Es posible que la Raspberry Pi, más cara, no satisfaga a todos, así que busqué un modelo x86 alternativo.
El Pi sigue siendo fantástico para aficionados y entusiastas
Pero siento que RPi hizo “Apple”: bastante inesperado, 50% más de RAM 2x
Fundación Raspberry Pi recientemente introducida Frambuesa Pi 5 con 16 GB de RAMcon el aumento de memoria configurado para aprovechar distribuciones pesadas como Ubuntu para casos de uso de escritorio. Pero el nuevo modelo tiene un precio de 120 dólares, casi el doble del costo del modelo de 8 GB, y es muy caro para una computadora de placa única, lo que plantea la pregunta: ¿Se puede encontrar una máquina mejor por el mismo precio? La respuesta es un rotundo sí.
La Dreamfyre Mini PC (DR02) ofrece una opción competitiva x86 con especificaciones superiores y una carcasa física para $120 en Amazon. Diseñado para uso doméstico, educativo y profesional, cuenta con el respaldo de 12.ª generación. Intel Procesador Celeron N95, capaz de alcanzar velocidades de hasta 3,4 GHz.
el computadora pequeñaque viene con ventanas 11con unas dimensiones de 116 x 116 x 46 mm, pesa sólo 0,5 kg y está equipado con 16 GB de RAM LPDDR4 y un SSD M.2 de 512 GB. Puede ampliar el espacio de almacenamiento hasta 2 TB si necesita capacidad adicional. La inclusión de un sistema de refrigeración por ventilador silencioso garantiza un rendimiento potente con un ruido mínimo bajo carga, lo que lo hace ideal para entornos silenciosos como oficinas o espacios de estudio.
Sin luces intermitentes
El dispositivo puede conducir tres 4k Pantallas UHD (3840 x 2160) a través de tres puertos HDMI 2.1. Hay tres puertos USB 3.0 tipo A, un puerto USB-C, un puerto LAN de 1000 MB/s y un conector para auriculares. El diseño sencillo de la mini PC ignora los LED que distraen, lo que la hace adecuada para entornos profesionales. La conectividad inalámbrica se proporciona a través de Wi-Fi 6 y Bluetooth 5.0.
Si bien la Mini PC Dreamfyre no es un reemplazo directo de la Raspberry Pi 5 (carece de los pines GPIO de la Pi y del amplio soporte comunitario necesario para proyectos de hardware, creación de prototipos y uso educativo), es una alternativa versátil y poderosa para quienes buscan una Mini PC asequible Informática general y tiene buena pinta.
Solo hay dos reseñas de la Dreamfyre Mini PC Amazonas Por ahora, pero ambos son cinco estrellas.
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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.
Génesis admite la simulación de diferentes tipos de fenómenos físicos. Hemos desarrollado desde cero un motor de física unificado que integra varios solucionadores de física SOTA (MPM, SPH, FEM, Rigid Body, PBD, etc.), y soporta la simulación de una amplia gama de materiales: cuerpo rígido, cuerpo articulado… pic.twitter.com/PqhIWULKgp
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.
Es posible que Google haya comenzado recientemente a implementar su aplicación Espectáculo Inteligencia artificial generativa para Clientes empresarialespero la compañía no pierde el tiempo lanzando una nueva versión de la herramienta de video para los primeros evaluadores. Google anunció el lunes Vista previa 2. Según la empresa, Veo 2 “entiende el lenguaje cinematográfico”. En la práctica, esto significa que puedes indicar un tipo específico de película, efecto cinematográfico o lente al solicitar el formulario.
Además, Google dice que el nuevo modelo tiene una mejor comprensión de la física y el movimiento humano del mundo real. Modelar correctamente a los humanos en movimiento es algo que todos los modelos generativos luchan por lograr. Así que la afirmación de la compañía de que el Veo 2 es mejor en ambos puntos es digna de mención. Por supuesto, las muestras proporcionadas por la empresa no son suficientes para saberlo con seguridad; La verdadera prueba de las capacidades del Veo 2 llegará cuando alguien lo pida Crea un vídeo de la rutina de una gimnasta. Hablando de las cosas que sufren los modelos de vídeo, Google dice que Veo producirá artefactos como dedos adicionales “con menos frecuencia”.
