12 de enero de 2005: Apple anuncia ganancias récord en los últimos tres meses. Las magníficas ventas de iPod durante el período navideño y la demanda de su último portátil iBook hicieron que las ganancias de la empresa cuadruplicaran.
Apple se jacta de haber vendido un total de 10 millones de iPods, y con razón. La enorme popularidad del reproductor de música portátil ha llevado a Apple a obtener sus mayores ganancias hasta el momento.
“Estamos encantados de informar los ingresos trimestrales y los ingresos netos más altos en la historia de Apple”, dijo el CEO de Apple. Steve Jobs en un presione soltar. “Hemos vendido más de 10 millones de iPods hasta la fecha y estamos comenzando el nuevo año con una serie de productos nuevos e innovadores que incluyen el iPod shuffle, Mac mini e iLife '05”.
La fuerza de las ventas del iPod impulsa las ganancias de Apple
Tal día como hoy de 2005, Apple todavía estaba en alza. Las ganancias récord impulsadas por las ventas del iPod sorprendieron a los inversores que aún lo recuerdan Los dolorosamente malos viejos tiempos de los 90.
En el informe de resultados de Apple del 12 de enero de 2005, Cupertino reveló que había alcanzado unas ventas de 3.490 millones de dólares en el trimestre anterior. Esto representa un enorme aumento del 75% con respecto a los 2.000 millones de dólares que generó durante el mismo período del año anterior. El beneficio neto de este trimestre aumentó a 295 millones de dólares, en comparación con los 63 millones de dólares del mismo trimestre de 2004.
Demanda de iPod No podría haber sido más grande, ya que la línea de productos había experimentado un enorme crecimiento del 525% en los tres meses anteriores. En general, representaron aproximadamente el 65% del mercado de reproductores de música portátiles.
Impermeable Las ventas también han aumentado gracias a productos innovadores como el impresionante iBook G4 (que recibió una actualización a finales de 2004) y el potente hardware. iMac G5que venció a todos sus competidores en computadoras personales.
Mirando hacia atrás desde la perspectiva actual, lo impresionante de Apple en 2005 fue la forma en que la empresa fue capaz de alinear sus diferentes productos con tanta eficacia. Claro, las impresionantes cifras de ventas del iPod fueron un gran foco de atención, y la línea de productos estaba preparada para beneficiarse de la llegada del iPod. Recientemente se anunció el iPod shuffle – pero también se han producido muchas innovaciones en otros lugares.
Ha sido un momento emocionante para ser fanático de Apple. Y aunque en ese momento no lo sabíamos, lo mejor estaba por llegar.
¿Cuál crees que es el mejor momento para ser fanático de Apple? ¿Es la empresa tan apasionante hoy como siempre? Deja tus comentarios a continuación.
Chip de purificación de ADN.Crédito: Microscopía Dennis Kunkel/SPL
Gran parte del discurso científico sobre el cambio climático, al menos en las discusiones de políticas públicas, está relacionado con el seguimiento del estado del calentamiento global y sus impactos, así como con la resolución de desafíos apremiantes como la reducción de emisiones. La ciencia de los materiales puede no parecer inmediatamente relevante en este caso, aparte de la búsqueda en curso de células solares más eficientes. Pero si miramos más allá de la superficie, queda claro que la búsqueda de soluciones basadas en materiales para los desafíos ambientales es la fuerza impulsora de muchos Investigadores emergentes En este amplio campo.
Índice de la naturaleza 2024 Ciencia de los materiales
Ya sea la búsqueda continua de mejores tecnologías de baterías para vehículos eléctricos, el diseño de materiales de refrigeración que puedan proteger los edificios del calor o formas de convertir los gases de efecto invernadero en productos útiles y sostenibles, los científicos de materiales están liderando la búsqueda de respuestas a problemas aparentemente intratables. . problemas. Las aplicaciones exitosas de esta ciencia también pueden impulsar el crecimiento económico, algo que los países que se encuentran en el centro de la revolución de la tecnología verde pueden: Muchos de ellos están en Asia. -Es probable que esté completamente informado. Dado que es probable que estalle una guerra comercial con la llegada del segundo mandato presidencial de Donald Trump a Estados Unidos, será interesante ver cómo se distribuyen los frutos económicos de esta ciencia de los materiales.
