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10 worst players in NFL history according to ChatGPT

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The best players in NFL history get a lot of attention, and rightfully so, as they changed the game of football as we know it. Fans also enjoy talking about the worst players ever, too. Defining what makes a bad player isn’t easy, though. Arguably, a bad player is someone who makes a lot of mistakes on the football field, and their NFL journey becomes short-lived because of it.

However, we asked ChatGPT to rank the worst players in NFL history, and artificial intelligence instead gave us a lot of players who most would describe as draft busts instead. These players certainly weren’t good, though, and because expectations were so high for them, they severely hurt the teams they played for.

So, check out the gallery to see ChatGPT’s list. The AI provided a summary of why the rankings came out the way they did, but we also provided some additional analysis of our own.

1. Ryan Leaf, QB

Peter Brouillet-Imagn Images

ChatGPT summary: The second overall pick in the 1998 NFL Draft, Ryan Leaf was expected to be a franchise quarterback. However, his career was a disaster. His poor decision-making, lack of leadership, and inability to grasp the NFL’s complexity led to one of the biggest draft busts in history. Leaf’s career stats — 14 touchdowns and 36 interceptions — speak for themselves, and his infamous meltdowns with the media didn’t help his reputation.

ClutchPoints’ analysis: At one point, Ryan Leaf or Peyton Manning was a legitimate debate. Manning, who was drafted first overall in 1998, went on to become one of the best NFL players ever. Leaf, who was the second pick that year, ended up becoming a massive draft bust, and it was largely self inflicted.

Leaf cared more about partying than he did improving as a football player, and he even had run-ins with the law. That included time in prison after his football career was over. That career only lasted four seasons, though, one of which he missed in its entirety because of injury.

Overall, Leaf had a career 14-36 touchdown-to-interception ratio, and two of his three seasons where he saw time as a starter saw him throw fewer than three touchdown passes. Leaf was a poor decision maker (on and off the field), and he was horribly inaccurate, as evident by his 45.3 completion percentage his rookie season. It doesn’t help that he seemed to blame everyone else for his shortcomings, either.

2. JaMarcus Russell, QB

JaMarcus Russell getting sacked
Kirby Lee-Imagn Images

ChatGPT summary: Russell was drafted first overall in the 2007 NFL Draft and was supposed to lead the Raiders out of their decades-long slump. However, he struggled with work ethic, conditioning, and poor mechanics. His lack of success was epitomized by his infamous “3rd-and-8” throw to no one, as well as his inability to stay in shape. Russell threw for only 18 touchdowns and 23 interceptions during his career, a far cry from what was expected of him.

ClutchPoints’ analysis: JaMarcus Russell received our vote for the biggest NFL Draft bust in history, so his placement amongst the worst players in NFL history is justifiable. Despite having all of the physical traits, a selfish personality and a poor work ethic led to Russell failing at the NFL level for the Oakland Raiders.

Russell infamously was given blank tapes for watching film as a test by his coaches, and he failed that test when he returned them and tried to play it off like he watched film. He also bloomed to nearly 300 pounds at one point in his career, which just isn’t acceptable for a quarterback.

In three years as the Raiders starter, Russell only had 4,083 yards and 18 touchdowns. To make matters worse, he was also signed to a mega deal worth $61 million over six years, as the rookie wage scale wasn’t put in place until the following year after he held out and demanded a massive contract.

3. David Carr, QB

David Carr on ground in pain
David Butler II-Imagn Images

ChatGPT summary: The first overall pick in the 2002 draft, David Carr was supposed to be the face of the expansion Houston Texans. However, he struggled behind a porous offensive line, which led to him being sacked an NFL-record 76 times in his rookie season. Although he had a decent arm and good athleticism, Carr never developed into a quality starter. His lack of mobility and tendency to panic in the pocket resulted in an unimpressive career.

ClutchPoints’ analysis: David Carr, the brother of Derek Carr, was the first pick in Houston Texans franchise history. Unfortunately, lofty expectations were placed on his shoulders, and he didn’t have a lot of help around him. With a poor offensive line in front of him, Carr struggled.

Carr was sacked 76 times because of this, but he didn’t help his case, either. The Texans wanted to make Carr work out, as they kept him in place as the starter for five seasons, but he just didn’t have what it took to be a franchise signal-caller. Carr’s career high in passing touchdowns was 16, and he twice threw for fewer than double digit touchdowns. He was limited to a backup role after leaving Houston.

