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LinkedIn se utilizó en la demanda que alega que se utilizaron mensajes privados para entrenar modelos de inteligencia artificial

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LinkedIn se enfrenta a una demanda colectiva por acusaciones de que se utilizaron mensajes privados para entrenar un modelo de inteligencia artificial.

el trajeque fue presentado ante el Tribunal de Distrito de los EE. UU. para el Distrito Norte de California, acusó al sitio de redes profesionales propiedad de Microsoft de “divulgar ilegalmente los mensajes premium de sus clientes a terceros” y “ocultar” sus prácticas al “alterar sus políticas de privacidad y datos.” . Una parte clave de la demanda acusa a LinkedIn de revelar mensajes privados de Inmail a terceros para entrenar su modelo.

Un portavoz de LinkedIn dijo: “No utilizamos los mensajes de los miembros para entrenar modelos como se describe en la denuncia”.

La velocidad de la luz está sujeta a la luz.

La cuestión de verificar los datos de entrenamiento para los modelos de IA es controvertida y LinkedIn no es la primera empresa acusada de mala conducta. Googlepara Microsoft y Openai Todos ellos se han enfrentado a demandas por parte de usuarios por utilizar sus datos personales sin conocimiento ni consentimiento previo.

La demanda se refiere a LinkedIn en nombre de los usuarios que pagan LinkedIn Premium y que aparentemente pagan por funciones de privacidad mejoradas. Las acusaciones se centran en una configuración de privacidad introducida en agosto de 2024 que permitía a los usuarios de LinkedIn optar por no compartir sus datos personales para entrenar modelos de IA, pero La configuración de suscripción está alternada de forma predeterminada..

Un mes después, LinkedIn actualizó su política de privacidad para decir que la empresa puede utilizar datos de usuarios para entrenar sus modelos y que los datos pueden compartirse con terceros. La demanda acusa a LinkedIn de violar las leyes de privacidad de datos e incumplimiento de contrato al utilizar los datos del usuario, incluidos los mensajes de correo electrónico, sin conocimiento o consentimiento y “cubriendo[ing] Tracks” cambiando retroactivamente la Política de Privacidad.

En nombre de los usuarios Premium de LinkedIn, la demanda solicita una indemnización de 1.000 dólares para cada demandante.



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La plataforma Nvidia Cosmos AI para entrenar y desarrollar vehículos y robots autónomos se lanzó en CES 2025

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NVIDIA Cosmos, una nueva plataforma de inteligencia artificial que contiene varios modelos generativos de la Fundación Mundial (WFM), se lanzó el lunes en CES 2025. La plataforma no solo contiene estos modelos de inteligencia artificial, sino que también incluye tokens avanzados y una tubería de procesamiento de video acelerado y barreras de seguridad que habilitan la plataforma. Desarrollar sistemas físicos de IA, como vehículos autónomos y robots. Además, la empresa ha abierto los WFM y los ha puesto a disposición para fines académicos y de investigación. Nvidia también pie La familia de modelos de IA Llama Nemotron en CES 2025.

Modelos globales de Nvidia Cosmos

en la sala de redacción correoel gigante tecnológico ha detallado su nueva plataforma Cosmos. La plataforma solo albergará WFM junto con varios componentes que permitan la capacitación y el desarrollo de sistemas físicos de IA. Vale la pena señalar que los sistemas físicos de IA son máquinas que vienen con piezas mecánicas y la capacidad de interactuar y realizar acciones en el mundo real.

Nvidia destacó que entrenar y desarrollar sistemas físicos de IA, incluidos robots y vehículos autónomos, es una empresa costosa debido a la necesidad de cantidades masivas de datos del mundo real y una variedad de entornos de prueba. Los WFM de la plataforma Cosmos resuelven ambos problemas.

El gigante tecnológico afirmó que estos modelos de IA de clase mundial podrían generar cantidades masivas de datos sintéticos visuales y basados ​​en la física que podrían usarse para entrenar sistemas físicos de IA. Los datos también se pueden utilizar para evaluar robots existentes sometiéndolos a entornos de prueba. Además, Nvidia Cosmos también permite a los desarrolladores crear modelos personalizados ajustando los WFM.

