Un carpintero le dio a la policía la clave para resolver un robo multimillonario… y todo sucedió gracias a algunos objetos ocultos señales de aire de manzana.
El hombre de 43 años es de Virginia. Habló de forma anónima con The Washington Post.Dijo que decidió ocultar los rastreadores Bluetooth, que normalmente se utilizan para ayudar a las personas a vigilar cosas como el equipaje y las llaves, después de haber sido víctima de un robo de dispositivos anterior.
El hombre escondió los AirTags en el equipo que le quedaba y, cuando también se los llevaron, ayudaron a llevar a la policía a un casillero lleno de artículos robados. Este descubrimiento llevó a la policía a más ubicaciones, lo que a su vez llevó a la recuperación de herramientas por un valor total de entre 3 y 5 millones de dólares al año. Comunicado de prensa de la policía del condado de Howard.
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“#HoCoPolice ha recuperado aproximadamente 15.000 herramientas de construcción robadas con un valor total de entre 3 y 5 millones de dólares en lo que se cree que es uno de los casos de robo más grandes y extensos en la región en los últimos años”, dice la publicación en X (anteriormente Twitter). ) escribió.
Una vez hecho esto, el resultado final probablemente permitirá a las personas descubrir rastreadores desconocidos sin tener que descargar aplicaciones adicionales.
Anthropic presenta una nueva característica para Claude-3, la familia de modelos de Inteligencia Artificial (IA). Esta característica, llamada uso de herramientas (o llamada de función), permite a Claude interactuar con herramientas externas e interfaces de programación de aplicaciones (API) para realizar una amplia gama de tareas. De esta manera, A.I. chatbot Puede realizar tareas más específicas del usuario, como encontrar la mejor reunión según la disponibilidad de los asistentes y analizar grandes datos financieros para proporcionar predicciones futuras e información útil.
La característica de usar la nueva herramienta es un agente de IA, similar a los GPT de OpenAI o Gems y copiloto (a través de Copilot Studio) Por Google Y microsoft, respectivamente. Básicamente, se trata de pequeños chatbots que se pueden crear añadiendo una base de datos externa para especializarlos en una tarea concreta, a diferencia de los chatbots generales que pueden hacer un poco de todo pero con una precisión limitada.
Sin embargo, en el caso de Anthropic, los agentes de IA funcionan de manera un poco diferente a sus competidores. En lugar de utilizar indicaciones en lenguaje natural, los usuarios deberían utilizar una API (para los datos) y codificar sus funciones en ella. claudio. Aunque esto puede no ser posible para todos, aquellos con suficientes conocimientos de programación pueden crear potentes herramientas de llamada de funciones para diversos fines.
La empresa de IA no tiene acceso a Internet y se entrena con datos fuera de línea. Por lo tanto, los usuarios también pueden utilizar la herramienta Usar para agregar información sobre un evento deportivo o conferencia reciente en el lugar de trabajo y hacer que lo analicen. La herramienta ahora está disponible de forma general en todos los modelos Claude-3 en la API de mensajes Anthropic, Amazon Bedrock y Vertex AI de Google Cloud.
en Entrada en el blog, la empresa de inteligencia artificial destacó varios casos de uso de esta herramienta relacionados con el negocio. Estos van desde encontrar detalles específicos de una gran base de datos de facturas hasta reducir la carga de trabajo de entrada de datos y responder instantáneamente a las consultas técnicas de los clientes accediendo a los detalles del producto. Pero también se pueden utilizar para uso personal.
Por ejemplo, dado que el uso de la herramienta también acepta fotos como entrada, los usuarios pueden compartir un gran álbum de fotos de ellos mismos con diferentes atuendos, así como detalles de la ropa que quieren comprar y preguntarle a la IA si les quedaría bien. . También pueden realizar consultas más complejas como proponer una propuesta de acondicionamiento de oficina de 5 días. Curiosamente, la empresa afirma que el Claude-3 puede manejar cientos de herramientas simples y menos herramientas complejas simultáneamente.
Con este lanzamiento, la mayoría de las principales empresas de IA han introducido sus propios agentes de IA de chatbot. Si desea probar estos proxies de forma gratuita, la tienda GPT es un buen lugar para comenzar, como lo ha hecho OpenAI. disponible A nivel mundial, gratis.
