que detalla cómo la inteligencia artificial podría provocar la era de la “reindustrialización” en Estados Unidos. Vale la pena señalar que Microsoft Liberado A principios de este mes se publicó un artículo sobre un tema similar.

Un segundo objetivo podría ser mostrar las capacidades de un agente de IA en desarrollo. Altman ha hablado varias veces sobre el poder transformador de los agentes de IA en el pasado, y también se rumorea que la compañía está construyendo sus propios agentes de IA. Estos agentes altamente sofisticados pueden realizar muchas tareas complejas localmente en un dispositivo o en la nube y en una infraestructura de Internet.

En particular, OpenAI Liberado La función Tareas de ChatGPT la semana pasada, que se dice que utiliza las capacidades del agente en un alcance limitado. Esta característica, que permite a la IA programar y ejecutar una tarea en el futuro, podría ser el primer paso de la empresa hacia los agentes de IA.

mientras microsoft, AmazonasGoogle y Claude han lanzado agentes de IA y plataformas de agentes de IA que pueden realizar tareas específicas conectándose a diferentes estructuras de datos y sistemas empresariales, y estos no exploran todo su alcance. tengo un agenteque se describe como un sistema autónomo que puede realizar tareas completamente sin ninguna o mínima intervención humana.

[ad_2]

Source Article Link

Categories
News

Se lanza Microsoft 365 Copilot Chat for Enterprise con agentes de IA de pago por uso

[ad_1]

microsoft El miércoles se presentó 365 Copilot Chat, un nuevo plan de suscripción centrado en la empresa que incluye soporte para agentes de inteligencia artificial (IA). El gigante tecnológico con sede en Redmond está impulsando agresivamente la suscripción a Copilot para empresas y particulares. La nueva suscripción proporciona un acceso más flexible a los servicios de inteligencia artificial de la empresa, reemplazando las tarifas de suscripción fijas por un modelo de pago por uso. El plan también incluye acceso al servicio gratuito Copilot Chat de Microsoft para empresas.

Se presenta el chat de copiloto de Microsoft 365

Comparte el gigante tecnológico detalles Del nuevo plan de suscripción, que ya está disponible para empresas. El nuevo Microsoft 365 Copilot Chat es una versión “lite” del plan Copilot existente, que ofrece un sistema de pago flexible y menos funciones de inteligencia artificial. Este último cuesta 30 dólares (unas 2.600 rupias) al mes por persona.

El nuevo nivel de suscripción de Microsoft parece ser un movimiento estratégico para convencer a las grandes empresas que todavía están preocupadas por estos servicios de IA y no quieren pagar una cantidad exorbitante por miles de empleados. En cambio, Copilot Chat les permite probar funciones y ver si encajan bien. Con un plan de pago por uso, las empresas también pueden monitorear su uso y usar la herramienta solo para tareas relevantes.

Chat de copiloto de Microsoft Chat de copiloto de Microsoft 365

La diferencia entre las suscripciones a Microsoft 365 Copilot Chat y Microsoft 365 Copilot
Fuente de la imagen: Microsoft

Microsoft también ofrece acceso gratuito a Copiloto Chat empresarial con suscripción. Sin embargo, el chatbot de IA solo está basado en la web (lo que significa que no genera respuestas no verificadas a través de un sitio web) y no proporciona una base para la acción (lo que permite al chatbot acceder a Microsoft Graph y a datos de terceros a través de conectores Graph). .

Microsoft 365 Copilot Chat es solo la segunda suscripción de la empresa que brinda acceso a agentes de IA. Si bien Copilot 365 también ofrece una opción de pago medido para los agentes que realizan acciones independientes, en una suscripción a Copilot Chat, se cobran tarifas incluso por acciones basadas en datos comerciales.

en entrevista En The Verge, Jared Spataro, director de marketing de IA en el trabajo de Microsoft, explicó lo que las empresas tendrán que pagar para utilizar agentes de IA.

Microsoft utiliza “Mensajes” como unidad para utilizar el agente de IA. Los mensajes son básicamente respuestas generadas por el agente. Sin embargo, no está claro si la extensión de la respuesta o el formato especial aumentan el costo. Spataro dijo a la publicación que un mensaje vale un centavo (alrededor de 0,86 rupias).

El uso de Chat AI para respuestas basadas en la web no cuesta mensajes (servicio gratuito), mientras que las respuestas de plantilla cuestan un mensaje. Si el copiloto emitiera una respuesta, a las empresas les costaría dos mensajes. Además, generar una respuesta utilizando datos de Microsoft Graph costaría 30 mensajes y acciones independientes (donde el agente realiza acciones ejecutables) a 25 mensajes por acción.

Para proporcionar un escenario hipotético del mundo real, si una empresa utiliza Copilot Chat para generar 5.000 respuestas relacionadas con el negocio, 3.000 mensajes donde la IA busca políticas de la empresa para encontrar respuestas y realiza 4.000 tareas de automatización por mes, tendrían que pagar. 2.000 dólares (alrededor de 1,72.950 rupias). Vale la pena señalar que estas cifras constituirían un uso moderado para una organización de tamaño mediano (con 100 a 1000 empleados).