Although Carr had a bad offensive line in front of him, the Texans did eventually draft Andre Johnson: arguably the best player in franchise history and one of the best receivers ever. Still, not even Johnson could save Carr from going down as one of the worst NFL players ever.

4. Gino Torretta, QB

Gino Torretta in college at Miami
RVR Photos-Imagn IMages

ChatGPT summary: Torretta won the 1992 Heisman Trophy at the University of Miami but was an abysmal pro quarterback. His lack of arm strength, poor decision-making, and inability to adjust to the NFL made his transition a complete failure. Torretta’s best year came as a backup with Miami, but he failed to make any lasting impact and finished his career with just 7 touchdowns and 11 interceptions.

ClutchPoints’ analysis: Gino Torretta won the Heisman Trophy in 1992, as well as two national championships. However, NFL scouts found it obvious that he was a college quarterback whose skillset wasn’t translatable to the professional game. That is why he wasn’t drafted until the seventh-round in 1993.

Because of this, you can’t really consider him a draft bust. You can certainly consider him one of the worst NFL players in history, though. Torretta was what everybody thought he was, and that was a backup quarterback. He never started a game, and he only subbed in twice. ChatGPT was wrong in saying he had seven touchdowns, as he only had one touchdown pass in his career.

5. Ki-Jana Carter, RB

Ki Jana Carter worst NFL players in history
Matthew Emmons-Imagn Images

ChatGPT summary: Taken as the first overall pick in the 1995 NFL Draft, Ki-Jana Carter was expected to be a franchise running back for the Bengals. However, injuries derailed his career, and he never lived up to the hype. Despite having incredible athletic potential, Carter was plagued by knee injuries, and his career total of 1,144 rushing yards and 7 touchdowns is far from what was expected of him.

ClutchPoints’ analysis: Ki-Jana Carter was a classic case of a failed NFL career due to injuries. From 1996 to 2004 (with two fully missed seasons in between), Carter only started 14 total games. His career amounted to 1,144 total yards on the ground. The injury that set Carter back occurred in his first preseason game, so he is truly one of the biggest what-ifs in NFL history.

Carter actually was somewhat productive as a scorer during his playing days. He racked up 20 rushing touchdowns in limited time.

6. Charles Rogers, WR

Charles Rogers worst NFL players ever
Julian H. Gonzales-Imagn Images

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ChatGPT summary: Rogers was drafted second overall in the 2003 NFL Draft and was expected to be a star wide receiver for the Detroit Lions. He showed flashes of brilliance in his first season but struggled with injuries and off-field issues. Rogers was also suspended twice for violating the NFL’s substance abuse policy. He finished his career with just 36 catches and 4 touchdowns in three seasons, a massive disappointment for a top pick.

ClutchPoints’ analysis: The Detroit Lions once took a receiver in the first round of the NFL Draft in three straight seasons and in four out of five years. The reason they were forced into doing this is because of how bad Charles Rogers – the first receiver taken in that stretch – was.

Receiver was a clear need for the Lions, but Andre Johnson was selected one pick after Rogers was taken. The Michigan State product only collected 36 catches for 440 yards in three seasons before a substance abuse suspension, poor play, and clavicle injuries forced him out of the league.

7. Tavon Austin, WR

Tavon Austin NFL Draft busts
Bob Self-Imagn Images

ChatGPT summary: Tavon Austin was drafted 8th overall in the 2013 NFL Draft with the expectation that his blazing speed and playmaking ability would make him a dynamic weapon. However, Austin never found a consistent role in the NFL. While he had some success as a return man and occasional deep threat, he never became a reliable starting receiver and ended his career with modest statistics (1,241 yards and 11 touchdowns).

ClutchPoints’ analysis: The most famous highlight reel ever is Tavon Austin’s from his time at West Virginia. Austin was dynamic as a receiver, making big play after big play when catching the football. In the NFL, though, he was more of a gadget player and return man.

Even so, ranking Austin among the worst NFL players ever seems a little unfair. After all, he was still explosive with the ball in his hands, and he wasn’t terrible as a receiver either. Austin caught 181 balls in his first four NFL seasons, and he stuck around in the league for nine total years.

8. Akili Smith, QB

Akili Smith pointing Bengals
Gary Landers-Imagn Images

ChatGPT summary: Akili Smith was drafted 3rd overall in the 1999 NFL Draft and was expected to be the Bengals’ franchise quarterback. However, he struggled with accuracy, decision-making, and reading defenses. Smith played only 22 games over his career, throwing just 5 touchdowns and 13 interceptions. His failure to adjust to the pro game led to an early exit from the league.