Los modelos de IA Cosmos World de Nvidia vienen con búsqueda y comprensión de videos para permitir a los desarrolladores encontrar videos de capacitación específicos en la gran base de datos. Los modelos pueden confiar en la plataforma Nvidia Omniverse para crear escenarios 3D controlados y basados ​​en la física. La plataforma también proporciona entrenamiento basado en simulación para IA física.

Estos modelos de IA están disponibles bajo una licencia de modelo abierto y los desarrolladores pueden obtener una vista previa de ellos a través del catálogo de la Interfaz de programación de aplicaciones (API) de Nvidia o desde Hugging Face. El gigante tecnológico reveló que varias empresas centradas en robótica e inteligencia artificial física ya han adoptado el sistema Cosmos. Estos productos incluyen 1X, Agile Robots, Agility, Figer AI, Foretellix, Fourier, Galbot, Hillbot, IntBot, Neura Robotics, Skild AI, Virtual Incision, Waabi y XPENG. Úber.

Recibe las últimas novedades de CES en Gadgets 360, nuestro sitio web Salón de electrónica de consumo 2025 centro.

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El enfoque inconexo de los Cowboys para entrenar la plantilla de 2024 hace que predecir el futuro sea aún más difícil

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En caso de que alguien lo haya olvidado, los Dallas Cowboys reciben a los Washington Commanders el domingo. El final de temporada se convirtió más en un punto de inflexión que en un partido de fútbol.

Lo que les espera al otro lado es el mayor misterio que rodea al equipo.

A Mike McCarthy no se le preguntó esta semana cómo planea su equipo contener al mariscal de campo de los Commanders, Jayden Daniels. El duelo de entrenamiento de Dan Quinn tuvo algo de brillo el mes pasado, pero esta vez parece irrelevante.

El tema principal de esta semana, y francamente, en menor medida, de las últimas semanas, ha sido el futuro del cuerpo técnico. McCarthy es el rostro de esas discusiones como entrenador en jefe, pero el diálogo se extiende también al resto de su personal. El futuro de Mike Zimmer, Brian Schottenheimer y John Fassel está en el limbo. Todos los coordinadores (equipos defensivos, ofensivos y especiales) están a punto de completarse.

“Ha sido un año desafiante, según los términos de los contratos de los entrenadores”, dijo McCarthy. “Es obvio, pero tendremos tiempo de hablar de ello la próxima semana”.

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Mike McCarthy no está interesado en abordar su situación laboral: 'Necesitamos terminar la carrera'

Traer a McCarthy de regreso en 2024 como entrenador en jefe no fue ideal, pero tampoco fue terrible. Se pueden discutir los pros y los contras de que un entrenador termine el último año de su contrato sin una extensión, pero ésta no es una situación ridícula.

Muchos podrían argumentar que, después de la debacle de los playoffs de la temporada pasada contra los Green Bay Packers, McCarthy no debería haber regresado hasta que terminara el último año de su contrato. Es bueno tener contratos, representan un sentimiento de confianza y seguridad financiera, pero no significan una seguridad laboral estricta. Robert Saleh estaba en el cuarto año de su contrato de cinco años cuando estaba con los New York Jets. Fue despedido a principios de esta temporada.. Santos de Nueva Orleans Denise Allen enlatada en noviembreEn el tercer año de su contrato de cuatro años.

Estas cosas no son inusuales.

Pero la forma en que los Cowboys manejaron todo este calvario con McCarthy fue extraña. Gran parte de sus vacaciones estuvo marcada por el mantra de “todo incluido” de Jerry Jones. No había nada que se alineara con la definición estándar de lo que significaba ser “todo”, por lo que Jones dijo que su definición era diferente.

“Tu definición de lo que hay en todo el mío puede no ser la misma”. Jones dijo en el NFL Combine.

