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Cselle, ex director ejecutivo de Pebble, se une a OpenAI para un “proyecto secreto”

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En un movimiento sorprendente, Gabor Cselle, cofundador y ex director ejecutivo de Pebble, una plataforma diseñada como una alternativa de red social más segura a X (anteriormente Twitter), se unió a OpenAI para embarcarse en un proyecto secreto.

Cselle, un emprendedor en serie con una amplia experiencia en nuevas empresas tecnológicas e innovación de productos, comenzó a trabajar en OpenAI en octubre. Sin embargo, no fue hasta esta semana que anunció oficialmente su nuevo rol, compartiendo en X: “Compartiré más sobre en lo que estoy trabajando a su debido tiempo. Ya estoy aprendiendo mucho”.

¿Quién es Gabor Cselle? Antecedentes de un innovador en serie

El recorrido de Gabor Cselle en la industria tecnológica abarca múltiples proyectos exitosos y muestra su experiencia en tecnología móvil, redes sociales e inteligencia artificial generativa. Primero llamó la atención con su startup reMail, una solución de correo electrónico móvil respaldada por Y Combinator. En un hito importante, Cselle vendió reMail a Google, estableciéndose como un empresario destacado en Silicon Valley.

Su siguiente empresa, Namo Media, se centró en soluciones de publicidad nativa y finalmente fue adquirida por Twitter en 2014, donde Cselle pasó a ocupar el puesto de gerente de producto del grupo. Durante su tiempo en Twitter, administró aspectos fundamentales de la plataforma, incluida la línea de tiempo de inicio, la incorporación de usuarios y la experiencia de los usuarios que no habían iniciado sesión, una parte desafiante pero esencial para mejorar la accesibilidad de Twitter.

En 2016, Cselle dejó Twitter y regresó a Google, donde se unió a Área 120, la incubadora de productos experimentales y spin-offs de Google. Allí, continuó liderando proyectos innovadores hasta que cofundó Pebble en 2022, con el objetivo de crear una plataforma de redes sociales más moderada y segura.

El ascenso y la caída de Pebble: el viaje de Cselle hacia la construcción de una red social más segura

Lanzado en 2022 con el exjefe de ingeniería de Discord, Michael Greer, Pebble tenía como objetivo priorizar la seguridad del usuario y la moderación efectiva. Originalmente conocida como T2, la plataforma tenía una base de usuarios especializada pero apasionada y recaudó fondos de inversores ángeles, incluido Rich Miner, cofundador de Android.

Sin embargo, a pesar de su comienzo prometedor, Pebble enfrentó importantes desafíos para escalar y sostener el crecimiento de usuarios. En octubre de 2023, la plataforma dejó de operar como red social independiente y resurgió como una instancia de Mastodon, una red social descentralizada. El viaje de Pebble destaca las dificultades que enfrentan las nuevas plataformas al competir con gigantes de las redes sociales como X, incluso con características de seguridad innovadoras.

El paso de Cselle a OpenAI: un cambio estratégico en su carrera

En octubre, Cselle dio un paso estratégico y se unió a OpenAI para trabajar en un proyecto aún por revelar. Si bien Cselle ha mantenido los detalles en secreto, su experiencia sugiere que puede estar centrándose en mejorar la experiencia del usuario dentro de las aplicaciones de IA, posiblemente en relación con los avances de OpenAI en IA generativa. A medida que OpenAI continúa expandiendo sus capacidades en diversas industrias, la experiencia de Cselle en desarrollo de productos y participación comunitaria podría desempeñar un papel crucial.

Este anuncio coincidió con el creciente enfoque de OpenAI en la seguridad del usuario y la implementación responsable de la IA, lo que indica que el trabajo de Cselle puede alinearse con esas prioridades.

La IA generativa y el trabajo de Cselle con South Park Commons

Antes de unirse a OpenAI, Cselle pasó un tiempo en South Park Commons, una aceleradora conocida por fomentar talentos emergentes en innovación tecnológica. En South Park Commons, Cselle experimentó con varios prototipos de IA generativa, incluido un tributo a HQ Trivia, la alguna vez popular aplicación de preguntas en vivo. Su experiencia con la IA generativa se alinea bien con la misión de OpenAI, lo que sugiere que su proyecto puede aprovechar tecnologías similares, particularmente en aplicaciones atractivas e interactivas.

