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Google Deepmind está lanzando su generador de vídeo con IA Veo 2

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Google DeepMind Presentó sus herramientas de inteligencia artificial de próxima generación, Veo 2 e Imagine 3, junto con una nueva y divertida experiencia, Whisk, destinada a remezclar elementos visuales de manera creativa.

Veo 2 es la última versión de la herramienta de creación de vídeo insignia de la compañía, que según Google Podrá lograr un mayor realismo y una mejor comprensión del movimiento, la física y las técnicas cinematográficas. En su comunicado de prensa, Google Deepmind dijo que Veo 2 puede crear videos 4K y manejar indicaciones complejas, como lentes de cámara seleccionadas o tomas cinematográficas.

“Veo 2 comprende el lenguaje único de la cinematografía”, decía el comunicado de prensa, enfatizando su capacidad para ofrecer opciones estilísticas como “tomas de seguimiento de ángulo bajo” o “poca profundidad de campo”. Es más, la compañía dice que a diferencia de los modelos anteriores que a menudo “alucinaban” imágenes extrañas (como extremidades adicionales), el Veo 2 minimiza estas peculiaridades, haciendo que los resultados sean más naturales.

Velocidad de la luz triturable

Imagen 3, Lanzado en agostoobtuvo algunas mejoras con texturas más ricas, colores más brillantes y diversos estilos artísticos, desde paisajes realistas hasta dibujos animados. La actualización también se ajustará más fielmente a las afirmaciones de los usuarios.

Quizás la incorporación más interesante sea Whisk, una herramienta que permite a los usuarios remezclar imágenes de forma creativa. Combinando los modelos Imagen 3 y Gemini de Google, Whisk puede convertir ideas aproximadas de imágenes en obras de arte digitales como “caléndulas o alfileres de esmalte”, y al mismo tiempo genera automáticamente leyendas descriptivas.

Veo 2 se está implementando en VideoFX de Google, Imagen 3 llegará a ImageFX en más de 100 países y Whisk se lanzará para usuarios en los EE. UU. Puedes suscribirte a Lista de espera de Google Labs ahora.



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Google DeepMind demuestra capacidades mejoradas en Project Astra con Gemini 2.0

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Google DeepMindel ala de investigación de inteligencia artificial de la compañía, primero quitar el velo Proyecto Astra en I/O este año y ahora, más de seis meses después, el gigante tecnológico ha anunciado nuevas capacidades y mejoras en su agente de inteligencia artificial (IA). Basado en los modelos de IA Gemini 2.0, ahora puede hablar varios idiomas, acceder a múltiples plataformas de Google y tiene una memoria mejorada. La herramienta aún se encuentra en la fase de prueba, pero el gigante tecnológico con sede en Mountain View dijo que está trabajando para llevar el Proyecto Astra a la aplicación Gemini, al asistente de IA Gemini e incluso a factores de forma como gafas.

Google añade nuevas capacidades en el Proyecto Astra

Project Astra es un agente de IA de propósito general similar en funcionalidad al agente OpenAI Modo de visión O Meta Ray Ban gafas inteligentes. Puede integrarse con el hardware de la cámara para ver el entorno del usuario y procesar datos visuales para responder preguntas sobre ellos. Además, el agente de IA viene con una memoria limitada que le permite recordar información visual incluso cuando no se ve activamente a través de la cámara.

Google DeepMind fue destacado en un Publicación de blog Desde la presentación en mayo, el equipo ha estado trabajando para mejorar el agente de IA. Ahora, con Gemini 2.0, el Proyecto Astra ha recibido varias actualizaciones. Ahora puede hablar varios idiomas y una mezcla de idiomas. La compañía dijo que ahora comprende mejor los acentos y las palabras poco comunes.

La empresa también ha introducido el uso de herramientas en el Proyecto Astra. Ahora se puede confiar en búsqueda de googleY la lente y los mapas y mellizo Para responder preguntas complejas. Por ejemplo, los usuarios pueden mostrar un punto de referencia y pedirle a un agente de IA que les muestre direcciones para llegar a su casa, y este puede reconocer el objeto y dirigir verbalmente al usuario a casa.