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brazo Holdings presentó el miércoles nuevos esquemas para los chips y herramientas de software para ayudar a los teléfonos inteligentes a manejarlos. inteligencia artificial tareas, junto con cambios en la forma en que se implementan esos esquemas que podrían ayudar a acelerar su adopción.
La tecnología Arm ha impulsado el auge de los teléfonos inteligentes y está cada vez más presente en computadoras y centros de datos, a medida que los diseñadores de chips gravitan hacia la eficiencia energética.
Los teléfonos inteligentes siguen siendo el mercado individual más grande de Arm, y la compañía proporciona propiedad intelectual a sus principales competidores, como manzana Y Androide Proveedores de chips Qualcomm Y mediateca.
Arm lanzó el miércoles nuevos diseños de unidades centrales de procesamiento (CPU) que, según dijo, se adaptan mejor al trabajo de inteligencia artificial y nuevas unidades de procesamiento de gráficos (GPU). También proporcionará herramientas de software que facilitarán a los desarrolladores la ejecución de chatbots y otros códigos de IA en chips Arm.
Pero el mayor cambio es cómo se venden estos productos. En el pasado, Arm a menudo presentaba su tecnología como especificaciones o diseños abstractos que las empresas de chips necesitaban convertir en un modelo físico para un chip, una tarea nada fácil a la hora de decidir cómo organizar los miles de millones de transistores, los pequeños interruptores que componen los chips. .
Arm no intenta competir con sus clientes, dijo Chris Bergey, vicepresidente senior y director general de la línea de negocios de clientes de Arm. En cambio, está tratando de ayudarlos a llegar al mercado más rápido mientras se concentra en otras partes cada vez más importantes de los chips de computadoras y teléfonos, como las unidades de procesamiento neuronal (NPU) que brindan el mejor rendimiento de IA.
Esta parte del chip se ha vuelto tan importante que Microsoft dijo que sus últimas funciones de inteligencia artificial no funcionarían sin ella. Actualmente, Arm no ofrece tecnología NPU para teléfonos y computadoras, y Bergey tiene como objetivo proporcionar más diseños “terminados y horneados” a los que las empresas de chips puedan conectar sus módulos NP.
“Estamos creando una plataforma a través de la cual estos aceleradores pueden vincularse muy estrechamente”, dijo Bergey.
El genoma humano contiene alrededor de 40.000 genes codificadores y no codificantes de proteínas. Sin embargo, no todos se estudian por igual. Aunque ahora los científicos pueden escanear miles de genes a la vez para encontrar genes asociados con un rasgo particular, todavía tienden a centrarse en los mismos genes que eran comunes incluso antes de que se completara el Proyecto Genoma Humano, hace más de 20 años.
Un par de herramientas tienen como objetivo identificar genes humanos interesantes y pasados por alto para los investigadores que podrían estar buscando diamantes genéticos en bruto.
Tecnología de la naturaleza
Una herramienta se llama Busca mis genes no estudiados (FMUG), surgió de un estudio publicado en marzo1que primero explora por qué genes interesantes, pero poco investigados, no se destacan en los estudios genéticos, y luego presenta FMUG como tratamiento.
La segunda herramienta es base de datos desconocidacreado por un equipo dirigido por Matthew Freeman de la Universidad de Oxford, Reino Unido, y Sean Munro del Laboratorio de Biología Molecular MRC, Cambridge, Reino Unido, que ha sido descrito2 En 2023.
“Estamos en la afortunada posición de saber lo que no sabemos”, dice Thomas Stoeger, biólogo de la Universidad Northwestern en Chicago, Illinois, y coautor del estudio FMUG.
Dado un conjunto de genes, la base de datos de Unknome identifica ortólogos (genes con un ancestro común) en otras especies, luego cuenta el número de resultados publicados para cada gen y sus parientes, ponderando la solidez de la evidencia detrás del hallazgo. Los usuarios pueden clasificar los genes según lo bien que se hayan estudiado.
Los economistas calculan el coste de la ciencia “arriesgada”.