Sin embargo, las preocupaciones medioambientales no son la única motivación para los investigadores de materiales. El diagnóstico médico es sólo un área en la que esperamos que se logren avances Participar en mejorasmediante el diseño de biosensores de última generación que permitan realizar un seguimiento de los pacientes en tiempo real, o incluso detectar problemas de salud antes de que aparezcan. Siempre que se utilicen para beneficiar a personas de todos los ámbitos de la vida, independientemente de su ubicación o ingresos, dichos avances tienen el potencial de ampliar el acceso a la atención médica en todo el mundo.
Los nuevos chips M4 Pro y M4 Max que Apple presentó el miércoles para los nuevos modelos de MacBook Pro de alta gama proporcionarán potencia más que suficiente para manejar Apple Intelligence y muchas otras tareas informáticas complejas, dijo Apple. El M4 Pro debutó el martes con Mac mini M4 Pro rediseñado. Los nuevos chips podrían llegar a otros dispositivos, como Mac Studio, el próximo año.
“Apple Silicon ha llevado a Mac a niveles sin precedentes, y el rápido ritmo de innovación continúa con el M4 Pro y el M4 Max”, dijo Johnny Srouji, vicepresidente senior de Tecnologías de Dispositivos de Apple. “Con la CPU más rápida del mundo, las GPU más potentes y el motor neuronal más rápido hasta la fecha, el rendimiento y las capacidades de eficiencia energética de la familia M4 amplían su liderazgo como el chipset más avanzado de la industria”.
Los conjuntos de chips M4 Pro y M4 Max brindan una potencia sin precedentes a los modelos de MacBook Pro
El chip M4 Pro manejará fácilmente las tareas informáticas de los usuarios promedio. Imagen: manzana
Como Apple señaló el martes con Versión M4 Pro Mac miniel potente chip cuenta con la CPU más rápida del mundo con un rendimiento ultrarrápido de un solo subproceso. Con hasta 14 núcleos, incluidos 10 núcleos de rendimiento y cuatro núcleos de eficiencia, el M4 Pro también ofrece un impresionante rendimiento multiproceso.
El M4 Pro es hasta 1,9 veces más rápido que la CPU del M1 Pro y hasta 2,1 veces más rápido que el último chip de computadora con IA. La GPU cuenta con hasta 20 núcleos para un rendimiento gráfico que es el doble que el del M4 y hasta 2,4 veces más rápido que el último chip AI para PC, dijo Apple, añadiendo que podría hacer que la creación y prueba de aplicaciones en múltiples simuladores en Xcode “más rápido que alguna vez.” “
“Y gracias al motor de trazado de rayos optimizado por hardware en la GPU de la familia M4, juegos como Control parecen más convincentes y los renderizadores 3D profesionales pueden producir imágenes impresionantes en menos tiempo”, añadió Apple.
El M4 Pro admite hasta 64 GB de memoria unificada y 273 GB/s de ancho de banda de memoria para acelerar las cargas de trabajo de IA. Apple dijo que eso es un aumento del 75% con respecto al M3 Pro y el doble del ancho de banda de cualquier chip de computadora con IA. El M4 Pro es compatible con Thunderbolt 5, que ofrece velocidades de transferencia de datos de hasta 120 Gb/s y más del doble del rendimiento de Thunderbolt 4.
chip M4 máximo
M4 Max es el procesador actual de la serie M de gama alta. Imagen: manzana
En la parte superior de la línea, el M4 Max está dirigido a usuarios avanzados con hasta 16 núcleos de CPU y 40 núcleos de GPU. Es hasta 2,2 veces más rápido que la CPU del M1 Max y hasta 2,5 veces más rápido que el último chip de computadora con IA. La GPU tiene hasta 40 núcleos para un rendimiento hasta 1,9 veces más rápido que el M1 Max y hasta 4 veces más rápido que el último chip de computadora con IA. Por lo tanto, ahora se pueden ejecutar cargas de trabajo pesadas, como secuencias de vídeo sin procesar para eliminar el ruido, en DaVinci Resolve Studio en tiempo real.