Al 8 de septiembre se podía inferir la definición de Jones. El entrenador en jefe, el coordinador ofensivo, el coordinador defensivo y el coordinador de equipos especiales, entre otros entrenadores, estuvieron al borde de la rescisión. Así era el centrocampista. La definición de Jones de “todo incluido” parece ser que cada posición importante en la cima estaba bajo observación, desde los entrenadores hasta el jugador destacado. Lograr resultados en 2024; de lo contrario, un cambio integral está legítimamente sobre la mesa para 2025.

Entonces los vaqueros Dak Prescott amplió su horario de pretemporada.

Esto no es para discutir los méritos de extender Prescott, lo que muchos creen que debería haber ocurrido mucho antes de que sucediera. Pero si hay tres posiciones a las que un propietario puede recurrir para generar una gran ola de cambios, esas son las de gerente general, entrenador en jefe y mariscal de campo titular. El director general tiene inmunidad vitalicia y, después del 8 de septiembre, el centrocampista quedó encerrado en el futuro previsible.

Esto es lo que hizo de McCarthy el único camino hacia un cambio importante.

Con la forma en que los Cowboys manejaron el año pasado, evaluar esa necesidad puede ser difícil. Dejaron que el talento saliera por la puerta la temporada baja pasada y luego no participaron en la agencia libre. Todavía estaban descifrando partes importantes de la plantilla en agosto, algo que McCarthy había expresado públicamente como un problema dos meses antes.

“Estás tratando de asegurarte, con la agencia libre de veteranos, de tener tus lugares ocupados, o al menos puedes ir a jugar un partido hoy si es necesario, en abril”. McCarthy dijo el 7 de noviembre. “Entonces, no estás reclutando como es necesario… Personalmente, como entrenador en jefe, realmente, cuando contratas a veteranos en el campamento y haces cosas al final, creo que es un desafío bastante grande.

Con marca de 3-3 en octubre, Jones ya estaba respondiendo preguntas sobre el entrenador en jefe y si habría un cambio a mitad de temporada. Menos de un mes después, el defensa estrella Micah Parsons estaba respondiendo preguntas sobre la situación del entrenador en jefe y fue duramente criticado por… La forma en que expresó su respuesta.. Incluso cuando terminó la miserable temporada, el apoyo a McCarthy continuó llegando, desde hombres de la organización, como Prescott, y gente de afuera pero con experiencia interna. Como Troy Aikman Y Jimmy Johnson.

McCarthy comprende las buenas y malas consecuencias de su posición. Por mucho que le gustaría bloquear el ruido, es imposible cuando estás en Dallas, para bien o para mal. A medida que las pérdidas se acumulan, la realidad logística del contrato cobra gran importancia.

Todo esto prepara el escenario para una última semana extraña.

Tanto McCarthy como Zimmer han estado en la NFL durante más de tres décadas. Ambos han sido despedidos de sus trabajos como entrenadores, por lo que no es territorio extranjero para ellos. Saben cómo manejar las preguntas. Schottenheimer y Vassell son hijos de ex entrenadores de la NFL. Schottenheimer habló esta semana sobre cómo no le molesta demasiado, dado que vio a su padre perder el puesto de entrenador con los San Diego Chargers en 2006, después de una temporada de 14-2 que terminó con una rápida salida de los playoffs.

“Lo que he aprendido a lo largo de los años es que te prometen 17 partidos y se lo debes a tu equipo”, dijo Schottenheimer. “Se lo debemos a los jugadores y al personal. Llegará el domingo. Jugaremos nuestro último partido y veremos qué pasa, pero nada me sorprende”.

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Los dos últimos partidos de los Cowboys advierten del “muy difícil” futuro de la NFC Este que se avecina

Vassell recuerda vívidamente los últimos días de su padre como presidente de los Gigantes de Nueva York.

Fassel recuerda: “Yo estaba en el campo antes de que lo expulsaran y los cánticos eran: Wasel debe irse”. “Estoy sentado ahí, como si 75.000 personas estuvieran enojadas con mi papá, y él se estuviera esforzando. Te pone un poco más duro, creo que en el buen sentido. No te molesta ni te hace sentir mal. Odias el juego. Te hace darte cuenta de que es muy voluble y que a veces es genial y otras no”.