Google
Por otra parte, Google está implementando mejoras en Imagen 3. En cuanto al modelo de texto a imagen, la compañía dice que la última versión genera imágenes más brillantes y mejor compuestas. Además, puede representar estilos artísticos más diversos con mayor precisión. Al mismo tiempo, también es mejor seguir más fielmente las instrucciones. El compromiso inmediato fue un tema que destacó cuando la compañía puso Imagen 3 a disposición de los clientes de Google Cloud a principios de este mes, por lo que, al menos, Google es consciente de las áreas donde sus modelos de IA deben funcionar.
Veo 2 se implementará gradualmente para… laboratorios de google Usuarios en Estados Unidos. Por ahora, Google limitará la capacidad de los evaluadores para producir hasta ocho segundos de metraje con una resolución de 720p. Para el contexto, sora Puede crear hasta 20 segundos de metraje a 1080p, aunque hacerlo requiere 200 dólares al mes. Suscripción ChatGPT Pro. En cuanto a las últimas mejoras de Imagen 3, están disponibles para los usuarios de Google Labs en más de 100 países a través… imagenfx.
Los agujeros negros primordiales (PBH), que se formaron poco después del Big Bang, pueden estar experimentando eventos explosivos en todo el universo. Un estudio reciente realizado por los físicos teóricos Dr. Marco Calza y Dr. João G. Rosa de la Universidad de Coimbra sugiere que estas explosiones, impulsadas por la radiación de Hawking, podrían detectarse gracias a la sensibilidad avanzada del receptor. Telescopios. Si se observaran tales eventos, podrían proporcionar una comprensión más profunda de las partículas inexploradas y revelar la física fundamental.
Entendiendo los agujeros negros primordiales
Se cree que los PBH se originaron en regiones de alta densidad en el universo temprano, solo partes de la segunda explosión después del Big Bang. Teorizadas inicialmente en 1967 por los científicos Yakov Zeldovich e Igor Novikov, estas entidades compactas eran probablemente tan pequeñas como partículas subatómicas. A diferencia de sus homólogos más masivos, estos planetas podrían haberse formado Independientemente Del colapso estelar surge, en cambio, de fluctuaciones de energía en la “sopa” primordial de partículas del universo.
Una importante pregunta sin respuesta es si los PBH son responsables de la materia oscura, que constituye el 85% de toda la materia del universo pero que aún no se ha descubierto. Los modelos cosmológicos apoyan la teoría de los PBH, pero la observación directa aún no ha confirmado su existencia.
El papel de la radiación de Hawking
Una de las características definitorias de los PBH es su capacidad para emitir radiación de Hawking, un proceso cuántico teorizado por el fallecido Stephen Hawking. Este proceso sugiere que los agujeros negros pierden masa gradualmente al emitir radiación cuando surgen pares de partículas virtuales cerca del horizonte de sucesos. En mayor agujeros negrosEsta radiación es casi indetectable, pero los PBH más pequeños emitirán una cantidad significativa, lo que podría revelar su presencia a los astrónomos.
Según el Dr. Calza, los agujeros negros más ligeros pueden emitir fotones, electrones e incluso neutrinos en cantidades detectables. A medida que pierden masa, los PBH irradian más intensamente, lo que eventualmente resulta en una poderosa explosión de radiación, un evento que los detectores de rayos gamma y neutrinos están monitoreando activamente.
Investigando explosiones de PBH para nuevos descubrimientos
En el estudio publicado en el Journal of High Energy Physics, el Dr. Calza y la Dra. Rosa presentan formas de rastrear la masa y el giro de los PBH a medida que se acercan a sus momentos finales. Los conocimientos sobre el giro del PBH podrían indicar la existencia de nuevas partículas como los axones, algo que predice la teoría de cuerdas. El Dr. Rosa sugiere que observar las explosiones de PBH podría revelar nueva física al distinguir entre modelos de partículas a través del espectro de la radiación de Hawking.