El motor de medios actualizado es potente. Imagen: manzana
El M4 Max admite una enorme memoria unificada de 128 GB y puede manejar los flujos de trabajo profesionales más intensos, incluido el procesamiento de video en tiempo real y la interacción con grandes modelos de lenguaje que contienen casi 200 mil millones de parámetros. Esto equivale a cuatro veces el ancho de banda del último chip informático de IA, dijo Apple. El motor multimedia M4 Max incluye dos motores de codificación de vídeo y dos aceleradores ProRes. Apple señaló que esto lo convierte en la elección perfecta para los profesionales del vídeo. Al igual que el M4 Pro, el M4 Max también es compatible con Thunderbolt 5 con la capacidad de transferir datos de hasta 120 GB/s.
Mejorando la inteligencia de Apple
Las herramientas de escritura de todo el sistema de Apple Intelligence permiten a los usuarios mejorar sus palabras reescribiendo, corrigiendo y resumiendo el texto. Imagen: manzana
Los nuevos chips M4 impulsarán Apple Intelligence, el nuevo sistema de inteligencia personal impulsado por estos chips. Viene con macOS Sequoia 15.1 y ofrece varias funciones impulsadas por IA:
Herramientas de escritura mejoradas para mejorar y resumir el texto.
Siri rediseñado con entrada de voz y texto.
Área de juegos fotográfica para generar imágenes creativas.
Genmoji para crear emojis personalizados.
Integración ChatGPT (disponible en diciembre).
Protección de la privacidad y esfuerzos medioambientales
Apple enfatiza la protección de la privacidad en estas nuevas funciones de IA a través del procesamiento en el dispositivo y la “computación en la nube privada” para tareas más complejas. Los usuarios pueden acceder a ChatGPT sin crear una cuenta, con protecciones de privacidad integradas que incluyen el bloqueo de direcciones IP.
La eficiencia energética de la familia M4 contribuye a los objetivos medioambientales de Apple, permitiendo hasta 24 horas de duración de la batería en los modelos MacBook Pro y reduciendo al mismo tiempo el consumo general de energía. Esto está en línea con el compromiso de Apple de convertirse en carbono neutral en todas sus operaciones para 2030.
Los nuevos modelos de MacBook Pro de 14 y 16 pulgadas con conjuntos de chips M4, M4 Pro y M4 Max están disponibles para ordenar hoy y se enviarán el 8 de noviembre.
La mayoría de nosotros estamos familiarizados con los chatbots en portales de servicio al cliente, departamentos gubernamentales y a través de servicios como Google Frio y Abierto AI. Son convenientes, fáciles de usar y siempre están disponibles, lo que lleva a su uso cada vez mayor para una variedad de aplicaciones en la web.
Desafortunadamente, la mayoría de los chatbots existentes están limitados por su dependencia de datos de entrenamiento estáticos. Los datos producidos por estos sistemas pueden estar desactualizados, lo que limita nuestra capacidad de obtener información en tiempo real para nuestras consultas. También tienen dificultades para comprender el contexto, la imprecisión, el manejo de consultas complejas y una capacidad limitada para adaptarse a nuestras necesidades cambiantes.
Para superar estos problemas, han surgido técnicas avanzadas como la tecnología de recuperación aumentada (RAG). Al aprovechar varias fuentes de información externas, incluidos datos en tiempo real recopilados de la web abierta, los sistemas RAG pueden aumentar su base de conocimientos en tiempo real y proporcionar respuestas más precisas y contextualmente relevantes a las consultas de los usuarios para mejorar su rendimiento general y su adaptabilidad.
Juras Jurasinas
Chatbots: desafíos y limitaciones
Los chatbots actuales utilizan diferentes tecnologías para manejar tareas de entrenamiento e inferencia, incluidas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales y marcos como TensorFlow o PyTorch. Se basan en sistemas basados en reglas, análisis de sentimientos y módulos de gestión de diálogos para interpretar las entradas de los usuarios, generar respuestas adecuadas y mantener fluida la conversación.
Sin embargo, como se mencionó anteriormente, estos chatbots enfrentan muchos desafíos. La comprensión contextual limitada a menudo conduce a respuestas genéricas o irrelevantes porque los conjuntos de datos de entrenamiento estáticos pueden no capturar la diversidad de las conversaciones del mundo real.