Los enlaces de afiliados pueden generarse automáticamente; consulte nuestro sitio web Declaración de ética Para más detalles.

[ad_2]

Source Article Link

Categories
News

Microsoft actualiza AutoGen Framework para agentes de IA, mejorando la observabilidad y el control de los desarrolladores

[ad_1]

microsoft Los investigadores anunciaron el martes una nueva actualización del marco de coordinación AutoGen de la compañía. La actualización lleva el marco a la versión 0.4 y resuelve varias limitaciones en la iteración anterior. Los investigadores afirmaron que los comentarios de los usuarios indican que los desarrolladores quieren un mejor seguimiento y control sobre los agentes de IA creados con la herramienta, así como más flexibilidad en los patrones de colaboración entre múltiples agentes. AutoGen v0.4 soluciona estos problemas. En particular, la plataforma se dirige principalmente a organizaciones que desean automatizar el flujo de trabajo de modelos de lenguajes grandes (LLM).

Los investigadores de Microsoft actualizan el marco AutoGen

en un Publicación de blogel gigante tecnológico con sede en Redmond ha detallado la actualización AutoGen v0.4 y las nuevas funciones que ofrece ahora. Esta es una actualización importante que rediseña toda la biblioteca AutoGen, mejora la calidad del código, agrega más herramientas para hacer transparentes los procesos de pensamiento de los agentes de IA y mejora los escenarios en los que se pueden utilizar estos agentes.

AutoGen puede entenderse como un sistema de programación de código bajo que permite a los desarrolladores omitir partes importantes de la escritura de código para crear un agente autónomo impulsado por modelos de IA. El marco proporciona la base para la construcción. Agentes de inteligencia artificial Luego, las organizaciones pueden personalizarlo según sus requisitos.

Vale la pena señalar que AutoGen trabaja principalmente con agentes coordinadores. Los agentes orquestadores de IA son como administradores de un equipo de programas de IA. Coordinan y gestionan diferentes tareas o sistemas de IA para garantizar una coordinación fluida.

Los investigadores destacaron que las organizaciones y los desarrolladores exigieron un mejor control sobre los agentes de IA, una colaboración más flexible entre agentes y componentes reutilizables. Como resultado, AutoGen v0.4 ahora presenta una arquitectura asincrónica basada en eventos para abordar estos problemas.

AutoGen ahora puede crear agentes de IA que se comunican a través de mensajes asincrónicos y admiten respuestas basadas en interacción, así como solicitudes basadas en eventos. El cambio es posible gracias a componentes modulares y enchufables. Algunos componentes incluyen agentes personalizados, herramientas, memoria y modelos de IA.

Además, el marco actualizado también viene con herramientas integradas de seguimiento de métricas, seguimiento de mensajes y depuración que pueden ayudar a los desarrolladores a monitorear y controlar a los agentes de IA mejor que antes. También se agregó soporte para redes de agentes distribuidos para permitir a los usuarios crear agentes de IA para casos de uso más diversos.

Además, se realizaron dos mejoras adicionales para mejorar la usabilidad de los agentes creados con el marco. Primero, se agregó soporte para módulos de extensión de la comunidad para que los desarrolladores de código abierto puedan administrar y usar más extensiones. En segundo lugar, se ha agregado soporte en varios idiomas para permitir la interoperabilidad entre agentes de IA creados en diferentes lenguajes de programación. Actualmente es compatible con Python y .NET y se planea admitir más lenguajes en futuras actualizaciones.

Los enlaces de afiliados pueden generarse automáticamente; consulte nuestro sitio web Declaración de ética Para más detalles.

[ad_2]

Source Article Link

Categories
Life Style

OpenAI agrega tareas de IA de agentes a ChatGPT. Esto es lo que puede hacer por usted

[ad_1]

era ChatGPT Ha llegado hacer cosas por ti.

Martes, Abierto AI Se han anunciado “Tareas”, que es una función de ChatGPT que realiza bien las tareas para los usuarios. Las tareas, que se implementarán como una función beta para los usuarios de ChatGPT Plus, Teams y Pro durante los próximos días, permiten a los usuarios pedirle a ChatGPT que “haga cosas por usted más tarde”, según el anuncio. “Desde un servicio de noticias semanal, actualizaciones diarias del clima o incluso un recordatorio cuando las entradas para conciertos salgan a la venta”, piense en las tareas programadas según las indicaciones de ChatGPT.

Tasks parece una combinación familiar de alertas de Google, su calendario personal y capacidades ChatGPT existentes. Pero es completamente nuevo, en el sentido de que este es el primer ejemplo de IA agente de OpenAI, algo que puede realizar tareas en nombre de un usuario.

OpenAI ha indicado que la IA agente será una gran parte de su estrategia este año. En el Día del Desarrollo 2024, el director ejecutivo Sam Altman el dijo “2025 es cuando los agentes estarán operativos”, dijo el CPO Kevin Weil durante un AMA de Reddit. el dijo Los usuarios de mensajería ChatGPT primero “serán un gran tema en 2025”. El concepto de agentes de IA es un gran salto con respecto a las capacidades actuales que requieren estimulación paso a paso y un paso significativo hacia la superinteligencia o AGI (Inteligencia General Artificial), que está al nivel humano o más allá de la inteligencia del nivel humano.