ClutchPoints’ analysis: The 1999 NFL Draft was one of the best draft classes ever, but that was despite the third overall pick and not because of him. That pick was Akili Smith, a quarterback out of Oregon who was taken by the Cincinnati Bengals. Despite the urgency the Bengals had in making him work, he only was able to throw five touchdown passes.

There were five quarterbacks taken in 1999, but the Bengals certainly got the wrong one. Smith was a risky pick from the get-go, considering he only had one good collegiate season. He was a raw project, and he never developed into much of anything as an NFL player.

9. Justin Blackmon, WR

Justin Blackmon worst NFL players
Bob DeChiara-Imagn Images

ChatGPT summary: Blackmon was drafted 5th overall in the 2012 NFL Draft with hopes of becoming a top-flight wide receiver. He showed promise in his first two seasons with Jacksonville, accumulating over 1,000 yards and 6 touchdowns. However, off-field issues, including multiple suspensions for violating the league’s substance abuse policy, led to his early exit from the league. Blackmon’s career was cut short, and he never came close to fulfilling his potential.

ClutchPoints’ analysis: Fifth overall picks are supposed to last a long time in the NFL and play at a high level. Justin Blackmon had the talent to accomplish the latter, but he was out of the league after only 20 games. Blackmon looked like a future star during his rookie season. That year, he caught 236 yards in a single game  (third most ever for a rookie) en route to 64 receptions for 864 yards overall.

Then, off-the-field issues derailed his career. Blackmon was suspended for the first four games of his sophomore campaign because of a DUI before he was suspended indefinitely for again violating the NFL’s substance abuse policy. Blackmon never pursued reinstatement.

10. Morris Claiborne, CB

Morris Claiborne with Dez Bryant
Matthew Emmons-Imagn Images

ChatGPT summary: Claiborne was selected 6th overall in the 2012 NFL Draft, and the Cowboys expected him to be a shutdown cornerback. While he had some solid seasons, he was often inconsistent and struggled with injuries. Despite his athleticism and potential, Claiborne’s career never lived up to the hype, and his struggles with both on-field performance and health have cemented him as one of the biggest cornerback busts of the past decade.

ClutchPoints’ analysis: Morris Claiborne is somewhat of a surprise entry on this list. While he didn’t live up to the expectations of a number six overall draft pick, he actually had some decent seasons and was a solid cover corner. Not to mention, his name recognition as a “bad player” isn’t as prominent as a lot of the other players on this list.

Claiborne lasted eight years in the NFL, including four years with the Dallas Cowboys team that drafted him. While he was far from perfect there, he wasn’t usually considered a bad player. Regardless, Claiborne only once had more than one interception in a season, and he regularly dealt with injuries throughout his career. Claiborne did end up as a Super Bowl champion with the Kansas City Chiefs, though, although he didn’t play in Super Bowl LIV.

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La batalla de los gigantes tecnológicos

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OpenAI siempre ha sido excelente para captar la atención en las noticias. Sus anuncios a menudo vienen acompañados de afirmaciones grandes y audaces. Por ejemplo, anunciaron GPT-2 pero dijeron que era demasiado peligroso lanzarlo. O su campaña “12 días de Navidad”, donde mostraron un producto nuevo todos los días durante 12 días.

Ahora, Sam Altman ha compartido sus pensamientos sobre el año pasado, centrándose en la dramática telenovela de la sala de juntas en torno a su despido y regreso. También hizo una predicción audaz:

“Ahora sabemos cómo construir AGI como se entiende habitualmente. En 2025, creemos que los agentes de IA se unirán a la fuerza laboral y cambiarán la forma en que trabajan las empresas”.

AGI (Inteligencia General Artificial) significa crear una IA que sea tan inteligente y general como un humano. A diferencia de la IA estrecha, que está diseñada para tareas específicas como traducir idiomas, jugar al ajedrez o reconocer rostros, AGI puede manejar cualquier tarea intelectual y adaptarse en diferentes áreas. mientras no creo “AGI está cerca” Creo que la IA se unirá a la fuerza laboral, pero tal vez no de la manera que Altman imagina.

¿Está AGI cerca? No, al menos no el AGI que nosotros (o Sam) imaginamos

La llegada de AGI en 2025 parece muy improbable. La IA actual, como ChatGPT, funciona reconociendo patrones y haciendo predicciones, no comprendiendo realmente. Por ejemplo, completar la frase “La vida es como una caja de…” con “chocolates” se basa en probabilidades, no en razonamiento.