Los próximos telescopios de alta sensibilidad pronto permitirán a los científicos detectar estos eventos cósmicos, arrojando luz sobre la elusiva materia oscura y ampliando la comprensión de la estructura básica de nuestro universo.
La música parece ser muy importante en una película como esta, especialmente en las secuencias de montaje donde vemos florecer y progresar la relación. Y me preguntaba cuál fue su enfoque al trabajar con Bryce Dessner en la partitura aquí y obtener lo que necesitaba para esos momentos. Me encontré viendo la película y pensando en cómo se verían esas escenas de montaje sin la música y pensé: es algo simple de decir, pero obviamente la atmósfera sería muy diferente sin la música. Entonces, para una película como esta y el tejido conectivo de las escenas en las que estás trabajando, ¿qué necesitas musicalmente?
Bueno, nos tomó mucho tiempo encontrar la identidad musical, esa es la simple verdad. Antes de conocer a Price, probablemente durante las primeras 12 semanas de edición, tuve un supervisor musical que estaba probando muchas piezas musicales diferentes en todas estas secuencias para que pudiera identificar lo que realmente estaba buscando. Y fue difícil, porque pusiste la pieza musical equivocada en esta película y gritaste. Es aterrador. Es terrible. De repente la hace más delgada y la convierte en un tipo de película diferente. Lo incluiría en algún tipo de comedia romántica o, no sé, se convertiría en todo este tipo de películas. Entonces fue de forma negativa, fue como, “Está bien, sé que no es eso, no eso, no eso, no eso”.
Conocí a Price y era un gran admirador suyo (me encantaba The National, por supuesto), pero también era un gran admirador de su música y sus obras clásicas, que son un género diferente a lo que él hace. Tuvo una reacción muy fuerte hacia la película y le encantó, estaba clara y estaba entusiasmado con las posibilidades de lo que la banda sonora podía aportar. No habló mucho después de eso. No necesariamente dijo: 'Y debería ser ¡este!” Pensé: “Podría ser esto o aquello”. Y me encanta. Me encantó el hecho de que estuviera dispuesto a comenzar el viaje e intentarlo.
Me envió una enorme cantidad de música en muy poco tiempo, que es su respuesta o respuestas a la película. No empezó desde la primera escena y luego dijo: “Esta es la primera pieza musical de la primera escena”. Así que se convirtió en una cuestión de casi probar esas piezas musicales en este trabajo de cuadrícula, tratando de ver: “Está bien, esto va allí y esto va allí”.
Aproximadamente cuatro semanas después de este proceso, la pieza que surgió, que no tenía muchos héroes a mi alrededor en la sala de edición, fue el principal objeto de amor. Es la primera vez al principio, la vez que están espalda con espalda en la entrada, al salir del plano montaje, y luego el final con los huevos rompiéndose. Pensé que era una gran melodía y bastante inusual. Pero tal como estaba la pieza original, no encajaba muy bien en la película. ha sido un poco también Triste, casi. Era una pieza musical triste, casi oscura.
Pero ella se sentó entre un lugar feliz y un lugar triste, las notas reales. Sentí que ella estaba haciendo ambas cosas exactamente al mismo tiempo de una manera que me pareció genial. Entonces le pedí que lo reelaborara y lo hizo, e hizo diferentes versiones, en dos escalas diferentes. Entonces eso empezó a parecer una buena columna vertebral de sus triples. Luego escribió otras piezas, tocó y vino a Londres, nos sentamos juntos frente a la película, sacó la guitarra y a veces tocaba con ella para intentar ver: “¿Es esta la vibra?” Y entiende eso.