FMUG ayuda a las personas a reducir una lista de genes humanos (como objetivos potenciales de estudios de secuenciación de todo el genoma) utilizando varios filtros, incluida la popularidad de un gen en la literatura publicada. El laboratorio de Stoeger utilizó un prototipo del software para centrar sus esfuerzos en un gen relacionado con el envejecimiento llamado… SFPC. El trabajo posterior permitió al equipo documentar esta disminución en la expresión. SFPC Provoca efectos similares al envejecimiento.3. “Hay mucho entusiasmo en la comunidad de personas mayores por este hallazgo”, dice Stoeger.
Patrón de negligencia
Hay muchas razones por las que algunos genes se estudian más que otros. Una posibilidad obvia es que algunas secuencias simplemente tengan vínculos más débiles con la enfermedad y, por lo tanto, sean menos “interesantes” para los investigadores y los organismos de financiación. Pero los estudios han encontrado poca correlación entre la solidez de la evidencia de un gen y la cantidad de artículos publicados sobre el tema. Stoeger y sus colegas encontraron1Por ejemplo, el 44% de los genes identificados por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. como objetivos prometedores para la enfermedad de Alzheimer no se mencionan en los títulos ni en los resúmenes de ningún artículo sobre la enfermedad de Alzheimer.
El equipo consideró otras tres explicaciones para la falta de estudios: que los genes que no han sido estudiados adecuadamente no aparecen en los escaneos genómicos como “aciertos” asociados con rasgos o enfermedades; Que los autores del estudio no lograron resaltar genes que no habían sido estudiados; O los autores de los artículos de seguimiento no estudian los genes poco estudiados destacados en los artículos genómicos. Al analizar 909 encuestas de todo el genoma recopiladas de 4 bases de datos de estudios y miles de artículos sobre genes específicos que citaban esas encuestas, los autores encontraron apoyo para la segunda hipótesis: de 18,295 aciertos genéticos identificados en 148 encuestas, se incluyeron en el análisis datos de expresión genética. . Sólo 161 fueron mencionados en el título o resumen del estudio. Los que se han mencionado tienden a estar bien estudiados en la literatura.
Un ambicioso estudio de la diversidad humana conduce a millones de variantes genéticas no descubiertas
Luego, los autores se preguntaron por qué los autores de estudios del genoma eligieron resaltar ciertos genes sobre otros. Descubrieron que una de las razones es la disponibilidad de reactivos de investigación para esos genes. Otra razón fue la cantidad de artículos sobre genes. Es un bucle que se refuerza a sí mismo, afirma Rhys Richardson, biólogo de la Universidad Northwestern y coautor del artículo. Si no muchas personas estudian un gen, es posible que otras no puedan desarrollar las herramientas para estudiarlo, por lo que permanece sin estudiar.
Freeman dice que es posible que algunos genes no se estudien adecuadamente por razones sociales. “Existe esta tensión entre querer ser pioneros y exploradores y, por otro lado, sentirse seguro en pequeños grupos sociales donde obtienes reconocimiento y fama, y estás seguro de que tu trabajo será revisado por un amigo tuyo que está trabajando en algo parecido”, afirma. Curiosamente, los investigadores de la Universidad Northwestern descubrieron que las investigaciones sobre genes que no han sido estudiados reciben más citas que otras investigaciones.
Los usuarios de FMUG (disponible para Windows, macOS e iOS) importan una lista de genes y luego pueden aplicar cualquiera de los aproximadamente 300 filtros, destacando, por ejemplo, genes que tienen menos de una cierta cantidad de documentos asociados. Otros filtros incluyen la presencia de herramientas específicas para estudiar genes o la disponibilidad de un homólogo de ratón. “En unos pocos minutos de trabajo, es posible que encuentres algo que puedas estudiar y que otros no puedan”, dice Stoeger.
Investigadores de la Universidad de Copenhague utilizaron FMUG para demostrar que las proteínas muy compactas e “intrínsecamente desordenadas” tienden a ser poco estudiadas en comparación con aquellas con propiedades más comunes.4. “Esta herramienta me pareció útil simplemente porque nos permite resaltar este tipo de disparidades”, afirma Giulio Tissi, uno de los coautores del estudio.
Los genes más populares del genoma humano.