El contexto más amplio: la nueva contratación de alto perfil de Anthropic

Curiosamente, el anuncio de Cselle llega inmediatamente después de otra contratación de alto perfil en el sector de la IA. El competidor de OpenAI, Anthropic, anunció recientemente la incorporación de Alex Rodrigues, fundador de la empresa de transporte autónomo Embark. Rodrigues, líder en seguridad de IA y tecnología de conducción autónoma, aporta su experiencia a Anthropic como investigador de seguridad de IA, lo que subraya la naturaleza competitiva de la adquisición de talentos en el campo de la IA.

La experiencia de Rodrigues con Embark, una empresa que se fusionó con Applied Intuition, demuestra el valor de la experiencia intersectorial a medida que la IA evoluciona en diferentes dominios. Tanto las medidas de Cselle como las de Rodrigues resaltan el panorama cambiante del talento en IA, a medida que los veteranos de la tecnología aportan diversas habilidades a la investigación y el desarrollo de la IA.

El futuro de OpenAI y el impacto potencial de Cselle

Con la amplia experiencia de Cselle en productos centrados en el usuario, sus contribuciones en OpenAI podrían generar desarrollos interesantes, particularmente en la creación de herramientas que parezcan intuitivas y accesibles. Su experiencia en el equilibrio de la moderación y el compromiso con Pebble también puede informar cómo OpenAI aborda el impacto más amplio de su tecnología en la sociedad.

A medida que la IA continúa impregnando la vida cotidiana, la experiencia de Cselle en redes sociales, gestión de productos e IA generativa podría dar forma a la próxima generación de aplicaciones de IA responsables y fáciles de usar. Sólo el tiempo revelará la verdadera naturaleza del proyecto de Cselle, pero su viaje refleja las posibilidades y los desafíos de la innovación tecnológica.

Eventos clave en la carrera de Gabor Cselle Detalles
2009 ReMail fundado, adquirido por Google
2014 Cofundó Namo Media, adquirida por Twitter
2016 Se unió a la incubadora del Área 120 de Google como director
2022 Lanzó Pebble con un enfoque en la seguridad en las redes sociales
2023 Pebble resurgió como una instancia de Mastodon
2024 Se unió a OpenAI para un proyecto no revelado

¿Qué sigue para Cselle y OpenAI?

Si bien los detalles del nuevo rol de Cselle siguen sin revelarse, su trayectoria profesional señala un futuro prometedor para el desarrollo de productos de OpenAI. A medida que OpenAI y Anthropic continúan ampliando sus listas de talentos con figuras destacadas de otros campos tecnológicos, la carrera por liderar la innovación en IA se vuelve cada vez más intensa. ¿Contribuirá la experiencia de Cselle a herramientas de IA transformadoras para los usuarios cotidianos? Por ahora, es un juego de espera, pero la anticipación es real.

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Google lidera con LLMS, Meta y Operai Struggle

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La historia temprana de los modelos de grandes idiomas (LLM) estuvo dominado por OpenAi y, en menor medida, meta. Los primeros modelos GPT de OpenAI establecieron la frontera del rendimiento de LLM, mientras que Meta talló un nicho saludable con modelos de peso abierto que ofrecieron un rendimiento fuerte. Los modelos de peso abierto tienen un código de acceso público que cualquiera puede usar, modificar e implementar libremente.

Eso dejó a algunos gigantes tecnológicos, incluido Google, detrás de la curva. El trabajo de investigación innovador sobre la arquitectura del transformador que sustenta los modelos de idiomas grandes provino de Google en 2017, sin embargo, la compañía a menudo se recuerda más por su lanzamiento fallido de Bard en 2023 que por su innovadora investigación de IA.

Pero Strong New LLMS de Google, y fallas de Meta y OpenAi, están cambiando el ambiente.

LLAMA 4 El rebaño se pone en el casco equivocado

El lanzamiento de News of Llama 4 inesperadamente salió de Meta el sábado 5 de abril.

Si la decisión de lanzar un modelo importante en un fin de semana te parece extraño, no estás solo. El tiempo tomó a todos desprevenidos y enterró parcialmente el anuncio en el ciclo de noticias de la semana siguiente.