Además, sin integración de datos en tiempo real, los chatbots pueden experimentar “alucinaciones” e inexactitud. También tienen dificultades para manejar consultas complejas que requieren una comprensión contextual más profunda y carecen de la capacidad de adaptarse al conocimiento abierto, las tendencias en evolución y las preferencias de los usuarios.
Mejore su experiencia de chatbot con RAG
RAG combina inteligencia artificial generativa con recuperación de información de fuentes externas en la web abierta. Este enfoque mejora drásticamente la comprensión contextual, la precisión y la relevancia de los modelos de IA. Además, la información de la base de conocimientos del sistema RAG se puede actualizar dinámicamente, lo que la hace altamente adaptable y escalable.
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RAG utiliza diferentes técnicas, que se pueden clasificar en distintos grupos: marcos y herramientas, análisis semántico y vectores. Bases de datosBúsqueda de similitudes y aplicaciones de privacidad/seguridad. Cada uno de estos componentes desempeña un papel fundamental a la hora de permitir que los sistemas RAG recuperen y generen de forma eficaz información contextualmente relevante manteniendo al mismo tiempo las medidas de privacidad y seguridad.
Al aprovechar una combinación de estas tecnologías, los sistemas RAG pueden mejorar sus capacidades para comprender y responder a las consultas de los usuarios de manera precisa y eficiente, facilitando así interacciones más atractivas y ricas en información.
Los marcos y las herramientas asociadas proporcionan un entorno estructurado para desarrollar e implementar de manera eficiente modelos de generación de recuperación aumentada. Proporciona módulos y herramientas prediseñados para la recuperación de datos, entrenamiento e inferencia de modelos, lo que simplifica el proceso de desarrollo y reduce la complejidad de la implementación.
Además, los marcos facilitan cooperación y estandarización dentro de la comunidad de investigación, lo que permite a los investigadores compartir modelos, reproducir resultados y avanzar en el campo de RAG más rápidamente.
Algunos marcos actualmente en uso incluyen:
LangChain: un marco diseñado específicamente para aplicaciones de recuperación de generación aumentada (RAG) que integra IA generativa con técnicas de recuperación de datos.
LlamaIndex: Una herramienta especializada creada para aplicaciones RAG que facilita la indexación y recuperación eficiente de información de una gran cantidad de fuentes de conocimiento.
Weaviate: una de las reglas vectoriales más comunes; Tiene una aplicación RAG modular llamada Verba, que puede integrar la base de datos con modelos generativos de IA.
Chroma: una herramienta que proporciona funciones como configuración de cliente, almacenamiento de datos, consultas y procesamiento.
Bases de datos vectoriales para una rápida recuperación de datos
Las bases de datos vectoriales almacenan de manera eficiente representaciones vectoriales de alta dimensión de datos web públicos, lo que permite una recuperación rápida y escalable de información relevante. Al organizar datos textuales como vectores en un espacio vectorial continuo, las bases de datos vectoriales facilitan búsquedas semánticas y comparaciones de similitudes, mejorando la precisión y relevancia de las respuestas generadas en los sistemas RAG. Además, las bases de datos vectoriales admiten actualizaciones dinámicas y adaptabilidad, lo que permite que los modelos RAG incorporen continuamente nueva información de la web y mejoren su base de conocimientos con el tiempo.
Algunas bases de datos vectoriales populares son Pinecone, Weaviate, Milvus, Neo4j y Qdrant. Pueden procesar datos de alta dimensión para sistemas RAG que requieren operaciones vectoriales complejas.
Análisis semántico, búsqueda de similitudes y seguridad.
El análisis semántico y de similitud permite a los sistemas RAG comprender el contexto de las consultas de los usuarios y recuperar información relevante de grandes conjuntos de datos. Al analizar el significado y las relaciones entre palabras y frases, las herramientas de análisis semántico garantizan que las aplicaciones RAG generen respuestas contextualmente relevantes. Asimismo, los algoritmos de búsqueda de similitud se utilizan para identificar documentos o datos que ayudarán a LLM a responder la consulta con mayor precisión al brindarle un contexto más amplio.