Este mes, los investigadores publicaron un artículo.5 En el servidor de preimpresión de bioRxiv que destaca genes poco estudiados en lombrices intestinales, Ciertos tipos son elegantes.. Los autores compilaron 432 tablas de 112 artículos que enumeraban genes silenciadores de ARN en lombrices intestinales y luego incluyeron genes de esas tablas que no aparecían con frecuencia (menos de 10 veces) en el texto principal de los 112 artículos u otros artículos.
Además de sus beneficios prácticos, estas herramientas son valiosas porque crean conciencia sobre los puntos ciegos en la literatura publicada, dice Freeman. Dice que tal negligencia tiene un coste enorme: genes poco estudiados podrían tener funciones clave en la biología básica, la etiología de las enfermedades y el descubrimiento de fármacos. Hay otro beneficio para los investigadores en ciernes, añade. Al crear un grupo de investigación, los científicos deben seleccionar un tema que puedan considerar propio. “El gran desafío es ¿cómo encuentro mi nicho?”
Canva Se basa en su conjunto de herramientas creativas con una plataforma rediseñada específicamente para empresas.
Reparar la empresa de Fundación Canva Según el nuevo modelo de suscripción, las grandes organizaciones pueden acceder a una gama de nuevos productos y servicios de aprendizaje en el lugar de trabajo, productos de edición y edición de video y capacidades de inteligencia artificial.
“Con el aumento de la demanda de contenido visual, lidiar con la complejidad regulatoria se ha vuelto más difícil que nunca”, afirma. Melanie Perkins, cofundador y director ejecutivo de Canva. “democratizamos el ecosistema de diseño en nuestra primera década y ahora buscamos unificar los ecosistemas de diseño fragmentados, la inteligencia artificial y las herramientas de flujo de trabajo de cada organización en nuestra segunda década”.
Estos nuevos productos y capacidades están destinados a ayudar a las empresas en sus procesos de diseño. Canva descubrió que el 92% de los líderes empresariales ahora esperan que los empleados tengan habilidades de diseño, incluso en roles que no son de diseño.
Velocidad de la luz triturable
El estudio de diseño también afirma que el 95 por ciento de los equipos de las empresas Fortune 500 ya utilizan Canva. Canva Enterprise se dirige a estos equipos y ahora ofrece más herramientas para el espacio de trabajo. Canva también ofrece herramientas para pequeñas y medianas empresas de todo el mundo. equipos canva.
La nueva experiencia Canva Enterprise ayudará a los espacios de trabajo a personalizar diseños y plantillas, simplificar el proceso de edición y utilizar funciones actualizadas. Estudio Canva Mágico. La empresa también ofrece herramientas personalizadas para equipos dentro de una organización grande, como recursos humanos, ventas, marketing y creatividad. Cada uno de estos equipos tiene acceso a productos seleccionados, como boletines informativos, informes de ventas, calendarios de contenido y plantillas de estrategia de marca.
Canva ofrece herramientas personalizadas para diferentes equipos dentro de grandes organizaciones. Crédito: Canva.
Las actualizaciones de Magic Studio para la plataforma incluyen la creación de gráficos mediante indicaciones de texto, la aplicación de colores y plantillas de marca con un solo clic y la conversión de diseños en documentos personalizados mediante indicaciones u otras opciones.
Canva Enterprise incluye una gama de nuevas herramientas, incluidas funciones de inteligencia artificial, para empresas. Crédito: Canva.
Recientemente, se lanzó Canva. Una colección gratuita de herramientas de IA centradas en el aulaDisponible para profesores de todo el mundo. Junto con el anuncio de Canva Enterprise, la compañía también reveló quiénes son elegibles.Los educadores, escuelas y organizaciones sin fines de lucro pueden inscribirse en una lista de espera para acceder Convergenciaellos Fue adquirido recientemente. Software gratuito de edición de fotografías y diseño gráfico.
microsoft El martes hablé sobre nuevas herramientas destinadas a alentar a los programadores a construir Amnistía Internacional-Tecnología enfocada en ventanas Software Compite con Alphabet, Amazon.com y manzana Controlar el campo emergente.
En la Conferencia de Desarrolladores en Seattle, C.E.O Nadella Satya Promovió nuevas interfaces de programación de aplicaciones, o API, que facilitan a los desarrolladores aprovechar la tecnología de inteligencia artificial de Microsoft.