El nuevo LLM de peso abierto de Meta tiene sus puntos fuertes. Llama 4 es multimodal, lo que significa que puede manejar imágenes, audio y otras modalidades. Viene en tres sabores, Llama 4 Behemoth, Maverick y Scout, que tienen diferentes tamaños y fortalezas. Llama 4 Scout también cuenta con una gran ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens. Los tokens son las pequeñas unidades de texto que LLMS procesan y se gnalizan, y la ventana de contexto es el número de tokens que un modelo puede procesar a la vez. Una ventana de contexto más grande ayuda al modelo a “recordar” y trabajar con mayores cantidades de texto en una sola sesión. La mayoría de los modelos tienen una ventana de contexto de un millón de tokens o menos.

Pero la recepción empeoró cuando los críticos notaron el enfoque astuto de Meta para clasificarse en Lmarena, un sitio que clasifica a LLMS basado en los votos de los usuarios. El modelo específico de LLAMA 4 que Meta usó para las clasificaciones no era el mismo modelo disponible como parte de su lanzamiento general. En una declaraciónLmarena dijo que Meta proporcionó “un modelo personalizado para optimizar la preferencia humana”.

Meta también atrapó a Flak por su jactancia sobre la ventana de contexto de 10 millones de Scout de Llama 4 Scout. Si bien esta figura parece ser técnicamente precisa, un punto de referencia del rendimiento de contexto largo encontró que Llama 4 se quedó atrás de los modelos competitivos.

Meta tampoco lanzó un modelo de “razonamiento” o “pensamiento” de Llama 4 y se retrasó variantes más pequeñas, aunque Meta dice que un modelo de razonamiento estará disponible.

“Se desviaron de la norma de una liberación más sistemática, donde tienen todos sus patos seguidos”, dice Ben Lorica, fundador de la compañía de consultoría de IA, Gradient Flow. “Esto parece que querían asegurar a las personas que tienen un nuevo modelo, incluso si no tienen todos los componentes, como un modelo de razonamiento y versiones más pequeñas”.

GPT-4.5 se ve obligado a retirarse

Operai también ha experimentado su parte de dificultades en los últimos meses.

GPT-4.5, publicado como una vista previa de investigación el 27 de febrero, fue promocionada como el “mejor y mejor modelo para chat de la compañía hasta ahora”. Y OpenAi descubrió que, de hecho, en general superó al modelo anterior GPT-4O en puntos de referencia.

Sin embargo, los costos del modelo generaron críticas. El acceso a la API con precio de OpenAI al modelo a tokens de salida de US $ 150 por millón. Ese fue un asombroso aumento de 15 veces sobre GPT-4O, que tiene un precio de solo $ 10 por millón de tokens. La API es el método proporcionado por OpenAI a los desarrolladores que buscan usar modelos Operai en sus aplicaciones y servicios.

“GPT-4.5 fue probablemente la LLM tradicional más grande lanzada durante el primer trimestre de 2025. Estimé que era un modelo de mezcla de expertos con 5.4 billones de parámetros”, dice Alan D. Thompson, consultor de IA y analista de Life Architect. “Ese tipo de escala en bruto es difícil de justificar con nuestras limitaciones de hardware actuales, y aún más difícil de servir a una gran base de usuarios ahora”.

El 14 de abril, Openai anunció que terminaría el acceso GPT-4.5 a través de la API después de menos de tres meses. GPT 4.5 seguirá disponible, pero solo para los usuarios de ChatGPT a través de la interfaz CHATGPT.

Operai hizo el anuncio junto con la revelación de GPT-4.1, un modelo más económico con un precio de $ 8 por millón de tokens. Los puntos de referencia de OpenAI muestran que GPT-4.1 no es tan capaz como GPT 4.5 en general, aunque funciona mejor en algunos puntos de referencia de codificación.

Openai también lanzó nuevos modelos de razonamiento la semana pasada: O3 y O4-Mini. El modelo O3 puntúa particularmente bien en los puntos de referencia. Sin embargo, el costo es una vez más una preocupación, ya que el acceso a O3 a través de la API tiene un precio de $ 40 por un millón de tokens de producción.