También se ha actualizado la función de memoria del agente de IA. En mayo pasado, el Proyecto Astra sólo podía retener información visual de los últimos 45 segundos y ahora se ha ampliado a 10 minutos de memoria durante una sesión. Además, también puede recordar más conversaciones anteriores para brindar respuestas más personalizadas. Finalmente, Google afirma que el agente ahora puede comprender el lenguaje en el tiempo de respuesta de una conversación humana, lo que hace que las interacciones con la herramienta sean más humanas.

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Genie 2 de Google DeepMind puede crear mundos interactivos en 3D

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Google acaba de revelar DeepMind genio 2que es una IA de modelado mundial capaz de crear mundos 3D y mantener esos entornos durante un período mucho más largo. Genie 2 no es un motor de juego. Es un modelo de publicación que crea imágenes a medida que el jugador (ya sea un humano u otro agente de IA) se mueve por el mundo simulado por el software. Todo lo que necesita para comenzar es una única foto generada por IA o a partir de una foto real.

Hay limitaciones: DeepMind dice que el modelo puede crear mundos “consistentes” durante hasta 60 segundos, y la mayoría de los ejemplos que la compañía compartió el miércoles duran mucho menos: la mayoría de los videos duran entre 10 y 20 segundos. La calidad de la imagen también se degrada y disminuye cuanto más tiempo le toma al Genie 2 mantener la ilusión de un mundo consistente.

– Matt Smith

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Las historias tecnológicas más importantes que te perdiste

HechoHecho

Bethesda

Indiana Jones y el Gran Círculo aquí. Claro, este no es Harrison Ford, pero esta personificación de Troy Baker es una excelente película independiente, reforzada por una escritura, un sonido y una dirección que la hacen sentir como una película clásica de Spielberg y Lucas. El juego tiene algunas asperezas, pero todas son descaradamente Indiana Jones.

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HechoHecho

ora

Oura está implementando la detección de enfermedades respiratorias para los usuarios de Ring Gen 3 y Ring 4. Los usuarios con una suscripción activa deberían obtener Symptom Radar antes del 11 de diciembre. La función analiza métricas, incluida la frecuencia cardíaca en reposo, la temperatura de la piel, los datos del sueño y la frecuencia respiratoria, para ver si hay alguna diferencia con las estadísticas de referencia. Si es así, Oura podrá indicarte que ha detectado posibles síntomas de resfriado o gripe. ¡Justo a tiempo para las vacaciones!

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Google DeepMind presenta el modelo de IA Genie 2, que puede crear mundos 3D jugables para entrenar agentes de IA

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Google DeepMind Genie presentó el miércoles el sucesor de su modelo de inteligencia artificial (IA) Genie, que puede generar infinitos mundos de juegos en 2D. El nuevo modelo de IA, llamado Genie 2, es capaz de crear entornos 3D únicos que pueden controlarse y operarse en base a un único vector de imagen. La compañía describió a Genie 2 como un “modelo universal” de inteligencia artificial y afirmó que puede crear entornos de hasta un minuto de duración utilizando objetos consistentes. La compañía dijo que estos mundos generados pueden ser jugados por humanos o usarse para entrenar agentes de inteligencia artificial.

Google DeepMind presenta el modelo de inteligencia artificial Genie 2

en un Publicación de blogLa empresa detalló el nuevo modelo de IA y sus capacidades. mientras predecesor El modelo de IA Genie 2 solo puede crear mundos de juego para plataformas 2D y puede crear mundos 3D completos con modelos consistentes con los que interactuar. Esto significa que los humanos o agentes de IA pueden caminar, correr, nadar, trepar y realizar más acciones en estos entornos.

Las capacidades generativas permiten a Genie 2 crear caminos, edificios y objetos que no se pueden ver en la imagen de entrada. Estos elementos son diseñados y presentados por el modelo desde cero. Además, el modelo básico también puede mantener la coherencia en estos entornos. Esto significa que incluso cuando el jugador se aleja de un área y regresa, los entornos siguen siendo los mismos.