Velocidad de la luz triturable

Implementar ChatGPT para tareas mundanas como consultar el clima o enviar recordatorios es engañosamente simple, ya que de lo que realmente se trata es de la siguiente fase de OpenAI. una tarea Para lograr AGI. Según los documentos internos que revisó BloombergOpenAI tiene cinco etapas de IA, el tercer nivel es “agentes, sistemas que pueden actuar” y el quinto nivel es “organizaciones, IA que puede hacer el trabajo de una organización” o superinteligencia. Sin embargo, los modelos de inteligencia artificial informan Alcanzando una meseta de desarrollo Sugiere que la inteligencia artificial general puede estar más avanzada de lo que Altman y OpenAI quieren que creamos.

Para comenzar a usar Tareas, los usuarios pueden elegir “4o con tareas programadas” en el menú desplegable en ChatGPT. Cuando envías un mensaje a ChatGPT en este modo, automáticamente creará una tarea. Puede administrar tareas desde el menú desplegable de su perfil. ChatGPT también puede sugerir tareas, dándole la opción de aprobarlas o rechazarlas. Los usuarios recibirán mensajes de tareas como notificaciones automáticas en su navegador o macOS, si usa la versión de escritorio, y en su teléfono si usa la aplicación móvil ChatGPT.

Además de crear tareas para resúmenes de noticias e informes meteorológicos, OpenAI dice que los usuarios también pueden configurar tareas para cosas como “Empezar mi día con afirmaciones diarias a las 7 a. m.” o “A mis hijos les encantan los chistes graciosos. Envíame uno para contarles”. Antes de acostarse todas las noches a las 6 p.m.

A partir de hoy y durante los próximos días, Tasks se implementará globalmente para los usuarios Plus, Team y Pro en todas las plataformas (navegador web, aplicación de escritorio para Mac y aplicación móvil) y el Administrador de tareas solo estará disponible en la aplicación web. Para empezar.



[ad_2]

Source Article Link

Categories
News

Google Cloud presenta innovadoras herramientas de búsqueda y agentes de IA para minoristas

[ad_1]

Google El domingo, anunció nuevas herramientas de búsqueda y agentes de IA para organizaciones centradas en el comercio minorista. Los anuncios se hicieron en el evento 2025 en curso de la Federación Nacional de Minoristas (NRF). El gigante tecnológico con sede en Mountain View ha presentado su plataforma Agentspace que permite a las organizaciones crear agentes de IA personalizados para una amplia gama de tareas de automatización. Además, Google Cloud también compartió mejoras en el buscador de operaciones de su plataforma Vertex AI. El widget de búsqueda proporciona capacidades de búsqueda similares a las de Google que se pueden integrar en cualquier sitio web.

Gigante de búsqueda el dice Los rápidos avances en inteligencia artificial pueden permitir a las empresas abordar cuellos de botella como las complejidades de la cadena de suministro y los crecientes costos en la gestión de una variedad de aplicaciones empresariales. Para brindar una solución, la compañía anunció su plataforma Agentspace y mejoras en su herramienta de búsqueda de comercio Vertex AI.

Google Agentspace es una empresa plataforma Lo que permite a las empresas construir agentes de inteligencia artificial. Los agentes de IA son sistemas de software especializados que utilizan inteligencia artificial para realizar acciones y completar tareas de forma autónoma, utilizando habilidades como el razonamiento, la planificación y la memoria.

Las organizaciones pueden crear agentes de IA personalizados para mejorar la experiencia de sus clientes. El gigante tecnológico dice que los agentes de inteligencia artificial creados a través de Agentspace pueden hacer recomendaciones de productos, responder consultas y guiar a los compradores a través de su proceso de compra.

Agentspace también se puede utilizar para crear agentes de IA para uso interno. Actualmente, la plataforma permite crear agentes para administrar el inventario, el servicio al cliente y conectarse a varias aplicaciones de terceros como Slack, GitHub, Drive, Outlook y más.

Google Cloud también compartió mejoras en la búsqueda comercial herramienta A la que se puede acceder a través de la plataforma Vertex AI. La herramienta se puede utilizar para crear una experiencia de búsqueda interna para sitios web y dominios para ayudar a los clientes a navegar por diferentes páginas y encontrar el producto fácilmente.

La herramienta ahora admite modelos avanzados de IA que se pueden utilizar para mejorar el descubrimiento de productos para la plataforma. Además, su herramienta Connected Stores puede conectar los dispositivos de los usuarios finales y los sistemas de la tienda para mejorar la experiencia omnicanal. La herramienta se puede utilizar para explorar el catálogo de la tienda física, realizar pagos durante el proceso de pago y obtener más información sobre el inventario disponible.

Dado que estos productos están centrados en empresas, Google no ha revelado sus precios. Las empresas pueden conectarse a Google Cloud para compartir los requisitos de su organización y obtener una cotización.