Los Cowboys ingresan al final de la temporada donde nada proporcionará un dato que no exista ya. Los fracasos en la clasificación están sobre la mesa. El equipo luchó por McCarthy cuando las oportunidades eran escasas, e incluso cuando se perdieron oportunidades de postemporada. McCarthy fue contratado para conseguir victorias en los playoffs y eso no sucederá esta temporada. No hay muchas opciones que los Cowboys no tuvieran el año pasado si hubieran dejado a McCarthy después de la derrota de los Packers. El Lunes Negro siempre podría agregar candidatos a la mezcla, pero no se espera que ningún pez gordo entre en escena.

El acercamiento de los Cowboys con el cuerpo técnico en 2024 no fue inusual, en movimientos aislados, pero fue increíblemente inconexo. Esto hace que predecir las fichas de dominó finales, que se supone caerán en la próxima semana, sea más difícil.

(Foto: Ron Jenkins/Getty Images)

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AgiBot Robotics abre un enorme conjunto de datos para entrenar robots humanoides

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Yibuti, chino inteligencia artificial (AI) y la compañía de robótica abrieron el lunes un conjunto de datos masivo que contiene datos de alta calidad sobre el entrenamiento de robots humanoides. Se dice que el conjunto de datos, denominado AgiBot World Alpha, fue recopilado de más de 100 robots en escenarios de la vida real. La compañía afirmó que este conjunto de datos puede ayudar a investigadores y desarrolladores a acelerar el proceso de entrenamiento de robots humanos mediante el uso de modelos de inteligencia artificial para alimentar esta información a programas de robots específicos. En particular, el conjunto de datos está actualmente alojado tanto en GitHub como en Hugging Face.

Lanzamiento de un enorme conjunto de datos de entrenamiento para robots humanoides

en un presione soltarLa compañía anunció su decisión de lanzar AgiBot World. Se dice que es un conjunto de datos de aprendizaje robótico a gran escala diseñado para robots humanoides multipropósito. Además del conjunto de datos, el sistema de código abierto también incluye plantillas básicas, puntos de referencia y un marco para ayudar a los investigadores a acceder a los datos.

Con la llegada de la IA generativa, el campo de la robótica también ha experimentado un gran impulso. Si bien los robots humanoides existen desde hace mucho tiempo, entrenar estas máquinas para realizar tareas ha sido complejo. Esto se debe a que el software inteligente que actúa como cerebro del robot debe aprender y comprender diferentes escenarios y cómo navegar a través de ellos. Esto implica aprender miles de movimientos y combinaciones de movimientos y comprender cuándo aplicar cada movimiento.

Como resultado, el proceso de entrenamiento fue muy lento y generalmente se centró en una tarea especializada en lugar de movimientos de propósito general. Sin embargo, la IA generativa ha brindado a los investigadores la opción de hacer que el software sea más inteligente utilizando marcos neuronales. Esto permite a los robots comprender el contexto de una situación y resolverla procesando una gran cantidad de información casi en tiempo real.

Pero este crecimiento también ha puesto de relieve otra brecha en la robótica: la falta de datos de alta calidad. El entrenamiento de robots generalmente se lleva a cabo en entornos controlados y áreas aisladas para permitir a los investigadores monitorear los robots y realizar los cambios necesarios. Como resultado, los datos de entrenamiento que incluyan escenarios del mundo real son escasos.

El conjunto de datos de AgiBot World llena este importante vacío. La compañía afirmó que el conjunto de datos de código abierto incluye más de 1 millón de trayectorias de 100 bots. También cubre más de 100 escenarios del mundo real en cinco áreas objetivo. También incluye movimientos complejos como manipulación de precisión, uso de herramientas y colaboración entre múltiples robots.

Se puede acceder a este conjunto de datos desde GitHub de AgiBot. existente O su cara de abrazo página. Sin embargo, el conjunto de datos solo está disponible bajo la licencia Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0, que permite el uso académico y de investigación, pero no permite casos de uso comercial.