Luego, a veces, en algunas piezas más abstractas, decía: “Mira, creo que tenemos que profundizar en la melodía, tiene que ser más ambiental aquí”. También hizo un montón de eso en la habitación y lo quitó y luego tomó esas ideas y las hizo, que eran simplemente masas de cuerdas que se movían entre sí, pero dejaban espacio para que la emoción en la escena brillara. . Así fue el proceso. Era rica, feliz e increíblemente divertida. Y luego vienes a AIR Studios y ves cómo se graba, lo que siempre es la mayor emoción del proceso de realización cinematográfica: escuchar a una orquesta darle vida a la película mientras miras esas imágenes.
La Real Academia Sueca de Ciencias ha concedido el Premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield, de la Universidad de Princeton, EE.UU., y Jeffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto, Canadá. Ambos ganadores fueron honrados por su trabajo pionero en el campo del aprendizaje automático, específicamente utilizando redes neuronales artificiales. Su investigación, basada en principios de la física, constituye la base de los modernos sistemas de aprendizaje automático. Hopfield desarrolló un sistema de memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir patrones de datos, mientras que Hinton introdujo métodos que permiten a las redes descubrir de forma independiente propiedades de los datos y realizar tareas como el reconocimiento de imágenes.
Redes neuronales artificiales y física.
Redes neuronales artificiales Son sistemas computacionales modelados a partir de neuronas del cerebro. Estas neuronas, representadas como nodos, se influyen entre sí a través de conexiones similares a las sinapsis, y ajustan su fuerza en función del entrenamiento. Los ganadores de este año han contribuido decisivamente a dar forma al uso de estas redes en el aprendizaje automático desde la década de 1980. Sus contribuciones sentaron las bases de las tecnologías avanzadas de IA actuales.
Contribución de John J. Hopfield
La importante contribución de John J. Hopfield fue la invención de una red capaz de memorizar y reconstruir patrones. Aplicando los principios de FísicaSu red, especialmente el espín atómico, está diseñada para funcionar minimizando la energía, tal como los sistemas que se encuentran en la naturaleza. La red actualiza sus nodos para detectar gradualmente la imagen almacenada cuando se presenta de forma incompleta o distorsionada.
La influencia de Geoffrey E. Hinton
Geoffrey Hinton amplió el trabajo de Hopfield desarrollando una máquina Boltzmann, una red neuronal que puede identificar características en los datos. Usar Estadística En física, el invento de Hinton permite que una red aprenda analizando ejemplos comunes, lo que le permite reconocer y generar patrones. Su investigación ha sido crucial para el rápido avance del aprendizaje automático. El premio de 11 millones de coronas suecas se repartirá a partes iguales entre los ganadores.
(Esta historia no ha sido editada por el personal de NDTV y se genera automáticamente a partir de un feed sindicado).
Los ganadores fueron anunciados por la Real Academia Sueca de Ciencias en Estocolmo.Fotografía: Jonathan Nackstrand/AFP vía Getty
Dos investigadores han desarrollado herramientas para comprender las redes neuronales que sustentan las redes actuales Un gran avance en inteligencia artificial (IA) Ganó el Premio Nobel de Física 2024.
John Hopfield de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey y Geoffrey Hinton de la Universidad de Toronto en Canadá comparten el premio de 11 millones de coronas suecas (un millón de dólares estadounidenses), que fue anunciado por la Real Academia Sueca de Ciencias en Estocolmo el 8 de octubre.
Ambos utilizaron herramientas de la física para idear métodos que tengan este poder. Redes neuronales artificialesque explota estructuras de clases inspiradas en el cerebro para aprender conceptos abstractos. Sus descubrimientos “forman los componentes básicos de Aprendizaje automático“Podría ayudar a los humanos a tomar decisiones más rápidas y confiables”, dijo durante el anuncio Elin Munz, presidenta del Comité Nobel y física de la Universidad de Karlstad en Suecia. “Las redes neuronales artificiales se han utilizado para avanzar en la investigación de diversos temas de física, como la física de partículas, la ciencia de los materiales y la astrofísica”.