Aparte de esto, Genie 2 es capaz de generar diferentes puntos de vista como puntos de vista en primera persona, puntos de vista isométricos o puntos de vista en tercera persona. Además, los usuarios también pueden interactuar con objetos en los mundos generados y realizar acciones como abrir una puerta, inflar un globo o subir una escalera. También se le puede pedir al modelo que cree efectos relacionados con la física, como ondas de agua, humo, gravedad, iluminación direccional, reflejos y más.

En términos de detalles técnicos, DeepMind explicó que Genie 2 es un modelo de difusión latente autorregresivo y fue entrenado en un gran conjunto de datos de video. La arquitectura Transformers también incluye un codificador automático que permite generar estos mundos cuadro por cuadro.

En particular, DeepMind también Liberado Un modelo de IA denominado Scalable Instructable Multiworld Agent, o SIMA, a principios de este año, es esencialmente capaz de realizar funciones de agente de IA en mundos 3D. La compañía dice que Genie 2 es capaz de proporcionar entornos únicos para agentes de IA similares y entrenarlos en diferentes escenarios de la vida real.

Dado que el modelo global puede crear entornos únicos, Google dice que esto eliminará el riesgo de contaminación de datos y permitirá a los desarrolladores evaluar adecuadamente las capacidades del agente de IA.

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La aplicación de pronóstico del tiempo DeepMind AI supera al sistema global

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Imagen satelital del tifón Hagibis acercándose a Japón

El tifón Hagibis se acerca a Japón en 2019. La tormenta fue uno de los eventos utilizados para estudiar la precisión de un sistema de pronóstico basado en inteligencia artificial.Fuente de la imagen: NASA Worldview, Sistema de Información y Datos del Sistema de Observación de la Tierra (EOSDIS)/AP/Alamy

Google DeepMind ha desarrollado el primer modelo de inteligencia artificial (IA). Previsión del tiempo Con mayor precisión que el mejor sistema actualmente en uso. El modelo genera pronósticos con hasta 15 días de anticipación, y lo hace en minutos, en lugar de las horas que requiere el software de pronóstico actual.

El sistema puramente de IA supera al mejor modelo operativo de mediano alcance del mundo, el modelo combinado (ENS) del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos de Medio Plazo, en la predicción de condiciones climáticas extremas como huracanes y tornados. Olas de calor. Este avance podría ayudar a marcar el comienzo de una era El pronóstico del tiempo por IA es más rápido y confiable que los sistemas actualesDicen los investigadores. El sistema, llamado GenCast, se describe hoy en naturaleza1.

Los pronósticos tradicionales, incluidos los pronósticos de la ENS, se basan en modelos matemáticos que simulan las leyes de la física que gobiernan la atmósfera terrestre. Utilizan supercomputadoras para procesar datos de satélites y estaciones meteorológicas – Un proceso que requiere horas y enormes cantidades de potencia informática.

Por el contrario, GenCast se entrenó únicamente con datos meteorológicos históricos, lo que permite al sistema extraer relaciones complejas entre variables como la presión del aire, la humedad, la temperatura y el viento. Esto le ayuda a superar a los sistemas estrictamente basados ​​en la física, afirma Ilan Price, científico investigador de Google DeepMind en Londres y autor del artículo.

“Hemos hecho un gran progreso para alcanzarnos y adelantarnos ahora. [physics-based models] “Con aprendizaje automático”, dice Price.

La inteligencia artificial surge

La previsión meteorológica mediante inteligencia artificial se ha desarrollado rápidamenteMuchas empresas compiten por desarrollar nuevos y mejores modelos. Entre ellos está Huawei2 en Shenzhen, China y Nvidia en Santa Clara, California. A principios de este año, Google lanzó NeuralGCM3, Un sistema híbrido que combina modelos basados ​​en la física e inteligencia artificial Elaborar previsiones a corto y largo plazo a la par de los modelos tradicionales.

Algunos sistemas de IA lanzados hasta ahora son modelos “deterministas”, lo que significa que solo hacen una predicción y no estiman la probabilidad de que la predicción sea correcta. Por el contrario, GenCast crea pronósticos “agregados”: un conjunto de pronósticos, cada uno de los cuales se produce a partir de condiciones iniciales ligeramente diferentes. Al combinar estos pronósticos en un conjunto, los científicos pueden producir pronósticos finales y estimar la probabilidad de que ocurra el clima esperado.