No creo que la AGI se produzca en 2025, y muchos expertos están de acuerdo. Demis Hassabis, con quien trabajé en Google, predice que AGI podría llegar alrededor de 2035. Ray Kurzweil estima que 2032, y Jürgen Schmidhuber, director de IDSIA, sugiere más cerca de 2050. Los escépticos son muchos y el cronograma sigue siendo incierto.

¿Importa cuándo? La IA ya es poderosa.

Quizás no importe exactamente cuándo llegará AGI. Incluso Sam Altman recientemente restó importancia a la “G” en AGI, diciendo:

“Creo que alcanzaremos el AGI antes de lo que la mayoría de la gente piensa y importará mucho menos”.

Estoy de acuerdo con esto hasta cierto punto. La IA ya tiene capacidades impresionantes. Por ejemplo, la IA de Netflix conoce tus preferencias cinematográficas mejor que tu pareja. Incluso se ha bromeado sobre los algoritmos de TikTok por reconocer la orientación sexual de alguien antes que ellos. La IA sobresale en el reconocimiento de patrones y, en muchos casos, es mejor que los humanos.

Sam Altman ve que la IA “se une a la fuerza laboral”

El punto más importante del memorando de Sam es su creencia de que la IA “se unirá a la fuerza laboral”. Estoy completamente de acuerdo en que esto va a suceder. Como escribí en mi actualización del agente de IA, para que la IA tenga éxito en el lugar de trabajo, necesita dos cosas clave: (1) acceso a herramientas y (2) acceso a datos. Estos son los pilares para que la IA sea realmente eficaz en entornos empresariales. Sin embargo, aunque Sam a menudo vincula esta idea con AGI, es posible que OpenAI no lidere la tarea de proporcionar estas soluciones de fuerza laboral de IA.

La primera posición de Microsoft: acceso a los usuarios

¿Quién tiene las herramientas laborales? Microsoft. Microsoft. Microsoft. Están en la pole position. La mayoría de la gente ya utiliza productos de Microsoft, les guste o no, y la IA se está integrando profundamente en estas herramientas, con copilotos apareciendo por todas partes.

En 2023 y 2024, muchas nuevas empresas lanzaron impresionantes servicios de inteligencia artificial para trabajos de oficina, solo para ser rápidamente eclipsadas por gigantes como Microsoft y Google, que tienen acceso directo a los clientes. Tomemos como ejemplo a Jasper.ai, una herramienta de inteligencia artificial para redactar textos que alguna vez fue famosa. Como señalé en esta publicación de LinkedIn, características similares ahora están integradas directamente en los productos de Google y Microsoft, lo que hace cada vez más difícil competir para los jugadores más pequeños.

El poder del acceso a los datos

La IA necesita datos para ser verdaderamente eficaz. Si está buscando respuestas sobre los procesos internos de una empresa o información valiosa a partir de documentos, herramientas generales como ChatGPT no serán suficientes. Lo que necesitamos son herramientas que puedan leer y resumir documentos de la empresa, diseñadas específicamente para uso empresarial. Como dije antes, 2025 será el año de la BÚSQUEDA, especialmente la búsqueda empresarial. Las herramientas que pueden responder preguntas, resumir contenido y ayudar a los usuarios a navegar por información compleja cambiarán las reglas del juego.

¿Quién tiene acceso a este tipo de datos? Microsoft es un gran actor, pero no está solo. Salesforce, por ejemplo, posee una enorme cantidad de datos valiosos: interacciones con los clientes, debates, documentos de procesos, estrategias de marketing y más. ¿Salesforce quiere que los agentes de IA ayuden a desbloquear este potencial? Absolutamente.

No sorprende que el director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, haya criticado recientemente a Microsoft. Llamó a su asistente de IA, Copilot, “decepcionante” y dijo: “Simplemente no funciona y no ofrece ningún nivel de precisión”. Incluso lo llamó “Clippy 2.0”, el insulto más divertido que he escuchado en mucho tiempo, antes de lanzar la propia solución de inteligencia artificial de Salesforce, Agent Forces.

¿OpenAI es “simplemente” la herramienta más inteligente?