La compañía dijo que 1,8 millones de desarrolladores lo están usando ahora. Copiloto de Githubla herramienta de inteligencia artificial generativa de Microsoft que ayuda a los programadores informáticos a ser más productivos.
“Lo que me llama la atención cuando miro el año pasado es cómo todos ustedes, como desarrolladores, aprovecharon todo este potencial y lo aplicaron, francamente, para cambiar el mundo que nos rodea”, dijo Nadella durante su discurso de apertura en la conferencia. Conferencia de construcción.
Microsoft ha detallado las nuevas características de su sistema copiloto Software de inteligencia artificial que ayuda con aplicaciones de productividad empresarial como el correo electrónico y el producto de video y chat de texto de Teams. En su conferencia de desarrolladores de la semana pasada, Google de Alphabet presentó un conjunto similar de herramientas de inteligencia artificial para ayudar a las personas en aplicaciones de oficina.
Microsoft anunció detalles de sus nuevas herramientas para desarrolladores la semana pasada.
Las acciones de Microsoft subieron un 1,2 por ciento a 430,67 dólares el martes por la tarde después de alcanzar un máximo histórico de 432,97 dólares más temprano en la sesión. Las acciones de Microsoft han subido ahora un 14 por ciento en 2024.
Microsoft, que también apunta a los desarrolladores, dijo el jueves pasado que ofrecería a sus clientes de computación en la nube una plataforma AMD Chips de IA que competirán con Nvidia, cuyas unidades de procesamiento de gráficos se han convertido en el estándar de oro para la informática de IA.
La plataforma de chips AMD creada por Microsoft utiliza la tecnología de red que creó NVIDIA Infiniband está llamado a vincular procesadores entre sí.
Abierto AI Kevin Scott, director de tecnología de Microsoft, dijo que el nuevo modelo GPT4-o, que se ejecuta en la infraestructura de Microsoft, es 12 veces más barato para que los desarrolladores lo utilicen en su software que las versiones anteriores de la tecnología.
Microsoft es el mayor inversor en OpenAI y utiliza parte de su tecnología de IA de peso pesado en sus propios productos.
Microsoft lanzó el lunes una línea de computadoras personales Copilot+ equipadas con funciones de software similares a la inteligencia artificial que permiten a los usuarios buscar sus acciones pasadas en casi cualquier programa. Las nuevas computadoras cuentan con procesadores basados en la tecnología Arm producida por Qualcomm.
Cuando se trata de música generada por IA, nunca encuentro el momento del día para ello. Pero últimamente se están centrando en la inteligencia artificial. Google I/O 2024 Algo sucedió que me hizo repensar mis sentimientos sobre el lugar de la IA en la música. Estoy hablando de eso. Google modo DJ Music FX, Que puedes probar en este enlace..
El modo DJ es una extensión de Efectos de música de Google, una herramienta de inteligencia artificial generativa que forma un rastro de 30 segundos cuando ingresa un mensaje escrito, o puede seleccionar un mensaje aleatorio. Con el modo DJ, puedes crear un set de DJ completo usando un sistema similar ingresando indicaciones como “808 Hip-Hop Beat” y “Viola” y superponiéndolas para crear un set interminable. También puedes ajustar cada componente para que esté más presente que otros.
(Crédito de la imagen: Google Music FX)
Incluso como fanático de todo lo relacionado con la música, no me encontré con la herramienta DJ AI de Google hasta que el músico y YouTuber Marc Rebillet apareció en Google I/O 2024, donde salió de una taza de café gigante al escenario para realizar un set caótico. usando la herramienta del modo DJ. Fue entonces cuando comencé a prestar atención.
Aunque nunca he incursionado en plataformas de creación musical impulsadas por IA, me beneficio enormemente de las integraciones de IA en Los mejores servicios de transmisión de música. Hasta el día de hoy sigo creyendo que Menú diario Es la mejor función de inteligencia artificial de Spotify y una de las mejores funciones de transmisión de música en general.
Pero ver a Rebillet usar una herramienta de inteligencia artificial para combinar diferentes sonidos e instrumentos para crear algo tan extraño pero al mismo tiempo divertido me hizo querer probarlo por mí mismo. Nunca se me ocurrió que la música generada por IA pudiera ser… ¿agradable?