[ad_2]

Source Article Link

Categories
News

Hugging Face ofrece la biblioteca Smolagents para crear agentes de IA utilizando LLM de código abierto

[ad_1]

abrazo de cara La semana pasada presentó una nueva biblioteca de códigos para permitir a los desarrolladores crear fácilmente agentes de inteligencia artificial (IA). La herramienta, llamada smolagents, define la lógica subyacente de agentes de IA simples y de propósito general que pueden realizar acciones implementándolas en código. Smolagent se puede vincular a cualquier modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto o a un número selecto de LLM basados ​​en la nube. Los desarrolladores también pueden crear herramientas para conectar la parte de salida externa del agente. Estas herramientas también se pueden compartir en la plataforma para permitir que otros desarrolladores accedan a ellas y las utilicen.

Hugging Face ofrece una biblioteca de Smolagents para agentes de IA

en un Publicación de blogLa plataforma de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) anunció la nueva herramienta que tiene como objetivo facilitar a los desarrolladores el uso de las capacidades de los agentes. La biblioteca viene con aproximadamente 1000 líneas de código que definen la funcionalidad básica del agente de IA. Los desarrolladores pueden adjuntarlo al LLM y a cualquier herramienta externa de recopilación de datos o ejecución de acciones. Al centrarse únicamente en estos dos elementos, la plataforma afirma que a los desarrolladores les resultará más fácil crear nuevos agentes y utilizarlos en sus proyectos y aplicaciones.

Los Smolagents están diseñados teniendo en cuenta factores simples. Esto significa que pueden realizar cualquier tarea, pero probablemente no sean adecuados para trabajos de varios pasos o de múltiples agentes. Hugging Face declaró que puede escribir acciones en código (como ejecutar acciones) pero no puede usarse para escribir dicho código. La plataforma también permite a los desarrolladores implementar tengo un agente En ambientes aislados vía E2B para probar confiabilidad y modificar salidas.

La biblioteca del agente también admite el estándar ToolCallingAgent que escribe acciones en JSON o manchas de texto. Además, una vez que un desarrollador crea una herramienta de agente, también puede compartirla con la comunidad. Los usuarios pueden elegir cualquier modelo abierto alojado en la plataforma a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de inferencia gratuita o elegir entre una lista de más de 100 modelos diferentes basados ​​en la nube.

Cuando navega a la herramienta, Hugging Face recomienda crear una función que contenga sugerencias para escribir en las entradas y salidas, así como descripciones de las entradas. Al resaltar el caso de uso, la plataforma mostró un código para un agente de inteligencia artificial que puede obtener tiempos de viaje de Google Maps y planificar rutas de viaje para los usuarios.

Para lo último Noticias de tecnología y ReseñasSiga Gadgets 360 en incógnita, Facebook, WhatsApp, Temas y noticias de google. Para ver los últimos vídeos sobre gadgets y tecnología, suscríbete a nuestro canal. canal de youtube. Si quieres saber todo sobre los top influencers, sigue nuestra web ¿Quién es ese 360? en Instagram y YouTube.


La fecha de lanzamiento de la serie Oppo Reno 13 5G en India está fijada para el 9 de enero; Configuraciones de RAM y almacenamiento reveladas



KuCoin lanza una nueva función de pago que permite pagos similares a UPI mediante códigos QR



[ad_2]

Source Article Link

Categories
News

Agentes de IA en 2025: qué son y cómo podrían revolucionar las industrias de todo el mundo

[ad_1]

Después de obstetricia reciente inteligencia artificial La IA ha disminuido y muchos han planteado una pregunta importante: sí, es genial, pero ¿cómo puede tener un impacto en el mundo real? Era una pregunta válida. Si bien los chatbots de IA pueden verse como una ventanilla única para buscar información rápidamente, tener una conversación improvisada, hacer que escriban artículos y generar imágenes o videos, su función se limita en gran medida a un sistema en el que un usuario humano tendría que hacerlo constantemente. Esté atento al asunto. Úselo para obtener el resultado y supervisar el resultado.

Incluso si sus habilidades no podían ser ignoradas y tuvieron un impacto significativo en la mejora de la productividad de los trabajadores en ciertas áreas, le faltaba un elemento crucial que le impidió convertirse en un asistente leal que realmente pudiera manejar y automatizar tareas: la toma de decisiones. La IA generativa actual puede ayudar con ciertos aspectos del trabajo de una persona, pero no puede realizar el trabajo.

Por ejemplo, puede pedirle que escriba un correo electrónico a un cliente informándole de un retraso inesperado, pero no puede enviar ese mensaje ni soportar la respuesta enojada que envía. De igual forma, puedes utilizar mellizo o ChatGPT Para preguntar por el “Mejor teléfono inteligente para grabar videos”, pueden recomendar el último iPhone 16 Pro Max o Samsung Galaxy S24 Ultra. Pero no podrán buscar en la web para encontrar la mejor oferta para usted y realizar una compra.

Al reconocer esta brecha, las empresas de tecnología que trabajan en grandes modelos de lenguaje (LLM) han comenzado a utilizar la palabra agente de inteligencia artificial (IA). Los investigadores creen que los agentes de IA pueden tomar un sistema de IA basado en conocimientos y convertirlo en un sistema de acción que pueda realizar tareas integrales sin intervención humana.