OpenAI no tiene el mismo nivel de acceso a datos o alcance al consumidor que Microsoft, ni tiene el tesoro de datos comerciales de Salesforce. Entonces, ¿cuál es su ángulo? Afirman ser la herramienta más inteligente del mercado, y probablemente lo sean, aunque personalmente considero que Claude 3.5 de Anthropic es actualmente mejor que GPT-4 de OpenAI.

OpenAI apuesta por su capacidad para superar a todos los demás con tecnología superior. Es por eso que Sam Altman afirma con seguridad que veremos AGI. ¿Qué hay detrás de esa audaz afirmación? Razonamiento o, como lo llama OpenAI, Razonamiento.

OpenAI y razonamiento

OpenAI lanzó recientemente o1, un modelo diseñado para mostrar capacidades de razonamiento avanzadas a través de un proceso iterativo de autollamada:

  1. Iteración y reflexión: el modelo genera un resultado, lo evalúa o critica y lo refina en una nueva ronda de razonamiento.
  2. Bucle de retroalimentación: esto crea un circuito de retroalimentación donde el modelo revisa sus resultados, los critica y los mejora aún más.

En esencia, GPT con o1 no sólo proporciona respuestas: planifica, critica el plan y lo mejora continuamente.

Lo que es especialmente digno de mención es el cambio de paradigma que esto representa. En lugar de simplemente lanzar un modelo más grande como GPT-5, la próxima generación de modelos de IA se centra en “pensar más” durante la inferencia. Esta capacidad de procesar de forma iterativa puede ser a lo que se refiere Sam Altman cuando dice: “Ahora sabemos cómo construir AGI”.

¿El razonamiento es razón suficiente?

Pero, ¿el “razonamiento” por sí solo hace que OpenAI entre en juego? OpenAI todavía necesita acceso a los datos y una fuerte presencia de usuarios, similar a Salesforce o Microsoft. Para solucionar este problema, OpenAI lanzó la aplicación de escritorio ChatGPT para macOS. Esta aplicación ahora puede leer código directamente desde herramientas centradas en desarrolladores como VS Code, Xcode, TextEdit, Terminal e iTerm2. Esto significa que los desarrolladores ya no necesitan copiar y pegar su código en ChatGPT, una solución común hasta ahora. Es una herramienta realmente útil y una medida inteligente para integrarse más profundamente en el flujo de trabajo del desarrollador.

Chatear con modelos de lenguaje grandes cuesta dinero

Cada llamada a un modelo de lenguaje grande (LLM) cuesta dinero. Para los grandes usuarios de ChatGPT, es posible que la suscripción de $ 20 ni siquiera cubra el costo de su uso. OpenAI recaudó recientemente 6.600 millones de dólares en una ronda de financiación Serie E, un impulso muy necesario para sostener sus operaciones. Si bien Agentforce genera ingresos sólidos de sus clientes y Microsoft disfruta de un enorme fondo de guerra financiera, OpenAI aún se encuentra en las primeras etapas para lograr que las empresas y los usuarios paguen lo suficiente para compensar los elevados costos del desarrollo de IA de vanguardia.

Su nivel premium de $200 por mes, que incluye la versión ampliada de O1, es un paso en esta dirección. ¿Pero vale la pena el precio? Quizás es por eso que AGI sigue siendo parte de la conversación: ayuda a justificar el posicionamiento premium. Sin embargo, la carrera por crear modelos superiores está lejos de terminar. Incluso O1 pronto podría ser superado por alternativas de código abierto, como hemos visto antes con Meta’s Llama.

Hablando de Meta, estoy seguro de que veremos sus intentos de monetizar los modelos de IA en 2025. En última instancia, el mayor desafío para estos actores sigue siendo claro: justificar enormes costos sin asegurar un flujo de ingresos constante y confiable.

Sam tiene razón: los agentes de IA estarán en la fuerza laboral

En 2025, veremos más agentes de IA ingresar a la fuerza laboral, transformando los flujos de trabajo al simplificar, mejorar y automatizar tareas en todas las industrias. Estos no serán modelos AGI que lo abarquen todo, sino modelos más pequeños y especializados diseñados para flujos de trabajo dedicados. La IA ampliará y mejorará los procesos paso a paso, combinando la IA tradicional, la recuperación de contexto y un diseño de usuario sólido para abordar desafíos como la seguridad, las alucinaciones y el control del usuario.

El éxito dependerá de la entrega de valor a través de soluciones bien integradas, fáciles de usar y diseñadas éticamente, como se describe en mi marco para crear herramientas de IA listas para la empresa. Para Sam Altman, la pregunta estratégica clave no será lograr AGI sino cómo fijar el precio de los modelos base de OpenAI para clientes empresariales como Microsoft o Salesforce, especialmente si OpenAI termina compitiendo directamente con ellos.