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Motorola Edge 50 Pro recibe la actualización de Android 15 con animaciones mejoradas; Los usuarios informan problemas después de la actualización.



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Se ha introducido el motor de física de código abierto Genesis para IA y puede crear mundos dinámicos en 4D para entrenar robots.

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Génesis, Generador inteligencia artificial El jueves se presentó un modelo de física (IA) que puede simular mundos de cuatro dimensiones (4D). Este es un paradigma de IA único, porque combina muchas capacidades diferentes para simular escenarios de robótica de uso general y aplicaciones físicas de IA. Los investigadores detrás del proyecto afirmaron que Genesis sobresale en la velocidad de simulación y es hasta 80 veces más rápido que los sistemas típicos acelerados por GPU. Vale la pena señalar que el sistema de inteligencia artificial de código abierto está disponible a través del repositorio Python Package Index (PyPI). Pero aquellos que lo instalen también necesitarán tener instalado PyTorch.

El modelo de física de Genesis AI puede simular mundos dinámicos para el entrenamiento en robótica

en un correo En X (anteriormente conocido como Twitter), Zhou Integra múltiples soluciones físicas y su acoplamiento en un marco unificado.

Construido completamente en Python, presenta un marco de agente generativo y funciona con un motor de física universal. Por ahora, el grupo solo ha abierto el motor de física central y la plataforma de simulación. Afirmó que el marco generativo se lanzará en el futuro.

La promesa que encierra este sistema de IA es enorme, afirman los investigadores. Se dice que es entre 10 y 80 veces más rápido que sistemas como Isaac Gym y MJX, que dependen de la aceleración de la GPU para crear simulaciones. Además, en escenarios específicos, se afirma que el motor proporciona una velocidad de simulación 430.000 más rápida que en tiempo real. Los investigadores principales agregaron que podían entrenar la política de movimiento automatizado en una sola GPU Nvidia RTX4090 en 26 segundos.

viniendo a Características principales Desde el motor de física Genesis AI, está completamente integrado con Python ya que en él se desarrollan tanto el front-end como el back-end del motor. El sistema también está disponible a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API). A pesar de las velocidades de simulación más altas, se dice que mantiene la precisión y fidelidad de la simulación. Su marco unificado también permite a muchos solucionadores de física generar una amplia gama de fenómenos y materiales físicos. El motor de física también proporciona renderizado de trazado de rayos.

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OnePlus Ace 5 y OnePlus Ace 5 Pro vistos en el sitio web de MIIT antes de su lanzamiento la próxima semana



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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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Bisnis Industri

Apple está probando los chips de inteligencia artificial de Amazon para entrenar previamente los modelos de inteligencia de Apple

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Captura de pantalla de Apple presentando Apple Intelligence durante la conferencia magistral de la WWDC24.

Apple quiere utilizar chips de Amazon para entrenar sus propios modelos de IA
Imagen: manzana

Apple utiliza chips de inteligencia artificial personalizados de Amazon Web Services para impulsar sus servicios de búsqueda. La compañía también está evaluando si puede utilizar los últimos chips de inteligencia artificial de Amazon para entrenar previamente los modelos de inteligencia de Apple.

Benoît Dupin, director senior de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Apple, reveló estos descubrimientos en una aparición sorpresa en la conferencia anual Amazon Reinvent de AWS AWS re:Reinvent.

Los chips de IA de AWS personalizados proporcionan una mejora de eficiencia de hasta un 50 %

Es raro que Apple hable públicamente y elogie a uno de sus proveedores o vendedores. Durante su aparición, Dobbin reveló que Apple ha estado utilizando Amazon Web Services para impulsar sus servicios en la nube, como iCloud, Apple Maps y Siri, durante más de una década.

El ejecutivo destacó que el uso de chips personalizados de Amazon supuso un aumento del 40% en la eficiencia. Dadas estas ventajas, Apple está considerando utilizar chips de IA personalizados de AWS para entrenar previamente sus modelos de IA.