Este término ha cobrado gran importancia durante la segunda mitad de 2024, y actualmente se trata como una panacea para todos los problemas relacionados con el trabajo. Y si bien hay algo de verdad en esto, ¿es realmente una tecnología transformadora con tal potencial? La respuesta puede ser un poco complicada, pero haremos todo lo posible para desglosarla y resaltar los diferentes aspectos que debes conocer. Profundicemos en ello.

¿Qué es un agente de IA?

Dado que esta tecnología aún se encuentra en su etapa incipiente, no existe una definición estándar de qué constituye exactamente un agente de IA. IBM el especifica Es un sistema que es “capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre del usuario” mediante el diseño de flujos de trabajo y el uso de herramientas. Similarmente, GoogleQue anunció su primer agente de inteligencia artificial, llamado Proyecto Mariner, el año pasado, y lo describe como un sistema que actúa como asistente de los humanos y les ayuda a completar tareas.

Amazon proporciona una definición más completa, que… describe Es “un programa que puede interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas autodefinidas para lograr objetivos predefinidos”. Los humanos establecen objetivos, pero el agente de IA elige de forma autónoma las mejores acciones que debe realizar para alcanzar esos objetivos.

En pocas palabras, un agente de IA puede entenderse como un sistema de IA que puede actuar en lugar de simplemente decirle al usuario la acción.

Destruye al agente de IA

Un agente de IA típico tendrá un modelo de lenguaje grande (LLM) como cerebro. Pero también incluirá otros elementos que le permitan utilizar esa inteligencia en acciones. En la mayoría de los casos, estas piezas adicionales son diferentes sensores, piezas mecánicas, codificadores o integración en otro software.

Los sensores permiten al agente de IA recopilar datos en diferentes formatos. Estas señales pueden ser visuales, sonoras, de temperatura o electrónicas. Las piezas mecánicas se utilizan normalmente para inteligencia artificial incorporada o robots que necesitan realizar acciones del mundo real, como levantar un objeto o moverse de un lugar a otro. Los codificadores se utilizan para convertir diferentes tipos de señales en información que los LLM pueden procesar. Finalmente, la integración de software brinda la capacidad de realizar tareas.

También es importante resaltar otra diferencia crucial entre los modelos de IA y los agentes de IA en este punto. Los modelos de IA tienen una base de datos previa al entrenamiento que constituye la base de su conocimiento. Todo lo que no sea parte de la base de datos no generará resultados. Un buen ejemplo de esto es una versión anterior de ChatGPT que estaba fuera de línea y tenía una fecha límite. Si le pidieran que respondiera una pregunta relacionada con eventos actuales, no podría responderla.

Por el contrario, los agentes de IA, cuando se integran con sistemas relevantes, pueden recopilar de forma autónoma nuevos datos para resolver problemas que no serían posibles con su base de datos existente. Por ejemplo, el proyecto Google Mariner puede hacer esto. interactúa Con el navegador para encontrar la mejor oferta en un reloj inteligente.

Otro aspecto de los agentes de IA es la capacidad de manejar tareas complejas. Los agentes de IA tienen la capacidad de pensar en el futuro, por lo que pueden dividir una tarea compleja en varias tareas más sencillas y luego completarlas una por una. Esta comprensión contextual del problema y la capacidad de saber cómo resolverlo es una función central de los agentes de IA.

Un buen ejemplo de esto es Géminis recientemente. Añadió Herramienta de búsqueda profunda. Los usuarios pueden pedirle que explique algún tema técnico o especializado. Luego, la IA crea un plan de investigación de varios pasos, divide el tema en partes más pequeñas, encuentra trabajos de investigación y artículos relevantes sobre el tema, ejecuta el plan, realiza la investigación y analiza los datos recopilados para crear un informe detallado.

Aplicaciones de los agentes de inteligencia artificial

Las empresas de IA han estado promoviendo los agentes de IA como una herramienta que se puede utilizar en todas las industrias y en diferentes escenarios. Se puede utilizar como asistente de voz para dispositivos que pueden realizar tareas específicas del dispositivo (como tomar una foto o reproducir música). Se puede agregar a una aplicación o programa y realizar tareas dentro de él (comprar un producto a través de un agente basado en navegador). También se pueden agregar a los sistemas empresariales y pueden detectar fraudes o encontrar formas de mejorar diversos procesos.

Aparte de esto, también se dice que los agentes de IA realizan tareas transformadoras en algunas industrias. En el ámbito sanitario, se puede utilizar para diagnóstico, recomendación de tratamientos y descubrimiento de fármacos. En el sector de la automoción, se puede utilizar para crear coches autónomos. También se dice que los agentes de IA pueden volar drones a zonas de desastre para recopilar y analizar datos y proporcionar información útil para las operaciones de rescate.

También tiene aplicaciones en las industrias manufactureras a través de robots impulsados ​​por IA, en la industria del juego como desarrollador de juegos o como personaje no jugador (NPC) dentro de los juegos, y en el sector educativo para crear planes de estudio personalizados y calificar exámenes en humanos. -como disfraces.

Sin embargo, es importante señalar que, si bien las empresas de tecnología comercializan agentes de IA como agentes integrales para todo tipo de automatización inteligente de extremo a extremo, la tecnología actual limita su caso de uso a roles específicos, en gran medida basados ​​en tareas, en lugar de tareas generales. . -Herramienta de propósito.