Price y sus colegas entrenaron la IA con datos meteorológicos globales de 1979 a 2018 y luego predijeron el tiempo para 2019. Para verificar su precisión, compararon los pronósticos de GenCast con datos meteorológicos reales y pronósticos de ENS para ese año.

GenCast fue más preciso que ENS en el 97% de las métricas utilizadas en el cuadro de mando para evaluar dichos pronósticos “probabilísticos”. También fue mejor para predecir el calor, el frío y el viento extremos, así como las trayectorias de los ciclones tropicales.

GenCast produce pronósticos de 15 días en 8 minutos en un chip de procesamiento impulsado por IA. Price dice que esta velocidad es “mucho más rápida” que el tiempo que tardan los modelos tradicionales.

Código para todos

Los investigadores publicaron el código base y pusieron a disposición parámetros del modelo llamados “pesos” para uso no comercial. Price dice que esto ayudará a “democratizar” la investigación y aumentar el acceso público a los modelos meteorológicos.

“Es realmente una gran contribución a la ciencia abierta”, afirma Matthew Chantry, coordinador de aprendizaje automático en el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo en Reading, Reino Unido. “Necesitamos comprender cómo funcionan estos modelos en fenómenos meteorológicos más extremos”, afirma, y ​​publicar el modelo y los datos públicamente permitirá a la comunidad de investigadores evaluarlos.

Chantry leyó un manuscrito del artículo cuando se publicó en el archivo de preimpresión el año pasado y se inspiró en el método de “difusión” de GenCast, que introduce ruido aleatorio en el modelo para mejorar su confiabilidad. “Ya hemos implementado algunos avances clave en nuestro modelo de aprendizaje automático”, afirma. El modelo resultante, llamado Inteligencia Artificial/Sistema Integrado de Previsión (AIFS), se publicará pronto, añade.

Price dice que obtener pronósticos más precisos con anticipación puede ayudar a las personas a tomar decisiones informadas, especialmente para quienes viven en la trayectoria del huracán.

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Google DeepMind lanza una “marca de agua” en el texto generado por IA

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Ilustración de una hélice de ADN azul y rosa

Las etiquetas químicas adheridas a unidades de ADN disponibles en el mercado pueden codificar datos fácilmente. Crédito: Nobeastsofierce/SPL

La actualización epigenética permite que el ADN almacene información como código binario: cadenas de 0 y 1 utilizadas por las computadoras estándar. Los investigadores han desarrollado un sistema compuesto por “ladrillos” cortos de ADN, con o sin grupos metilo, Se pueden agregar al tubo de reacción para formar la cadena de ADN en crecimiento que representa el código binario deseado.. Luego, la información codificada se puede leer utilizando tecnología de secuenciación de ADN que detecta grupos metilo a lo largo de la cadena. “El almacenamiento de ADN todavía tiene un largo camino por recorrer antes de que adquiera importancia comercial”, afirma el físico Nicholas Ghez. “Pero se necesita tecnología disruptiva”.

Naturaleza | lectura de 5 minutos

referencia: naturaleza papel

Un diagrama que muestra la escritura de información sobre moléculas de ADN utilizando grupos metilo.

Los investigadores prepararon una plantilla de una molécula de ADN con una secuencia específica y un conjunto de “ladrillos”: moléculas de ADN cortas que se unen a secuencias complementarias únicas en la plantilla. El ladrillo se puede metilar uniéndole un grupo metilo (CH3) para un par específico de nucleótidos. Si el ladrillo está metilado, la enzima también agregará uno al sitio complementario de la plantilla. De lo contrario, la plantilla permanecerá sin metilar. La presencia o ausencia de grupos metilo en la plantilla se puede utilizar para representar bits (valores binarios 1 o 0) y se puede leer utilizando un secuenciador de ADN. (Noticias y opiniones de naturaleza | 7 minutos de lectura, naturaleza cortafuegos)