Curiosamente, el director ejecutivo de AWS, Matt Jarman, reveló esto CNBC Apple acudió a Amazon y le preguntó cómo podían ayudar a desarrollar capacidades de IA generativa y la infraestructura necesaria para ello.

“En las primeras etapas de evaluación de Trainium2, anticipamos una mejora de la eficiencia de hasta un 50 % con la preinstalación”, señala Dobbin.

Apple Intelligence seguirá utilizando la Private Cloud Compute basada en silicio de Apple

En la Cumbre de AWS, Amazon anunció la disponibilidad general de sus chips Trainium2 para entrenar e implementar LLM (Large Language Models). Una instancia EC2 que ejecuta Trainium2 está equipada con 16 chips T2. Esto permite a Instnace ofrecer hasta 20,8 petaflops de rendimiento informático.

Tenga en cuenta que Apple sólo planea utilizar los chips de IA personalizados de Amazon para entrenar previamente sus modelos de IA. No los usará para obtener poder. inteligencia de manzana Características. Para esto último, la empresa utiliza una infraestructura de computación en la nube privada, que Utiliza servidores M2 ultrapotentes. Y planea cambiar a una versión más rápida y Más variantes con motor M4 llegarán el próximo año.

La mayoría de las empresas utilizan la GPU Nvidia para el entrenamiento de IA. Apple es una excepción notable, ya que utiliza su propio Apple Silicon u otros SoC que no son x86 para entrenar sus modelos de IA.



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Life Style

Microsoft y HarperCollins han llegado a un acuerdo de licencia para entrenar modelos de IA en libros de no ficción

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Microsoft ha firmado un acuerdo de licencia con HarperCollins para entrenar sus modelos de IA.

de acuerdo a Bloomberg Fuentes HarperCollins permitirá a los MBA de Microsoft realizar prácticas para títulos de no ficción. Según se informa, Microsoft no planea crear libros generados por IA, sino que accederá a datos de alta calidad para hacer que sus modelos sean más inteligentes y precisos. “Los autores de HarperCollins tendrán la opción de participar o no”, dijo el medio.

404 medios El primero en publicar la noticia de un acuerdo de licencia con una empresa desconocida de inteligencia artificial. Autor Daniel Kibblesmith abonado Capturas de pantalla de un correo electrónico en Bluesky, probablemente de su agente informándole del trato. “Probablemente usted sea consciente, como todos nosotros, de que existen controversias en torno al uso de materiales protegidos por derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA”, decía el memorando. “Gran parte de la controversia proviene del hecho de que muchas empresas parecen hacer esto sin reconocer ni compensar a los creadores originales. Y, por supuesto, existe la preocupación de que estos modelos de IA algún día puedan dejarnos a todos obsoletos”.

Velocidad de la luz triturable

Según capturas de pantalla de correo electrónico, HarperCollins ofrece una suma no negociable de 2.500 dólares por título por un contrato de licencia de tres años.

HarperCollins confirmó que hubo un acuerdo con una empresa de inteligencia artificial anónima Bloombergsu “alcance limitado y barreras claras en torno a la producción del modelo” respeta los derechos de los autores y les ofrece nuevas oportunidades.

Mientras tanto, numeroso salidas Mencioné que las empresas de inteligencia artificial, como Google, OpenAI y Anthropic, obtienen rendimientos decrecientes a medida que desarrollan nuevos modelos porque se quedan sin datos de alta calidad con los que entrenar. Microsoft no está incluido en estos informes, pero su modelo Copilot se basa en la tecnología central genAI de OpenAI. Por lo tanto, entrenar modelos de IA en empresas del mundo real puede ser una estrategia para combatir las mejoras decrecientes.



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Business Industry

Una demostración en vivo de Cómo entrenar a tu dragón parece completamente inútil

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Los remakes en imagen real de queridas películas infantiles ya no son dominio exclusivo de Disney. DreamWorks también se suma a la tendencia “Cómo entrenar a tu dragón”, una adaptación cinematográfica de acción real de la película animada de 2010que a su vez se basó en una serie de libros de Cressida Cowell. Dean DeBlois, uno de los directores originales de la película animada, vuelve a dirigir este remake. Ahora se ha lanzado el primer tráiler de “Cómo entrenar a tu dragón”, que presenta un mundo de fantasía familiar reinventado con un elenco de carne y hueso.