Agentes de inteligencia artificial en 2025

Sin embargo, es importante que desarrollemos nuestras expectativas y entendamos qué podemos esperar de manera realista de los clientes de IA en el año en curso. Es poco probable que los agentes de IA ingresen a la fuerza laboral en sectores críticos como la manufactura, la automoción, la atención sanitaria o la educación.

Sin embargo, este año debería ver agentes de IA ingresar a la electrónica de consumo, aplicaciones móviles y de escritorio, así como sitios web y plataformas. Por ejemplo, el proyecto Google Mariner se puede integrar con Google Chrome Y ayudar a los usuarios a realizar compras y encontrar archivos en la web para finales de este año.

También se rumorea que OpenAI lanzará su propio agente de IA este año que podría mejorar aún más las capacidades de ChatGPT y permitirle realizar ciertas acciones en el dispositivo de un usuario e Internet. Uso de computadora antrópica. herramienta También se espera que se lance una versión global que ayudará a los usuarios con sus tareas diarias en el dispositivo.

Con el tiempo, también deberíamos ver un cambio en el que los agentes de IA puedan imitar pulsaciones de teclas, movimientos del mouse y clics, y hacer más en los dispositivos. Por ejemplo, a finales de año se dispondrá de herramientas más eficaces, como Agente codificador Devin puede escribir código de principio a fin, probarlo, encontrar y corregir errores e implementarlo sin intervención humana. Pero sería demasiado optimista incluir eso en nuestro itinerario para 2025.

En el lado empresarial, los agentes de IA pueden asumir un papel más importante a la hora de completar algunas tareas organizativas, como monitorear grandes volúmenes de datos, preparar informes analíticos y brindar recomendaciones y correcciones de rumbo. También se puede utilizar en algunas funciones de ciberseguridad. En particular, Meta afirmó que ya utiliza inteligencia artificial para garantizar que se sigan las pautas. YouTube también utiliza inteligencia artificial para detectar violaciones de derechos de autor.

Sin embargo, no esperamos que los agentes de IA entren en funciones comerciales críticas este año porque la tecnología aún no ha sido probada y su confiabilidad será cuestionable. Las empresas, especialmente las instituciones públicas o aquellas respaldadas por grandes inversores, generalmente son reacias al riesgo y es poco probable que brinden acceso a datos confidenciales.

Problemas con los agentes de inteligencia artificial

Dado que la IA es la tendencia actual en tecnología y tiene el potencial de revolucionar una gran cantidad de industrias, es comprensible por qué hay tanto entusiasmo en torno a los agentes de IA. Sin embargo, más allá de las gafas color de rosa, hay varios problemas con los agentes de IA que deben abordarse antes de que la tecnología pueda adoptarse ampliamente. Por otro lado, si esta tecnología no se verifica, puede plantear muchos riesgos.

Uno de los principales problemas que enfrentan los agentes de IA es el sesgo y la discriminación que provienen de sus datos de entrenamiento y que pueden conducir a resultados discriminatorios. Esto también pone de relieve otra cuestión de transparencia en los agentes de IA. Con arquitectura y algoritmos complejos, la mayoría de los agentes de IA son sistemas complejos y opacos donde es difícil entender cómo y por qué se toman ciertas decisiones.

También hay problemas de seguridad y privacidad. Desde una perspectiva de seguridad, los agentes de IA pueden ser vulnerables a ataques adversarios, donde actores maliciosos manipulan los datos ingresados ​​para engañar al sistema. Además, dado que los agentes de IA necesitan conectarse a múltiples sistemas y recopilar una gran cantidad de datos para realizar tareas, también plantean riesgos para la privacidad.

Con tantos desafíos, las empresas de IA tendrán la difícil tarea de convencer a empresas e individuos del lado positivo de la tecnología y, al mismo tiempo, tranquilizarlos sobre el lado negativo. De todos modos, es innegable que los agentes de IA representarán una gran parte de la publicidad de IA en 2025.

[ad_2]

Source Article Link

Categories
News

Microsoft lanza AIOpsLab, un marco de IA unificado de código abierto para agentes AIOps

[ad_1]

microsoft Los investigadores han lanzado un marco de inteligencia artificial (IA) de código abierto para agentes que operan en entornos de nube. Se llama AIOpsLab y es un marco de investigación basado en principios que permite a los desarrolladores crear, probar, comparar y mejorar agentes AIOps. El marco es compatible con el servicio Azure AI Agent. AIOpsLab utiliza una interfaz de middleware, un generador de errores y carga de trabajo, así como una capa de observabilidad que muestra una amplia gama de datos de telemetría. En particular, la compañía dijo que se aceptó un documento sobre el marco en el Simposio anual ACM sobre Computación en la Nube (SoCC'24).

Microsoft lanza AIOpsLab para agentes basados ​​en la nube

Los servicios basados ​​en la nube y las organizaciones que los aprovechan a menudo enfrentan importantes desafíos operativos, especialmente en el diagnóstico y mitigación de errores. Los agentes AIOps, también conocidos como agentes de inteligencia artificial para operaciones de TI, son herramientas basadas en software que se utilizan para monitorear, analizar y optimizar los sistemas en la nube y resolver estos desafíos operativos.