Los investigadores de Google DeepMind crearon una “marca de agua”, llamada SynthID-Text, para Texto de etiqueta generado de forma invisible por inteligencia artificial (IA) – Y difundirlo a millones de usuarios de chatbot. Esta es la primera demostración realista de la marca de agua en texto, que es mucho más difícil de identificar que en imágenes. Poner marcas de agua en los resultados de los chatbots, como el Gemini de Google, podría facilitar la identificación de información errónea escrita por IA y los intentos de hacer trampa en el mundo académico. Sin embargo, los investigadores no han explorado hasta qué punto la marca de agua resiste los intentos intencionales de eliminarla. “En el contexto de la seguridad de la IA, no está claro hasta qué punto protege”, dice el informático Yves-Alexandre de Montjoye.

Naturaleza | lectura de 5 minutos

referencia: naturaleza papel

Nuestros cerebros pueden comprender algunas estructuras básicas de oraciones literalmente en un abrir y cerrar de ojos. Los investigadores midieron la actividad cerebral en personas a las que se les mostró una oración de tres palabras durante 300 milisegundos, seguida de otra que era igual o diferente en una palabra. Los participantes se volvieron más rápidos, Juicios más precisos cuando las oraciones contienen un sujeto, un verbo y un objeto, y la actividad cerebral se detecta en 130 milisegundos.Tiene aproximadamente el largo de una pestaña. “Así como su propio automóvil puede reconocerse rápidamente en un estacionamiento, ciertas estructuras lingüísticas pueden reconocerse rápidamente y luego desencadenar un rápido efecto de sintaxis en el cerebro”, dice la lingüista y coautora del estudio Lena Pylkkanen.

El guardián | 3 minutos de lectura

referencia: Avance de la ciencia papel

Características y opinión

Ante la proximidad de las elecciones estadounidenses, algunos líderes científicos están preocupados El estatus de la nación como principal superpotencia científica del mundo está en juego. China está a la zaga de Estados Unidos en gasto en I+D y ya ha superado a China en su participación en el 1% superior de las investigaciones citadas a nivel mundial. Algunos expertos dicen que los acalorados debates sobre la inmigración y la creciente polarización política pueden disuadir a los mejores y más brillantes del mundo de seguir sus carreras en Estados Unidos.

Naturaleza | lectura de 13 minutos

Carrera por la financiación de la investigación: un gráfico de líneas que compara la financiación de la investigación en los Estados Unidos con la de China y otras regiones.

Fuente: OCDE/MSTI

Las pasantías no son sólo para completar currículums. Permite a los estudiantes universitarios y académicos que inician su carrera aplicar sus conocimientos, desarrollar habilidades personales y adquirir experiencia en el lugar de trabajo. Pero hacerlo bien no siempre es fácil y, sin el apoyo adecuado, puede resultar estresante para los estudiantes. Cinco investigadores Comparta lo que creen que se necesita para ejecutar un programa de capacitación científica exitoso.. Aconsejan mantener viva la curiosidad, abrir canales de comunicación, conseguir apoyo institucional y dar a los estudiantes el crédito que merecen.

Naturaleza | 9 minutos de lectura

El químico Bruce Gibb se reconoce introvertido y trabaja en un sector que atiende cada vez más a los extrovertidos. El enfoque colaborativo de la “gran ciencia” es un elemento básico de la ciencia química moderna y es cada vez más favorecido por los financiadores. Sin embargo, Gibb escribió que A los equipos grandes a menudo les resulta difícil cambiar de rumbo, mientras que los equipos pequeños pueden ser disruptivos y crear nuevas oportunidades.. “La extraversión es un superpoder”, dice. “Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad, y existe un peligro real de que el gran buque portacontenedores científico pase por encima del pequeño barco científico sin mucha sacudida”.

Química Natural | 7 minutos de lectura

cita del dia

El científico ambiental John Morales se volvió viral a principios de este mes después de romper a llorar mientras informaba sobre el huracán Milton en televisión en vivo. La respuesta de apoyo en línea le mostró cuántas personas comparten su preocupación por el clima. Quiere que la gente utilice esta preocupación como motivación para actuar. (New York Times | 4 minutos de lectura)

Hoy cancelé mis planes de salir a beber con una avispa oriental (Vespa oriental). Los insectos tienen El nivel de tolerancia más alto conocido para el alcohol de cualquier tipo. En el reino animal, gracias a su afición por comer fruta podrida, que está llena de etanol, probablemente me beberán debajo de la mesa.