Mason Thames (“The Black Phone”) interpreta a Hipo, un vikingo de 15 años que vive en la aldea de Berk, que odia a los dragones. Como hijo del líder de la tribu, Hipo se ve presionado para convertirse en un legendario cazador de dragones, pero en lugar de eso termina haciéndose amigo de un raro (y hermoso) dragón llamado Chimuelo. DeBlois dijo Revista Imperio que el remake es “muy relevante en términos de lo que está en juego: hay un dragón fotorrealista y completamente creíble caminando por ahí”.

Si bien la mayoría de los roles han sido modificados en esta nueva versión de acción real, Gerard Butler regresará como el padre de Hipo, Estoico el Ancho. La película también está protagonizada por Nico Parker, Julian Dennison, Gabriel Howell, Bronwyn James y Harry Trevaldwyn como los jóvenes compañeros de entrenamiento de dragones de Hipo.

DreamWorks sigue los pasos de Disney

Sin duda, hay cientos (si no miles) de personas talentosas que trabajaron en esta versión de acción real de “Cómo entrenar a tu dragón”, y no pretendo desacreditar el arduo trabajo de nadie; de ​​hecho, esta película en realidad no lo hace. . el mira Impresionante, visualmente. Las ubicaciones y decorados reales hacen gran parte del trabajo pesado; Por decir lo menos, esto no parece haber sido descrito en The Volume. Pero mi reacción inmediata y visceral ante este clip es simplemente… ¿por qué? ¿Por qué haces esto? Estoy seguro de que el director Dean DeBlois tendrá una razón artística para querer regresar en preparación para la gira de prensa del próximo verano, y en realidad no lo culpo: este parece ser uno de esos “va a suceder contigo o sin ti”. tipo de cosas, y tiene sentido para él recrear un mundo que conoce bien en la animación como su primer largometraje.

El problema no es con DeBlois, sino con DreamWorks, quien decidió dar luz verde a una película que parece una copia exacta de la versión animada. Pero creo que el verdadero problema es Disney, que con avidez ha comenzado a rehacer todas sus películas animadas clásicas en forma de acción real y capitalizando la nostalgia de la audiencia por esas propiedades sin agregar nada nuevo o interesante a los nuevos estrenos. Estos nuevos lanzamientos han generado tanto dinero que otros estudios ahora sienten que tienen un modelo que copiar, y es frustrante ver que esta decisión creativamente fallida se extienda a otras compañías.

Y mira, tal vez estoy siendo demasiado duro. “Scott Pilgrim Takes Off” parecía lo opuesto a esa situación el año pasado, cuando la versión animada de la película de acción real (basada en el cómic) parecía una recreación panel a panel, pero Este es uno de los raros ejemplos de un proyecto que da un giro salvaje en cuanto a la historia y desafía a la audiencia de una manera divertida e interesante. Mientras profundiza en los personajes que los fans ya conocían. Quizás esta acción en vivo Cómo entrenar a tu dragón haga lo mismo. Pero si DreamWorks sigue el modelo de Disney, la única reacción que obtendremos ante esta película cuando llegue a los cines será la indiferencia.

“Cómo entrenar a tu dragón” llega a los cines el 13 de junio de 2025.



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Computers

¿Bill Belichick volverá a entrenar? Bill Cowher, su amigo y viejo enemigo en la NFL, así lo cree.

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Bill Cowher podría escribir una tesis sobre el turco NFL Como entrenador de gran éxito y encontrando un segundo trabajo igualmente exitoso en retransmisiones deportivas. Pero si le pides una predicción sobre si Bill Belichick seguirá sus pasos, Cowher dice que espera ver al primero. Patriotas de Nueva Inglaterra El técnico estará al margen de la liga nacional de fútbol la próxima temporada.