Investigadores de Microsoft, en un Publicación de blogdestacó que cuando se trata de análisis de causa raíz de incidentes (RCA) o clasificación, los agentes AIOps dependen de servicios y conjuntos de datos propietarios, y solo utilizan marcos que atienden a soluciones específicas. Esto no logra captar la naturaleza dinámica de los servicios en la nube en el mundo real.

Para resolver este problema, la compañía ha lanzado un marco unificado de código abierto llamado AIOpsLab para desarrolladores e investigadores que les permitirá diseñar, desarrollar, evaluar y mejorar las capacidades de los agentes. Una de las formas básicas de resolver el problema es separar estrictamente el proxy y el servicio de aplicación mediante una interfaz intermedia. Esta interfaz se puede utilizar para integrar y ampliar otras partes del sistema.

Esto permite al agente AIOps abordar el problema paso a paso, simulando escenarios de la vida real. Por ejemplo, se podría enseñar a un agente a encontrar primero una descripción del problema, luego comprender las instrucciones y luego utilizar las interfaces de programación de aplicaciones (API) disponibles para invocar acciones.

AIOpsLabs también viene con un generador de errores y cargas de trabajo que se puede utilizar para capacitar a estos agentes de IA. Puede crear simulaciones de escenarios normales y defectuosos para permitir que los agentes de AIOps adquieran conocimientos sobre cómo resolverlos y eliminar cualquier comportamiento no deseado.

Además, AIOpsLab también viene con una capa de monitoreo extensible que brinda capacidades de monitoreo al desarrollador. Debido a que el sistema recopila una amplia gama de datos de telemetría, el marco solo puede mostrar datos relevantes para agentes específicos, lo que permite a los desarrolladores una forma granular de realizar cambios.

AIOpsLab actualmente admite cuatro tareas principales dentro del dominio AIOps: detección de incidentes, localización, diagnóstico de causa raíz y mitigación. Actualmente, el marco de IA de código abierto de Microsoft es disponible En GitHub con licencia MIT para casos de uso personal y comercial.

Los enlaces de afiliados pueden generarse automáticamente; consulte nuestro sitio web Declaración de ética Para más detalles.

[ad_2]

Source Article Link

Categories
Computers

Los agentes de jugadores del Newcastle United están a la espera de los pagos atrasados ​​que le adeuda el club

[ad_1]

Múltiples actores Newcastle United Los jugadores se han quedado en la oscuridad después de que las cuotas que les adeudaba el club no fueran pagadas a tiempo.

Varios agentes deberían haber recibido sus comisiones en septiembre y todavía están esperando, sin ninguna explicación sobre lo que está sucediendo o cuándo se resolverá el asunto.

Los miembros de alto nivel del equipo a quienes se les paga a tiempo parcial a través de derechos de imagen se han visto afectados por retrasos similares, aunque Newcastle dice que recientemente han tomado medidas para solucionar el problema.

Se cree que es un problema de procesamiento financiero a nivel de propiedad –no de flujo de caja o de mayor complejidad– y no ha afectado los salarios regulares.

Aunque los agentes morosos son frecuentes en toda la industria, el caso de Newcastle es inusualmente largo y especialmente dado que se trata de una obligación contractual estándar.

Los derechos de imagen varían ligeramente ya que se debe enviar factura y si no llega inmediatamente puede provocar un retraso.

El club dice que los depósitos ya se han realizado o están en camino, y acepta que sus comunicaciones deberían haber sido mejores. También hay campamentos de jugadores que no se vieron afectados o vieron corregida su situación más rápidamente que otros.

Esto ha creado cierta confusión entre los involucrados, ya que no coincide con su experiencia en Newcastle hasta el momento, especialmente dada la riqueza de la propiedad.

El club se enfrenta a retos no relacionados en sus constantes intentos de progresar dentro y fuera del campo, respetando al mismo tiempo las reglas del juego. primera divisiónReglas de rentabilidad y sostenibilidad.

Esto ha afectado seriamente su actividad de transferencias después de un período inicial de enormes inversiones tras la adquisición liderada por Arabia Saudita en 2021.

Además, aún no hay novedades confirmadas sobre los planos del nuevo campo de entrenamiento o del estadio.

profundizar

ir más profundo

Proyecto Newcastle United: ¿Cómo avanza después de tres años?

“Una mirada extraña al club de fútbol más rico del mundo”

Análisis de George Culkin

Al menos, esta es una mirada curiosa al club de fútbol más rico del mundo. En primer lugar, Newcastle nunca se sintió cómodo con esa descripción, pero ahora parece cada vez más irrelevante.

En un panorama de reglas de rentabilidad y sostenibilidad (PSR) de la Premier League, Newcastle no puede darse el lujo de gastar la enorme riqueza en la que pueden confiar los propietarios mayoritarios sauditas. Desde el primer día después de la adquisición, superar a los rivales locales en lugar de gastar más ha sido el mantra en St James' Park.