Pero, ¿cómo trabajaremos con esos nuevos colegas de IA?

Las empresas emergerán como ganadoras en la carrera por mejores modelos, mejores datos y mejores integraciones. Su principal objetivo debería ser formar a los empleados y clientes para que trabajen de forma eficaz con sus nuevos colegas de IA. En mi curso certificado de eCornell sobre soluciones de IA, vi de primera mano cómo la productividad se disparó una vez que los estudiantes aprendieron a comunicarse con un copiloto de IA. Inicialmente, muchos lucharon por lograr resultados, pero una guía paso a paso sobre cómo interactuar con la IA marcó una diferencia significativa.

¿Por qué? Porque incluso con capacidades de razonamiento y planificación, la IA aún no es verdaderamente “general”, por mucho revuelo que genere Sam Altman. Los estudiantes tuvieron que aprender cuándo confiar en la IA y cuándo aplicar el juicio humano. Creo que 2025 será el año en que las empresas se den cuenta de esta necesidad e inviertan mucho en educación sobre IA.

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Google TV de Alphabet integrará Gemini AI: informe

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El equipo de consumidores de Alphabet está preparado para mejorar los televisores que ejecutan su sistema operativo Google TV integrando Gemini AI en su sistema de control de voz Google Assistant. Bloomberg ha informado.

Esta actualización tiene como objetivo mejorar la interacción del usuario con comandos de voz más naturales y capacidades mejoradas de búsqueda de contenido, incluida una integración más profunda de YouTube.

La actualización Gemini, que se espera que se implemente más adelante en 2025, permitirá a los usuarios entablar conversaciones con televisores de terceros sin necesidad de la frase desencadenante “Hola Google” para cada comando.

Google demostró esta característica en la conferencia de tecnología CES.

Además, Google mostró la capacidad de recuperar contenido de forma más natural, como solicitar videos de un viaje reciente guardados en la cuenta de Google Photos de un usuario.

Se afirma que esta actualización es la primera vez que Google lleva Gemini a televisores de terceros que ejecutan su sistema operativo, incluidos los de Sony Group, Hisense Home Appliances Group y TCL Technology Group, luego de su debut en la caja de transmisión propia de Google el pasado año. año.

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Google TV compite con otros sistemas operativos de televisión, incluidos los de Samsung Electronics, Amazon.com y Roku.

La compañía también presentó un nuevo modo “siempre encendido” para televisores, que utiliza sensores para detectar la presencia del usuario y mostrar información personalizada, como noticias y pronósticos del tiempo.

TCL será el primer fabricante en ofrecer este modo siempre activo a finales de este año, seguido de Hisense en 2026.

Esta función tiene como objetivo proporcionar a los usuarios información relevante cuando están cerca de su televisor, mejorando aún más la experiencia del usuario.

En diciembre de 2024, Google anunció planes para integrar Gemini AI en su plataforma de realidad extendida (XR), Android XR, a través de los auriculares Project Moohan XR de Samsung.


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Utilicé estas 7 indicaciones de ChatGPT para ayudar a desarrollar la fortaleza mental y desafiar los pensamientos negativos: he aquí por qué me gustan

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El invierno puede ser una época difícil para mantenerse motivado y tener pensamientos positivos. Los días más cortos y las temperaturas gélidas son especialmente difíciles para mí porque me encanta el sol y estar al aire libre. Aunque todavía trato de salir y salir a correr cuando el clima lo permite, a menudo me siento deprimido y tiendo a pensar negativamente.

Si bien los terapeutas profesionales no son rival para ChatGPT, en caso de necesidad, a menudo utilizo ChatGPT para explorar estrategias para desarrollar la fortaleza mental mientras desafío los pensamientos negativos durante los meses de invierno.

Aprecio el modo de voz avanzado de ChatGPT porque los usuarios pueden tener una conversación humana sobre cualquier cosa, incluso pensamientos desanimados y desmotivados. Esto es lo que sucedió cuando compartí mis pensamientos con ChatGPT y las sugerencias que me dio.

1. Considere las alegrías invernales simples

(Crédito de la imagen: futuro)

Inmediato: “¿Qué pequeños placeres o actividades acogedoras puedes sugerir para traer calidez y alegría durante la temporada de invierno?”

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