Memoria de la máquina
En 1982, Hopfield, Biólogo teórico con formación en física, vino con una red Describir las conexiones entre neuronas virtuales como fuerzas físicas.1. Al almacenar los patrones como un estado de bajo consumo de energía de la red, el sistema puede recrear el patrón cuando se le solicita algo similar. Se la conoce como memoria asociativa, porque la forma en que “recuerdas” las cosas es similar a cuando el cerebro intenta recordar una palabra o concepto basándose en información relacionada.
Hinton, un científico informático, utilizó principios de la física estadística, que describen colectivamente sistemas que tienen demasiadas partes para ser rastreados individualmente, para desarrollar aún más la “red Hopfield”. Al incorporar probabilidades en una versión multicapa de la red, creó una herramienta que podía reconocer y clasificar imágenes, o crear nuevos ejemplos del tipo en el que fue entrenada.2.
Informática: máquinas de aprendizaje
Estos procesos difieren de los tipos de computación anteriores, donde las redes podían aprender de ejemplos, incluidos datos complejos. Este fue un desafío para los programas tradicionales que se basaban en cálculos paso a paso.
Las redes son “modelos altamente idealizados que son tan diferentes de las redes neuronales biológicas reales como las manzanas lo son de los planetas”, dice Hinton. el escribio en naturalezaneurología En 2000. Pero ha demostrado ser útil y se ha aprovechado ampliamente. Las redes neuronales que imitan el aprendizaje humano forman la base de muchas herramientas modernas de inteligencia artificial, desde grandes modelos de lenguaje (LLM) hasta algoritmos de aprendizaje automático capaces de analizar grandes conjuntos de datos, incluidos Modelo de predicción de la estructura de la proteína AlphaFold.
Hablando por teléfono cuando se anunció el premio, Hinton dijo que enterarse de que había ganado el Premio Nobel fue “un rayo caído del cielo”. “Estoy sorprendido, no tenía idea de que esto sucedería”, dijo. Añadió que los avances en el aprendizaje automático “tendrán un impacto enorme y será similar a la revolución industrial”. Pero en lugar de superar a las personas en fuerza física, las superará en capacidad intelectual.
En los últimos años, Hinton se ha convertido en una de las voces más fuertes que piden salvaguardias en torno a la inteligencia artificial. Dice que el año pasado se convenció de que la computación digital era mejor que el cerebro humano, gracias a su capacidad de compartir el aprendizaje de múltiples copias de un algoritmo, ejecutándose en paralelo. “Hasta ese momento, había pasado 50 años pensando que si pudiéramos hacerlo más parecido a un cerebro, sería mejor”, dijo el 31 de mayo en una charla virtual en la Cumbre Mundial sobre Inteligencia Artificial para el Bien en Ginebra. Suiza. . “Me hizo pensar [these systems are] “Vamos a volvernos más inteligentes de lo que pensamos antes de lo que pensaba”.
Motivado por la física
Hinton también ganó el premio Alan Turing en 2018. A veces descrito como un “premio de informática”.. Hopfield también ha ganado muchos otros premios prestigiosos en física, incluida la Medalla Dirac.
“[Hopfield’s] “La motivación fue realmente la física, y este modelo de física se inventó para comprender determinadas fases de la materia”, afirma Karl Janssen, físico del Laboratorio Alemán de Sincrotrón (DESY) en Zeuthen, que describe el trabajo como “pionero”. Janssen añade que después de décadas de desarrollo, las redes neuronales se han convertido en una herramienta importante para analizar datos de experimentos de física y comprender los tipos de transiciones de fase que Hopfield se propuso estudiar.
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Lenka Zdeborova, física estadística computacional del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana (EPFL), dice que le sorprendió gratamente que el Comité del Nobel reconociera la importancia de las ideas de la física para comprender sistemas complejos. “Esta es una idea muy general, ya sean moléculas o personas en la sociedad”.