Primeras impresiones
Comencé mi experimento pensando que combinaría varios sonidos, me aburriría rápidamente y daría por terminado el día. 45 minutos después y sigo inmerso en el interminable vórtice sonoro del modo DJ.
Su página web adopta un diseño muy simple, con la barra de sugerencias rápidas a la izquierda y el cuadro de inicio a la derecha, por lo que fue muy fácil trabajar con ella. Debajo de la barra de indicaciones, hay una lista de indicaciones aleatorias entre las que puede elegir, incluido un botón “Más”, que actualiza sus opciones cuando lo toca.
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Para comenzar mi prueba, ingresé indicaciones personalizadas para crear una pista inspirada en una casa de los 90, y aquí es donde tenía mis inquietudes. Mi primer mensaje: “Línea de bajo house profunda de los 90” respondió con un sonido que recuerda al pop de los 80, por lo que inmediatamente cuestioné la autenticidad del género DJ Mode. Afortunadamente, las cosas empezaron a mejorar.
Olvídese de los DJ AI de Suno y Spotify
MusicFX DJ tiene algo que las herramientas musicales de IA actuales no tienen; Libertad de creatividad. Puede agregar tantas indicaciones personalizadas como desee, superponer sonidos, ajustar su intensidad y eliminarlos por tiempo ilimitado, algo como plataformas como sol no tener.
Tengo que elogiar a Suno por su réplica precisa del género y su inteligente habilidad para crear letras, algo de lo que carece MusicFX DJ. Pero la diversión es temporal y dura sólo unos dos minutos por canción.
Con características como DJ con IA de Spotify, esta es otra integración musical de IA que no te pone en el asiento del conductor como MusicFX. En cambio, Spotify AI DJ reproduce una mezcla de tus canciones “en repetición” mientras inserta nuevas sugerencias aquí y allá; además, la voz en off del DJ puede ser discordante, especialmente cuando no quieres interrupciones o pausas en tus sesiones de escucha. No puedo decir que alguna vez haya sido fan suyo.
El AI DJ de Spotify no es tan inteligente como la oferta de Google. (Crédito de la imagen: Spotify)
Nace una estrella DJ.
Habiendo tenido dudas sobre su capacidad para interpretar mis indicaciones, lo que me sorprendió fue su fluidez, permitiéndome pasar sin problemas de un sonido a otro. Cuando finalmente encontré mi lugar, me convertí en un DJ de oficina.
Comenzando con una línea de bajo profunda que me decepcionó, agregué “acordes de piano” rápidos que tenían un toque de jazz. Después de introducir “jazz brass” como siguiente indicación y bajar la presencia de la línea de bajo, pasé del soft jazz al soft jazz en cuestión de minutos.
(Crédito de la imagen: Google Music FX)
Pero el verdadero momento culminante de mi tiempo usando MusicFX DJ Mode fue arriesgarme e intentar recrear el estilo de mis artistas favoritos. Al comenzar esta parte de mi experimento con el mensaje “Train Rhythm”, coloqué capas de “cuerdas orquestales”, agregué “arenas terrosas” y “viola triste” y, antes de darme cuenta, ya había dado forma a una perfecta canción inicial de Björk. Ingresa al “grunge underground” y quita las cuerdas, y el modo DJ se traduce en un sonido al estilo Nirvana.
A partir de ahí, reducir las afirmaciones de “grunge underground” y “arena terrenal” convirtió a Perfect en algo más relajado y menos frenético. Reemplazó el ritmo con un “tambor de ritmo rápido”, intercalado con un par de “rasgueos de banjo” y una “guitarra flamenca” para producir una pista similar a Fleetwood Mac. Rumores Era. Y, por supuesto, no puedo olvidar agregar la clásica pandereta de Stevie Nicks a la mezcla.
(Crédito de la imagen: Google Music FX)
Entonces, supongo que tengo que agradecer a Marc Rebelette por presentarme la magia del modo DJ MusicFX y abrirme los ojos a la música generada por IA para uso casual. Probablemente tenga su lugar, y si bien el gran signo de interrogación que lo rodea aún no ha desaparecido para mí, este es definitivamente el punto de partida para familiarizarme con las herramientas informales de creación musical basadas en inteligencia artificial.