Las herramientas de análisis semántico y búsqueda de similitudes utilizadas en los sistemas RAG incluyen:
Núcleo semántico: proporciona capacidades avanzadas de análisis semántico, lo que ayuda a comprender y procesar estructuras lingüísticas complejas.
FAISS (Facebook AI Similarity Search): una biblioteca desarrollada por Facebook AI Research para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de vectores de alta dimensión.
Por último, pero no menos importante, Privacidad y seguridad Las herramientas son esenciales para que RAG proteja los datos confidenciales de los usuarios y garantice la confianza en los sistemas de inteligencia artificial. Al incorporar tecnologías que mejoran la privacidad, como cifrado y controles de acceso, los sistemas RAG pueden proteger la información del usuario durante la recuperación y el procesamiento de datos.
Además, las sólidas medidas de seguridad evitan el acceso no autorizado o la manipulación de los modelos RAG y los datos que manejan, mitigando el riesgo de violación o uso indebido de los datos.
Skyflow GPT Privacy Vault: proporciona herramientas y mecanismos para garantizar la privacidad y seguridad en aplicaciones RAG.
Javelin LLM Gateway: la certificación LLM de nivel empresarial permite a las organizaciones implementar controles de políticas, cumplir con las medidas de gobernanza y hacer cumplir barreras de seguridad integrales. Esto incluye prevenir la fuga de datos para garantizar que se utilice un modelo seguro y compatible.
Adoptando la tecnología emergente en los chatbots del futuro
Las tecnologías emergentes utilizadas por RAG Systems suponen un importante avance en el uso de la IA responsable, con el objetivo de potenciarla chatbot funcionar significativamente. Al integrar perfectamente las capacidades de generación y recopilación de datos web, RAG facilita una comprensión contextual superior, el acceso a datos web en tiempo real y la adaptabilidad de las respuestas. Esta integración promete revolucionar las interacciones con sistemas impulsados por IA, prometiendo experiencias más inteligentes, más conscientes del contexto y confiables a medida que RAG continúa evolucionando y mejorando sus capacidades. Chatbots impulsados por inteligencia artificial.
Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde mostramos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
La Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. aprobó ocho fondos cotizados en bolsa (ETF) para Ethereum este mes. A través de los ETF, los inversores pueden realizar transacciones con su comercio de éter a través de los mercados de valores tradicionales, en lugar de tener que utilizar un ecosistema de intercambio de criptomonedas. Los miembros interesados de la comunidad de inversores podrán ver las cotizaciones de ETF de ETH en Nasdaq, CBOE y NYSE. Los expertos dicen que este desarrollo representa otra decisión histórica para el sector de las criptomonedas en un momento en que espera la aceptación regulatoria y la adopción legal como parte de la industria global de tecnología financiera.
Estados Unidos ha acordado ETF de ETH De Grayscale, Bitwise, iShares de Blackrock, VanEck, Ark 21Shares, Invesco Galaxy, Fidelity y Franklin.
En lo que respecta a la comunidad inversora, la aprobación de los ETF de Ethereum en EE.UU. ha supuesto una diversificación de los vehículos de inversión y liquidez para pequeños y grandes inversores. Además, la decisión viene cargada de beneficios para… éter El ecosistema lo promueve como un criptoactivo reconocido junto con Bitcoin.
En una conversación con Gadgets360, Raj Kapoor, miembro del panel regional de la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU., destacó algunos de los impactos directos que este desarrollo podría tener en la industria de las criptomonedas.
“El impacto principal será que abrirá opciones para los inversores tradicionales, aumentando así la demanda y la liquidez. Los ETF ahora también proporcionarán un vehículo de inversión regulado y familiar, que puede reducir los riesgos percibidos asociados con las criptomonedas, atrayendo así a más inversores institucionales. Esto daría confianza y verificación a un sector que sufre un gran daño.
En las próximas semanas, Kapoor espera que aumente la capitalización de mercado del sector de las criptomonedas, que actualmente asciende a 2,58 billones de dólares (alrededor de 2,14,27,183 millones de rupias), según CoinMarketCap.