Mientras organizo nuevos planes para esta noche, avíseme si podemos organizar algo diferente en este boletín el informació[email protected].

Gracias por leer,

Jacob Smith, editor asociado, Nature Briving

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Naturaleza del resumen: investigación traslacional – Cubre biotecnología, descubrimiento de fármacos y productos farmacéuticos.

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La tecnología de marca de agua con IA de Google DeepMind SynthID es de código abierto para empresas y desarrolladores

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Google DeepMind El miércoles se lanzó una nueva tecnología de código abierto para marcar con agua texto generado por inteligencia artificial. La herramienta de marca de agua, denominada SynthID, es una herramienta de inteligencia artificial (IA) que se puede utilizar en diferentes métodos, incluidos texto, imágenes, videos y audio. Sin embargo, actualmente sólo ofrece la herramienta de marca de agua de texto para empresas y desarrolladores. La empresa aspira a que la herramienta se adopte más ampliamente para que el contenido generado por IA pueda descubrirse fácilmente. Las personas y las empresas pueden acceder a la herramienta a través del kit de herramientas de IA responsable actualizado del gigante tecnológico con sede en Mountain View.

Google DeepMind es una tecnología de marca de agua de texto con IA de código abierto

en un correo En Además del kit de herramientas Responsible GenAI, también se puede descargar desde la lista de Hugging Face en Google.

El texto generado por IA ya ha comenzado a inundar Internet. Implementación del laboratorio de IA de Amazon Web Services A el estudia A principios de este año, afirmó que hasta el 57,1 por ciento de todas las oraciones en línea traducidas a dos o más idiomas pueden haber sido generadas utilizando herramientas de inteligencia artificial.

Si bien los chatbots de IA que llenan Internet con tonterías generadas por IA pueden parecer un caso de spam inofensivo, tienen un lado oscuro. En manos de malos actores, las herramientas de inteligencia artificial pueden usarse para generar desinformación o contenido engañoso a gran escala. Dado que gran parte del discurso social ocurre en línea, tales acciones pueden influir en eventos de la vida real, como las elecciones, y pueden usarse para crear propaganda contra figuras públicas.

De todos los métodos, medir el texto generado por IA ha demostrado ser la tarea más difícil hasta la fecha. Esto se debe en gran medida a que no es posible poner marcas de agua en las palabras, e incluso si lo fuera, los malos actores siempre pueden reelaborar el contenido con un segundo ciclo de producción.

Sin embargo, SynthID de Google DeepMind utiliza un nuevo método para marcar el texto generado por IA. La herramienta utiliza aprendizaje automático para predecir qué palabras podrían aparecer después de una palabra en particular en una oración. Por ejemplo, considere la frase “John se sentía muy cansado después de trabajar todo el día”. Aquí, sólo puede aparecer un número limitado de palabras después de “extremadamente”.

Basándose en un análisis de los patrones de creación de contenido de varios modelos de IA, SynthID puede predecir qué palabra aparecerá después de “muy” y reemplazarla con otro sinónimo encontrado en su base de datos. La herramienta de marca de agua incrustará dichas palabras en toda la parte del contenido. Posteriormente, cuando la herramienta verifica el contenido generado por la IA, busca la cantidad de esas palabras para determinar su autenticidad.

En particular, para fotos y videos, SynthID agrega una marca de agua directa para encuadrar los píxeles para que permanezcan invisibles pero aún puedan detectarse en la herramienta. Para el audio, las ondas sonoras primero se convierten en un espectrograma y se agrega una marca de agua a esos datos visuales. Estas capacidades actualmente no están disponibles para nadie fuera de él. Google.

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¿Se convertirán los LLM en los mediadores definitivos, para bien o para mal? Los investigadores de DeepMind y los usuarios de Reddit parecen estar de acuerdo

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Los expertos en inteligencia artificial creen que los modelos de lenguajes grandes (LLM) pueden servir como intermediarios en ciertos escenarios donde no se pueden llegar a acuerdos entre individuos.

