La revolución blockchain ha cambiado el panorama financiero; Entre sus usos más revolucionarios se encuentra la tokenización de activos del mundo real (RWA). La tokenización está abriendo posibilidades hasta ahora inauditas para la propiedad fraccionada, mayor liquidez y acceso mundial al permitir que activos físicos como bienes raíces, obras de arte, productos básicos y propiedad intelectual se muestren virtualmente en la cadena de bloques. Rexas Finance (RXS) está atrayendo interés en esta industria en expansión como una plataforma única identificada por modelos avanzados de IA como ChatGPT-4 y Grok AI de Elon Musk como la próxima innovación de blockchain con posible impacto en el mercado y trayectoria de crecimiento para desafiar a Solana (SOL).
Al abordar cuestiones importantes en las finanzas convencionales y permitir la tokenización de RWA impulsada por blockchain para todos, Rexas Finance se ha distinguido en un mercado saturado. Su plataforma permite la propiedad fraccionada de activos valiosos, abriendo así mercados normalmente dominados por inversores institucionales a los actores comunes. Esta democratización de la propiedad de activos lo cambia todo. Rexas Finance permite a las personas invertir en partes de bienes raíces, obras de arte o productos básicos sin tener que comprometer grandes fondos al dividir los activos en tokens digitales razonables. Esto produce un ecosistema financiero más inclusivo que permite a una audiencia más amplia crear riqueza. Rexas Finance sobresale especialmente por su diseño centrado en el usuario. Rexas Finance ha simplificado el procedimiento de tokenización, a diferencia de muchos sistemas blockchain que requieren conocimientos tecnológicos sofisticados. Con solo unos pocos clics, QuickMint Bot permite a los usuarios tokenizar activos, reduciendo así los obstáculos de entrada para usuarios no técnicos y novatos. Los inversores minoristas e institucionales han encontrado resonancia en esta estrategia, lo que confirma a Rexas Finance como pionero en la tendencia de tokenización de RWA.
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El primer enfoque de Rexas Finance es la seguridad, por lo que su AI Shield ofrece una defensa moderna para contratos inteligentes. La plataforma garantiza un entorno seguro para las transacciones mediante la detección de vulnerabilidades de IA, fortaleciendo así la confianza y confiabilidad del usuario.
Diseñado para ser eficiente, QuickMint Bot simplifica el proceso de tokenización de activos para que los usuarios puedan traducir rápidamente activos reales en tokens de blockchain en unos minutos. Independientemente del conocimiento tecnológico, esta invención facilita que cualquiera pueda participar en el ecosistema RWA.
Las convenciones financieras a veces sufren de horarios de negociación limitados y falta de liquidez. Rexas Finance utiliza una infraestructura distribuida para permitir el comercio de activos tokenizados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, abordando así estas restricciones. Especialmente para activos de alto valor como bienes raíces y antigüedades, esta actividad constante del mercado mejora la liquidez y crea posibilidades comerciales en tiempo real.
El gran éxito de Rexas Finance enfatiza la capacidad de la plataforma para revolucionar el sector financiero. De un objetivo de 12,2 millones de dólares, la preventa, que ahora se encuentra en la etapa 6, ha recaudado casi 9,9 millones de dólares con 172 millones de tokens vendidos de un total de 200 millones. La rápida aceptación de las monedas RXS pone de relieve la gran confianza de los inversores en la idea y la implementación de la plataforma. A diferencia de muchas iniciativas que dependen del financiamiento de riesgo, Rexas Finance ha alcanzado sus puntos de referencia con la ayuda de las comunidades. Esta expansión natural demuestra un acuerdo general sobre el valor a largo plazo de la plataforma y su capacidad para resolver problemas financieros prácticos. Con los tokens actualmente a 0,08 dólares y un precio de cotización previsto de 0,20 dólares, el atractivo precio de la preventa atrae especialmente a los primeros inversores.
Desde los altos costos de transacción hasta la disponibilidad limitada para los pequeños inversores, el sistema financiero convencional está plagado de ineficiencias. La plataforma reduce el acceso al permitir inversiones en fracciones de activos muy valiosos, reduciendo así los requisitos de entrada. El libro mayor distribuido de Blockchain garantiza transacciones abiertas, eliminando así la opacidad que a veces afecta a los mercados convencionales. Los activos tokenizados en Rexas Finance se pueden intercambiar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que ofrece más liquidez que en los mercados tradicionales limitados por horarios de negociación específicos. Estos acontecimientos no sólo atraen a inversores habituales, sino que también despiertan su curiosidad los actores institucionales que buscan respuestas contemporáneas a problemas de larga data.
Investigaciones recientes realizadas por sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT-4 y Grok AI de Elon Musk encontraron que Rexas Finance es un proyecto notable con la posibilidad de convertirse en la próxima Solana (SOL). Reconocida por su velocidad y escalabilidad, Solana cambió el escenario de blockchain al abordar problemas importantes con aplicaciones distribuidas. Al combinar creatividad, accesibilidad y relevancia práctica, Rexas Finance también está transformando la tokenización de activos. La infraestructura técnica de Solana impulsó su éxito; Rexas Finance está desarrollando su legado en materia de utilidad y usabilidad. Su capacidad para presentar al público activos tokenizados del mundo real ayudará a RXS a clasificarse entre los mejores tokens en los próximos años.
La revolución blockchain sigue redefiniendo las finanzas y Rexas Finance lidera este cambio. La plataforma aborda algunos de los problemas más urgentes de las finanzas convencionales al permitir la propiedad fraccionada, mejorar la liquidez y proporcionar herramientas sencillas. Rexas Finance está posicionado para emular el ascenso explosivo de Solana con su éxito de preventa, tecnologías innovadoras como AI Shield y QuickMint Bot y soporte de modelos avanzados de IA. Los inversores tienen una oportunidad inigualable de participar temprano en lo que podría ser el próximo gran avance en la innovación de blockchain a medida que el token RXS se acerca a su precio de cotización de 0,20 dólares y apunta a una valoración de 14 dólares. Rexas Finance es una oportunidad de inversión para las personas que desean beneficiarse de la revolución blockchain en lugar de simplemente un proyecto para observar.
Para obtener más información sobre Rexas Finance (RXS), visite los enlaces a continuación:
Sitio web: https://rexas.com
Gana un sorteo de $1 millón: https://bit.ly/Rexas1M
Documento técnico: https://rexas.com/rexas-whitepaper.pdf
Gorjeo/X: https://x.com/rexasfinance
Telegrama: https://t.me/rexasfinance
Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.
Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?
Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.
La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.
Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.
AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.
Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.
Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:
El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:
La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.
Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.
No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.
Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.
“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.
“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.
Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.
Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.
Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.
AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.
La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.
Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).
Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.
La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).
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