“Creo que Bale volverá a entrenar”, afirmó Cowher en sus declaraciones. “Podcast de medios deportivos con Richard Deitch” esta semana. “Realmente lo creo. Pero también creo que se ha vuelto más cómodo como locutor. Bill y yo nos remontamos a 1989. Me ofrecieron un trabajo como entrenador de backs defensivos antes (entonces). Gigantes Entrenador) Bill Parcells después de entrevistar a Bill, quien entonces era el coordinador. Parcells me ofreció el trabajo pero terminé yendo con Marty Schottenheimer en Kansas City. Bill (Belichick) y yo éramos coordinadores en ese momento y estábamos intercambiando información.

“Luego él va a Cleveland y Nueva Inglaterra y yo a Pittsburgh. Así que dejamos de ser amigos y ahora somos enemigos. No hablamos durante 15 años”, continuó Cowher. “Ahora él está de vuelta en el otro lado y nosotros. Hablamos y somos amigos. Creo que Bill tiene algo mal con él. Pero está mejorando como locutor y está adquiriendo mucha práctica. ¡Está en todas las plataformas diferentes! La práctica no es un problema con Bell.

Cowher habló sobre Belichick y muchos otros temas como invitado en el podcast del viernes. Estará en Buffalo el domingo, ya que CBS decidió enviar el estudio de “The NFL Today” para la transmisión en el estadio Highmark. CBS transmitirá el gran enfrentamiento entre… billetes de búfalo y Jefes de Kansas City Domingo. El inicio es a las 4:25 p.m. ET.


Bill Belichick y Bill Cowher hablan en el mediocampo después de que los New England Patriots vencieran a los Pittsburgh Steelers en el Juego de Campeonato de la AFC en enero de 2002 (Foto: Stan Honda/AFP vía Getty Images)

“Los Chiefs tienen marca de 9-0, y siete de esos nueve juegos han sido juegos de una anotación”, dijo Cowher. “Estaban ganando en el aro, pero eso es lo que hacen los buenos equipos de fútbol. Estos dos mariscales de campo son miembros del Salón de la Fama de primera elección, y amo a estos dos entrenadores. Dos equipos realmente buenos. Tenemos otro gran partido en CBS esta semana. pittsburgh y baltimore. Estos son los cuatro mejores equipos de la AFC. ¿Puedes presentar un caso para cada uno de ellos?

Una noticia transmitida de Cowher provino del podcast. Confirmó que regresará a CBS para la temporada 2025. Cowher era uno de los empleados del estudio CBS NFL cuyo contrato expiró en 2024.

“Yo también estaré aquí el año que viene y no entraré en más detalles”, dijo Cowher. “Todos terminamos el año pasado sin saber exactamente cómo sería el próximo año. Había una carrera para el Super Bowl para nosotros (y) estábamos tratando de aprovechar el momento, pero creo que todos sabíamos que en algún momento sucedería. “Habrá algún cambio. Terminar muchos contratos de los que realmente no hablamos”.

“CBS se parecía mucho a Pittsburgh”, dijo Cowher, quien entrenó a los Pittsburgh Steelers de 1992 a 2006. “Hay valores fundamentales. Responsabiliza a la gente. Es muy transparente y hay mucha colaboración, muy parecida a lo que ocurrió en Pittsburgh. Nunca he sido alguien que busque reparaciones. Quería buscar reconocimiento. Siempre y cuando aprecies Para mí, la otra parte no será nunca un problema para mí. Amo el juego y amo esta plataforma… Tengo muchos colegas que han ido y venido, y sé que algún día me pedirán que no. para volver.

“Entiendo esas decisiones porque tomé las mismas decisiones con los jugadores. Tomé las mismas decisiones con los entrenadores. A veces tuve que hacer un cambio sólo por el cambio. Así que lo entiendo. Sé que algún día podrían Quiero ir en otra dirección. Si eso fue todo, está bien, siempre y cuando aprecies lo que estoy haciendo y creas que estoy agregando valor a lo que quieres fotografiar, estoy feliz de estar aquí.

Lectura requerida

(Foto superior de Bill Belichick: Maddy Meyer/Getty Images)

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