A medida que los competidores luchan, Google asciende

La recepción media de Llama 4 y ChatGPT-4.5 dejaron una apertura para los competidores, y han impulsado su ventaja.

Es poco probable que el lanzamiento rocoso de Meta de Llama 4 aleje a los desarrolladores de Deepseek-V3, Gemma de Google y Qwen2.5 de Alibaba. Estos LLM, que llegaron a fines de 2024, son ahora los modelos preferidos de peso abierto en las tablas de clasificación de Lmarena y Huggingface. Son competitivos o superiores a Llama 4 en puntos de referencia populares, económicos de acceder a través de una API y, en algunos casos, disponible para descargar y usar en hardware de computadora de grado consumidor.

Pero es el nuevo LLM de vanguardia de Google, Gemini 2.5 Pro, lo que realmente llamó la atención.

Lanzado el 25 de marzo, Google Gemini 2.5 Pro es un “modelo de pensamiento”, similar a GPT-O1 y Deepseek-R1, que utiliza la autoinscripción para razonar a través de tareas. Gemini 2.5 Pro es multimodal, tiene una ventana de contexto de un millón de tokens y apoya una investigación profunda.

Gemini 2.5 rápidamente acumuló victorias de referencia, incluido el primer lugar en Simplebench (aunque perdió eso para Openi’s O3 el 16 de abril), y en el índice combinado de inteligencia de inteligencia artificial de análisis artificial. Gemini 2.5 Pro actualmente se encuentra en la cima de Lmarena, también. A partir del 14 de abril, Google Models ha obtenido 5 de las 10 mejores ranuras en Lmarena (esto incluye Gemini 2.5 Pro, tres variantes de Gemini 2.0 y Gemma 3-27B).

El fuerte rendimiento sería suficiente para atraer la atención, pero Google también es un líder de precios. Google Gemini 2.5 es actualmente gratuito a través de la aplicación Gemini de Google y a través del sitio web de AI Studio de Google. El precio de la API de Google también es competitivo; Gemini 2.5 Pro tiene un precio de $ 10 por un millón de tokens de salida y Gemini 2.0 Flash tiene un precio de solo 40 centavos por un millón de tokens.

“Honestamente, cuando se trata de un gran volumen, probablemente termine usando Deepseek-R1 o Google Gemini para razonamiento. Usaré OpenAi, pero siento que debo ser más consciente en términos del precio”, dice Lorica.

Por supuesto, esto no quiere decir que Meta y OpenAi estén hundidos. Operai en particular tiene espacio para maniobrar gracias a la popularidad de ChatGPT, que, según los informes, ahora tiene mil millones de usuarios. Aún así, las fuertes clasificaciones de Gemini y el rendimiento de referencia muestran que los vientos de cambio están soplando en el mundo de LLMS, y actualmente favorecen a Google.

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¿Vale la pena pagar Gemini Advanced?

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Google está cobrando por delante en la carrera de IA, poniendo todo el peso de su influencia detrás de su chatbot Gemini. Gemini no solo se integra rápidamente en productos de Google como Gmail, Docs, Drive y YouTube, sino que pronto se convertirá en el principal asistente de voz de la compañía en teléfonos y dispositivos inteligentes a medida que el amado Asistente de Google se envía a pastos. Pero el desarrollo de IA cuesta una cantidad realmente asombrosa de dinero, por lo que para recuperar algunos de los costos de desarrollo, Google está ocultando algunas de las mejores características de Géminis detrás de un muro de pago.

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Gemini Advanced es la versión de la IA insignia de Google a la que solo se puede acceder al pagar suscriptores. Se pretende ofrecer una experiencia sobrealimentada, con modelos de IA adicionales, características y más, y está dirigido a los usuarios avanzados más dedicados. Para algunos, puede parecer tentador, especialmente si está muy conectado al ecosistema de Google. Por ejemplo, si posee un dispositivo Android, especialmente uno más nuevo, puede tener a Gemini como su asistente de voz incorporado, lo que significa que una suscripción avanzada de Gemini podría ser una forma de desbloquear aún más el potencial de su teléfono.