Un estudio reciente realizado por investigadores de Google DeepMind buscó explorar el uso potencial del MBA en este sentido, particularmente en relación con la resolución de disputas controvertidas en medio del clima político polémico a nivel mundial.

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Google suma el equipo Gemini a DeepMind en proceso de simplificación de la inteligencia artificial

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Google de Alphabet está moviendo el equipo detrás de él Géminis ai La aplicación asistente para su laboratorio de investigación DeepMind, continúa el plan de integración de los distintos grupos de la compañía que trabajan en el campo de la inteligencia artificial (IA).

El gigante de las búsquedas está simplificando su estructura para “seguir aumentando el ritmo del progreso”. Amnistía Internacional Desarrollo, director ejecutivo Sundar Pichai dijo en una publicación de blog el jueves. También se anunció que Prabhakar Raghavan, líder senior de las unidades de búsqueda y publicidad de Google, dejará su cargo después de cuatro años al frente de los negocios líderes de la compañía. Pichai dijo que Raghavan asumirá un nuevo rol como jefe de tecnología de Google.

Nick Fox, veterano Google El ejecutivo, que se desempeñó como vicepresidente de búsqueda bajo Raghavan, asumirá el rol de liderar los servicios de búsqueda, publicidad, mapas y compras de la compañía.

Google, el motor de búsqueda dominante en el mundo durante mucho tiempo, ha luchado en los últimos años contra la percepción de que está rezagado respecto de otros similares. microsofty OpenAI y otras startups que están implementando nuevas herramientas y servicios de IA generativa. Sin embargo, mientras la empresa trabaja para mantener su competitividad con los nuevos participantes que están revolucionando la investigación, también debe tener cuidado de no canibalizar su principal máquina de ganancias. En su anuncio, Pichai enmarcó la reorganización como una forma de racionalizar los avances de la empresa en inteligencia artificial.

Durante los últimos seis meses, Google ha estado reforzando sus equipos centrados en la IA, buscando mejorar los modelos Gemini para desafiar a empresas como OpenAI y Anthropic. En abril, la empresa trasladó sus equipos de modelado, investigación y responsables de IA a… mente profunda dividir. Poco después, fusionó DeepMind con Google Brain, una unidad de investigación competidora dentro de la empresa.

Fundado en Londres en 2010 como un laboratorio de investigación de estilo académico, DeepMind fue adquirido por Google en 2014. Los ejecutivos dicen que el laboratorio recientemente se ha alejado de su misión original y se ha centrado más en los productos.

“Muchos de los laboratorios de investigación líderes son en realidad compañías de productos en este momento”, dijo Eli Collins, vicepresidente de productos de DeepMind, en una entrevista con Bloomberg News el mes pasado, tanto dentro como fuera de Google. DeepMind ha tenido que “acelerar el ritmo” para mantenerse al día con el ritmo de innovación de la IA, dijo.

Google también ha enfrentado desafíos debido al mayor escrutinio antimonopolio por parte de funcionarios federales. En agosto, Google perdió un juicio por acusaciones del Departamento de Justicia de Estados Unidos de que la empresa monopolizaba ilegalmente los mercados de búsqueda y publicidad en línea.

En septiembre concluyó un juicio que cubría el presunto control por parte de la empresa de la tecnología utilizada para comprar y vender publicidad en línea, y los alegatos finales están previstos para noviembre. Se espera una decisión en este caso para finales de año.

© 2024 Bloomberg LP

(Esta historia no ha sido editada por el personal de NDTV y se genera automáticamente a partir de un feed sindicado).

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Los trabajadores de Google DeepMind protestan contra los contratos militares y de defensa de EE. UU.

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Casi 200 trabajadores en Google DeepMind, la división de investigación de inteligencia artificial de la compañía, firmó una carta instando a la compañía a poner fin a sus contratos con organizaciones militares.

La carta del 16 de mayo, que reveló tiempoEste informe destaca la creciente preocupación dentro de la organización sobre las implicaciones éticas del uso de tecnología de inteligencia artificial en la guerra digital.

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