Por un tiempo, fue un poco de ambas cosas. Newcastle se salvó del descenso y se clasificó para Primera División Liga de Campeones de la UEFA A través de una combinación de importantes inversiones, a Eddie Howe le encanta formar reclutas inteligentes Bruno Guimaraes y Sven Putman.

El año pasado fue aún más agotador. Dentro y fuera del campo, las lesiones se han apoderado de ellos, ha habido desestabilización provocada por las salidas de Dan Ashworth como director deportivo y Amanda Staveley como copropietaria, su batalla por cumplir con el PSR ha llevado a ventas devastadoras y dos ventanas de transferencia. ahora han pasado sin un primer aficionado. – El equipo se fortalece.

Con problemas más importantes, como la falta de un nuevo campo de entrenamiento y la remodelación del estadio, ser más inteligente nunca ha sido tan difícil. ¿Newcastle todavía tiene el deseo y el impulso para hacer esto? Como Alan Shearer dijo en el atleta La semana pasada“Es como si el gran 'proyecto' que siguió a la adquisición hubiera llegado a una encrucijada”.

Lo que lo hace aún más extraño es que Newcastle correría el riesgo de distanciarse de los agentes y jugadores del equipo, las mismas personas en las que deberían confiar más que nunca.

profundizar

ir más profundo

Alan Shearer: Newcastle está a la deriva y el “proyecto” se encuentra en una encrucijada

(Matt McNulty/Getty Images)

[ad_2]

Source Article Link

Categories
Politics

Marvel TV Boss aborda la cuestión de si los Agentes de SHIELD y el Agente Carter son canon del MCU después de años de controversia

[ad_1]

Después de que la línea de tiempo de Marvel Cinematic Universe comenzara a canonizar programas de televisión de Marvel anteriores como imprudente, Agentes escudo y Agente carter Obtenga una explicación de Marvel Studios. Si bien Disney+ es la principal fuente de programas de televisión de Marvel Studios, los fanáticos todavía esperan que la era ABC de las series de Marvel se reconozca más en la continuidad del MCU. Con ofertas como Agentes escudo y Agente carter Su paradero en el canon general aún no está claro, y los dramas de ABC pueden finalmente estar cerca de ubicarla en la línea de tiempo de la Tierra-616.

ScreenRant Joe Deckelmeier se sentó recientemente con Brad Winderbaum, presidente de Televisión, Streaming y Animación de Marvel Studios, para hablar Y si…? Temporada 3, y el CEO apareció brevemente. Agentes escudo y Agente carter En cuanto a su estado canónico de MCU. Aunque no se han revelado muchos detalles, Winderbaum dijo que le gusta pensar en intentar hacerlo. “Vincula esos programas de ABC con la sharia” Donde mencionó lo siguiente:

Brad Winderbaum: Bueno, les diré esto y se lo expresaré de esta manera. Es interesante para mí pensar en cómo estos programas de ABC se concilian con la ley. Para mí, si me conoces y sabes cómo funciona mi mente, esta es un área divertida para visualizar.

ScreenRant: Bueno, tengo una lista que se desglosa transversalmente donde encaja la MCU. Entonces te lo enviaré.

Brad Winderbaum: Lo necesito. lo necesito.

Con los últimos comentarios de Winderbaum, Parece que Marvel Studios puede estar intentando acertar con la ambientación Agentes escudo y Agente carter Encajar en la línea de tiempo de manera que tenga sentido creativamente.. Es importante recordar que antes de las ofertas de Disney+ de Marvel Studios, había una división separada de Marvel TV que Kevin Feige no supervisaba. Los programas de ABC, Netflix y Hulu Marvel tenían a Jeph Loeb como director creativo, lo que significa que Feige no tenía ningún papel práctico antes de que Marvel TV fuera absorbida por el ámbito de Marvel Studios como director creativo.

Desde Winderbaum no ha trabajado Agentes escudo o Agente carterhay muchas temporadas de contenido para que él y su equipo revisen cuando se trata de descubrir dónde pueden llegar dentro del MCU en general. cuando se trata de Agente carter El elenco y la historia que contaba su programa probablemente facilitarían a Marvel Studios colocar el drama de ABC en el canon, ya que se desarrolla directamente después de eso. Capitán América: El primer vengador. Sin embargo, desde entonces Agentes escudo Continuó en la séptima temporada y trató sobre viajes en el tiempo, lo que presentó un desafío mayor, especialmente en la tercera fase, ya que era cuando el programa hacía menos conexiones con las películas.

Dada la cantidad de comentarios hechos por los fanáticos de Marvel cuando se trata de la falta de Agentes escudo Personajes y referentes de la franquicia cinematográfica, Es fantástico saber que Winderbaum finalmente podría estar intentando encajar en el programa, incluso Agente carteren la línea de tiempo de MCU. No sería sorprendente si algún día, similar a lo que sucedió con los programas de Marvel-Netflix este año, Agentes escudo y Agente carter Las temporadas pasadas aparecen correctamente en la línea de tiempo de Disney+. Pero hasta entonces, los fans siempre podrán revivir cada temporada. Agentes escudo y Agente carter A través de Disney+ o en Blu-ray/DVD.

Y si…?
La temporada 3 se estrenará el 22 de diciembre en Disney+.

Próximas películas del MCU

[ad_2]

Source Article Link