Ambos ganadores “aportan ideas muy importantes desde la física a la inteligencia artificial”, dice Yoshua Bengio, el científico informático que compartió el Premio Turing 2018 con Hinton y el también pionero de las redes neuronales Yann LeCun. El trabajo fundamental de Hinton y su contagioso entusiasmo lo convirtieron en un gran modelo a seguir para Bengio y otros de los primeros defensores de las redes neuronales. “Me sentí increíblemente inspirado cuando era estudiante”, dice Bengio, director del Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal en Canadá. Muchos científicos informáticos habían considerado que la red neuronal era improductiva durante décadas, y un importante punto de inflexión se produjo cuando Hinton y otros la utilizaron para ganar un importante concurso de reconocimiento de imágenes en 2012, dice Bengio.
Beneficios del modelo cerebral
La biología también se ha beneficiado de estos modelos artificiales del cerebro. May-Britt Moser es una neurocientífica galardonada de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología en Trondheim. Premio Nobel de Fisiología o Medicina 2014Ella dice que estaba “muy feliz” cuando vio anunciar a los ganadores. Ella dice que las versiones de los modelos de red de Hopfield han sido útiles para los neurocientíficos al investigar cómo las neuronas trabajan juntas en la memoria y la navegación. Añade que su modelo, que describe los recuerdos como puntos bajos en la superficie, ayuda a los investigadores a imaginar cómo ciertos pensamientos o miedos pueden arreglarse y recuperarse en el cerebro. “Me gusta usar esto como metáfora para hablar con la gente cuando está estancada”.
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Hoy en día, la neurociencia se basa en teorías de redes y herramientas de aprendizaje automático, que surgieron del trabajo de Hopfield y Hinton, para comprender y procesar datos de miles de células simultáneamente, dice Moser. “Alimenta la comprensión de cosas con las que ni siquiera podíamos soñar cuando comenzamos en este campo”.
“El uso de herramientas de aprendizaje automático tiene un impacto inmensurable en el análisis de datos y en nuestra posible comprensión de cómo los circuitos cerebrales realizan cálculos”, dice Eve Marder, neurocientífica de la Universidad Brandeis en Waltham, Massachusetts. “Pero estos impactos quedan eclipsados por los muchos impactos que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están teniendo en todos los aspectos de nuestra vida diaria”.
Taylor Sheridan no es la típica estrella de Hollywood. El tipo dirige todo el imperio de Yellowstone él solo. Escribe la mayoría de los guiones sin utilizar una sala de guionistas. Incluso es dueño de la finca donde se desarrolla gran parte del rodaje. También es la principal fuerza creativa detrás de los spin-offs y no tiene miedo de colapsar cuando es necesario, sea quien sea. Con ese fin, literalmente se pelea a puñetazos con una de las estrellas de su exitosa serie occidental la segunda vez que se encuentran.
Cole Hauser interpreta a Rip Wheeler en Yellowstone, y él y Sheridan son amigos aquí y ahora. No es exactamente así como empezó. En una entrevista de 2022 con revista para hombres, Hauser explicó que la segunda vez que conoció a Sheridan, se pelearon. Hablando más lejos, el actor explicó que ha estado en muchas peleas de bares en su época y que encuentra útil pelear (en ciertas situaciones):
“¿Hay un oso simplemente pasando el rato en el bosque? Probablemente he estado en uno en cada continente. No creo que haya nada malo en pelear. A veces me aburren las palabras, así que superémoslo. Tal vez eventualmente puedas Me compraré una Guinness y te compraré Bushmills.” Y lo terminaremos.
Cole Hauser y Taylor Sheridan se han enfrentado varias veces
Red suprema
“Él y yo nos hicimos amigos muy cercanos”, dijo Hauser sobre Sheridan durante 2020. Entrevista en el podcast de Ryan Rosselló. “Es un tipo realmente duro, está muy concentrado y no es diferente a mí. Creo que nos complementamos porque ambos hacemos lo mejor que podemos”. El actor también continuó explicando que ambos comparten algunas cualidades similares a la hora de abordar el trabajo:
“Sabes, a ambos nos importa mucho lo que publicamos. Pero también asegurarnos de que retratamos, especialmente a mi personaje, ya sabes, de la manera más realista posible. Es uno de esos tipos que trabaja duro hasta que estás hecho, y cuando terminas, le gusta tomar un buen trago “Y se lo está pasando bien”.