Los ETF de ETH han aumentado el sentimiento de los inversores hacia… Monedas digitales, al mismo tiempo que empuja a Ethereum, la segunda criptomoneda más valiosa después de Bitcoin, a una trayectoria ascendente en su precio. Esta idea, que se alinea con las predicciones de Kapoor, fue compartida con Gadgets360 por Sergey Gurev, gerente de riesgos de la plataforma Web3 YouHodler, con sede en Suiza.
“Esperamos que el nuevo precio máximo histórico de ETH supere los 5.000 dólares (alrededor de 4,15 rupias lakh) en los próximos 12 meses. En las últimas semanas, ha entrado una gran cantidad de dinero en el mercado de criptomonedas a través de la red Ether, especialmente después de las noticias sobre aprobaciones. comenzó El potencial de expansión de los ETF: “De cara al futuro, con estos desarrollos, como las aprobaciones de ETF criptográficos, nuestra estimación a largo plazo es que el mercado de las criptomonedas supere el valor actual del mercado del oro de 16 billones de dólares (unos 13.000 dólares)”, Gureev dijo 29,68,800 millones de rupias).
En particular, el movimiento de precios de Ethereum experimentó una disminución del cuatro por ciento luego de las aprobaciones de ETF, revirtiendo la tendencia observada luego de las aprobaciones de ETF de Bitcoin a principios de este año. A partir del lunesEl 27 de mayo, Ethereum se cotizaba a 3.911 dólares (alrededor de 3,24 rupias lakh) en divisas después de presenciar un aumento de precios del 2,54 por ciento. Mientras tanto, en las bolsas indias, ETH se sitúa por encima del precio de 4.128 (alrededor de 3,42 rupias lakh).
Antes de las elecciones presidenciales de EE.UU., varios senadores y empresas de gestión de activos expresaron expectativas positivas sobre el futuro del sector de las criptomonedas.
“La aprobación por parte de la SEC de un ETF al contado para Ether es la última señal de aceptación de las criptomonedas como una clase de activos maduros”, tuiteó la senadora Cynthia Lummis al comentar sobre el desarrollo.
.@SECGovLa aprobación del ETF de Ether es la última señal de aceptación de las criptomonedas como una clase de activo madura y subraya la necesidad de que el Congreso apruebe un marco regulatorio para proteger a los consumidores y proporcionar reglas claras para la industria.
“La SEC aprueba los ETF de Ethereum La histórica aprobación de los ETF de Ethereum por parte de la SEC marca un momento crucial, clasificando a Ether como un producto básico y mejorando su legitimidad. A pesar de enfrentar $ 80 millones (alrededor de 664 millones de rupias) en liquidaciones, el precio de Ethereum aumentó después de que la SEC aprobó los ETF, lo que generó optimismo en el mercado. ”, dijo Greythorn Asset Management en su publicación X.
:earth_africa: Lo más destacado de la semana (21/05 – 27/05/2024) :globe_with_meridians:
1/ :tada: La SEC aprueba los ETF de Ethereum La aprobación histórica de los ETF de Ethereum por parte de la SEC marca un momento crucial, ya que clasifica al ether como una materia prima y mejora su legitimidad. #Etereum#Fondo de inversión negociado
Actualmente, hay más de 120 millones de tokens Ether en circulación, según CoinMarketCap Y un suministro interminable de símbolos. Si bien Bitcoin sigue siendo el activo dominante en el gráfico de criptomonedas, los analistas de mercado ven una expansión en el ecosistema del ether ahora que los ETF vinculados al activo están disponibles en el Nasdaq, la Bolsa Mercantil de Chicago y la Bolsa de Nueva York.
a Blog Jonas Gross, jefe de la Digital Euro Association (DEA), citó estimaciones de Eric Balchunas y James Seyfart de Bloomberg al afirmar que los ETF de ETH podrían representar entre el 10 y el 20 por ciento de los activos bajo gestión que aparecerán en los ETF de Bitcoin en los próximos meses.
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12 de enero de 2005: Apple anuncia ganancias récord en los últimos tres meses. Las magníficas ventas de iPod durante el período navideño y la demanda de su último portátil iBook hicieron que las ganancias de la empresa cuadruplicaran.