He sido uno de los expertos en inteligencia artificial de consumidores residente de Slashgear por un tiempo, poniendo a prueba esta tecnología emergente en una amplia gama de escenarios. Después de usar Gemini Advanced durante el último mes en todos mis dispositivos, he reunido mis pensamientos, lo bueno, malo y feo, para ayudarlo a decidir si realmente vale la pena pagar. Esto es lo que necesita saber antes de gastar su efectivo ganado con tanto esfuerzo en la suscripción de IA de Google.

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¿Qué viene con una suscripción avanzada de Géminis?

Gemini Advanced es parte de la suscripción AI Premium de Google, que se puede comprar a través de Google One. Además de los modelos de IA adicionales, viene con el almacenamiento de Google Drive, el editor de magia ilimitado que utiliza en Google Photos, características adicionales en Google Calendar y Google se encuentran, y un 10% de descuento en compras en Google Store (la hardware de la compañía, que no debe confundirse con su tienda de aplicaciones, Google Play Store). Sin embargo, todos los beneficios que no son de Gemini vienen con los planes que no son AI mucho más baratos. Convertir su plan no AI en un plan de prima de IA cuesta una cantidad significativa más. Por ejemplo, pasar de un premium 2 TB a AI Premium 2 TB lo lleva de $ 10 a $ 20. Ciertos dispositivos nuevos como la serie Samsung Galaxy S25 y Google Pixel 9 también vienen con pruebas extendidas gratuitas de Gemini Advanced.

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Por ese dinero extra, tiene acceso a Gemini Extensions en Gmail, Docs y otros productos de Google, y Notebooklm Plus. Mientras escribía esto, Google lanzó las funciones de cámara y intercambio de pantalla de Gemini Live, que se limitan a los usuarios de Pixel 9 y Galaxy S25, junto con suscriptores avanzados de Gemini. Por supuesto, también obtienes capacidades LLM adicionales. Obtendrá “acceso ampliado” a Deep Investigation y Gemini 2.5 Pro, que incluye modelos experimentales y características inéditas. Desde cierto punto de vista, está pagando a Google para probar beta sus modelos. Lo que es más emocionante es la capacidad de cargar 1,500 páginas de archivos, lo que le permite ejecutar indicaciones de Gemini en libros completos u otros documentos grandes, así como la opción de cargar un repositorio de código, los desarrolladores de beneficios pueden encontrar útiles. En el momento de este escrito, los usuarios gratuitos y avanzados tienen acceso a la misma lista de modelos Gemini. Eso significa que las diferencias están principalmente debajo del capó.

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Gemini Advanced proporciona escasos beneficios en Gemini en sí mismo

Actualmente no hay modelos AI exclusivos de Gemini Advanced. Los usuarios gratuitos y remunerados tienen acceso a Gemini 2.0 Flash, 2.0 pensamiento flash, investigación profunda, personalización (experimental) y 2.5 Pro. Sin embargo, los suscriptores avanzados aún obtienen una ventana de contexto ampliada de 1 millón de tokens para salidas más largas y cargas de archivos más grandes, y 2.5 Pro Deep Investigación.

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Para probar la diferencia, cargué el modelo más nuevo de Gemini, 2.5 Pro, tanto en una cuenta gratuita como pagada. (Nota al margen: este modelo salió el 25 de marzo, e inmediatamente se hizo público a usuarios pagados y no remunerados, lo que derrota el propósito de pagar más por el acceso temprano a los nuevos modelos). Como línea de base, solicité: “Explique la diferencia entre Gemini y Gemini avanzado”. Obtuve respuestas ligeramente diferentes, y ambos afirmaron falsamente que Advanced ofrece el modelo 1.5 Pro ahora desactualizado, con la versión gratuita haciendo una tabla para informarme mal, mientras que la versión pagada usó puntos de bala para mentirme. Por el lado positivo, la carga de archivos ampliado funciona. Pude subir el texto completo de “Ulises” de James Joyce en Gemini Advanced y hacer preguntas basadas en ello. Cuando probé lo mismo con la versión gratuita, un mensaje me informó que mis cargas pueden ser demasiado grandes para los mejores resultados.