Desafortunadamente, eso fue todo en ese momento. Mucho ha cambiado en los últimos años. A finales de 2023 (por reportero de hollywood), Bosque Ranch en Sheridan ha presentado una demanda contra la compañía de café de Hauser, Free Rein, porque el logotipo de su marca se parece al logotipo de Sheridan. Finalmente, la demanda fue retirada, pero esto no era algo que pudiera resolverse sólo entre amigos. Quizás no debería ser tan sorprendente. Sheridan encargó a Paramount filmar “Yellowstone” en su rancho y alquilar sus vacas.
En cuanto al futuro, dada la salida de Costner del programa, las cosas siguen siendo algo inciertas. Sin embargo, es posible que la sexta temporada de “Yellowstone” aún se emita con el regreso de Hauser Junto con Kelly Reilly. Aparte de eso, la serie tiene otra temporada de “1923” en proceso, así como un nuevo spin-off titulado “The Madison”. El imperio de Sheridan permanece intacto, y al menos por el bien de ese imperio, Hauser continuará trabajando con su amigo, incluso si eso significa pelear a veces.
YouTube YouTube está trabajando para mejorar las medidas de seguridad de su plataforma para que sea una mejor experiencia para los usuarios jóvenes. El jueves, el gigante de la transmisión de videos anunció que restringiría las recomendaciones de videos sobre el peso corporal, el estado físico y la apariencia física para los adolescentes. La compañía dijo que la decisión se tomó basándose en sugerencias hechas por un comité asesor que también reveló que los adolescentes tienen más probabilidades que los adultos de tener creencias negativas sobre sí mismos; la compañía dice que esta es la razón de las nuevas restricciones en la plataforma.
YouTube mejora las protecciones para los adolescentes
en BlogEl gigante del vídeo en streaming ha anunciado las categorías de vídeos que dejarán de ser recomendados para adolescentes. Estas categorías incluyen videos que comparan rasgos físicos, exageran un tipo de rasgo sobre otro, exageran ciertos niveles de condición física o peso corporal, o enfatizan la agresión social como peleas indirectas e intimidación. Este cambio se está implementando actualmente para los usuarios de todo el mundo.
YouTube dijo que la decisión se tomó después de que un comité asesor compartiera información importante sobre el impacto de la plataforma en las etapas de desarrollo de los adolescentes. “Una idea es que los adolescentes son más propensos que los adultos a formar creencias negativas sobre sí mismos cuando ven mensajes repetidos sobre estándares ideales en el contenido que consumen en línea”, añadió.
La compañía señaló que, aunque mirar un solo vídeo de las categorías anteriores puede no ser perjudicial, las sugerencias repetidas pueden tener un efecto perjudicial en los adolescentes. YouTube también está mejorando sus pautas comunitarias para eliminar contenido y evitar que menores vean videos que violen sus políticas.
Además de esto, la plataforma también ofrece paneles de recursos de apoyo en caso de crisis en varios países de Europa. Estos foros están diseñados para ayudar a las personas a conectarse con el apoyo al suicidio y la autolesión. Los usuarios que experimenten estas condiciones pueden ser redirigidos a líneas directas de emergencia de terceros si realizan consultas específicas relacionadas con estos temas.
Para que la plataforma sea más segura para los menores, YouTube también presenta una nueva experiencia moderada. Con esto, los padres y adolescentes tienen la opción de vincular sus cuentas. Una vez vinculados, los padres pueden ver la actividad del canal de sus hijos adolescentes en YouTube. La compañía dice que ayudará a los padres a brindarles aliento y asesoramiento sobre la creación de contenido responsable. Esta función está actualmente en desarrollo, pero pronto los padres podrán vincular cuentas visitando una nueva sección llamada Centro Familiar.