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Mientras escribía esto, Google también lanzó la función de intercambio de pantalla y cámara de Gemini Live, lo que le permite hablar en tiempo real sobre lo que está en la pantalla o la alimentación de la cámara. Dejando a un lado las preocupaciones de privacidad, es genial y funcionó como se anuncia cuando jugué con él. Sin embargo, antes de que este artículo pudiera salir en vivo, ya se había mudado de un Gemini avanzado exclusivo a Free para todos los usuarios.

Gemini avanzado en el espacio de trabajo de Google a veces es casi útil

Gemini en sí mismo podría ser el mismo si pagas o no, al menos al momento de escribir este artículo, pero una característica que el dinero extra lo obtendrá es la integración de Gemini en las aplicaciones de Google Workspace. En Gmail, Drive, Docs, Sheets, Slides, etc., Google ha otorgado a los suscriptores avanzados de Gemini herramientas integradas de IA que prometen sobrealimentar su flujo de trabajo. Entonces, ¿qué tan útil es?

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Siendo escritor, comencé primero en Docs. Aquí hay tres herramientas: ayúdame a escribir, refinar y un chatbot Gemini en todo el documento. Para probar refinar, lo que reescribe cosas, detuve un viejo papel universitario que no era mi mejor trabajo. Si bien los ajustes de Géminis hicieron que la prosa fuera menos púrpura, también hicieron que las ideas del ensayo fueran menos coherentes y la estructuraron con citas del material fuente al comienzo de cada párrafo. Estas revisiones me habrían ganado un puntaje peor con una rúbrica de calificación convencional. La herramienta Help Me escribió y el panel Géminis funcionó como Géminis principal, no sorprendente pero no terrible.

En las diapositivas, Géminis generará imágenes o creará diapositivas a partir de telas enteras. A continuación se presentó lo que se le ocurrió cuando le dije: “Cree una diapositiva para lanzar Géminis avanzó a los lectores de Skingear”. No tengo idea de por qué el robot se ve así, o por qué ocupa gran parte de la página. La copia bala también es extraña, que parece hablar con el presentador en lugar de la audiencia. Gemini hizo mucho mejor en un segundo intento, también a continuación. En general, las herramientas avanzadas de Gemini en el espacio de trabajo de Google pueden ser buenas para herramientas con ideas, pero probablemente no producirá nada pulido. Además, podría obtener muchos de los mismos resultados abriendo Géminis regulares en otra pestaña.

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Géminis avanzado en Gmail está bien, pero no es genial

Gemini Advanced también incluye algunas golosinas adicionales de Gmail. Dado que Gmail es uno de los servicios de correo electrónico más utilizados en el planeta, Gemini Advanced puede beneficiar a una gran cantidad de usuarios, así que exploremos lo que se ofrece.

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La integración de Gmail en Gemini redacta los correos electrónicos. Lo hace tan bien como redacta documentos en Docs, es decir, lo suficientemente bien para los correos electrónicos que no importan mucho. Le dije: “El lagarto mascota de mi mejor amigo fue comido por un mapache. Por favor envíe mis condolencias”. Me ofreció una carta de huesos muy desnudos sin nada de la calidez sincera de la emoción que tal situación podría requerir. “Estimado [Recipient Name]Lamento mucho escuchar que un mapache se comió tu lagarto mascota. Sé cuánto significó tu mascota para ti, y solo puedo imaginar lo devastador que debe ser esto. Acepte mis más sinceros condolencias durante este momento difícil. Sinceramente, Max. “A continuación, utilicé una de las sugerencias de Géminis”, una introducción a alguien que conocí en el [AWP] Conferencia. “Inserción mía para darle más a la LLM. Desafortunadamente, el resultado fue mediocre. Lee usted mismo a continuación, pero no creo que valga $ 10 al mes.

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En la aplicación Gmail para Android, también hay un botón Géminis cuando cambio a la cuenta que está suscrita a Advanced. Le dije: “Resumir mis correos electrónicos no leídos más importantes”, y regresó con resúmenes para tres misivas de marketing spam. Lo siento, Google, pero no estoy seguro de que encerrar en mis reservas de verano para el infame restaurante Casa Bonita de Denver es realmente una prioridad mía.

Conclusión: Gemini Advanced ofrece poco por su dinero

Por último, Gemini Advanced ofrece algunas funcionalidades enormes en la herramienta de investigación y el generador de podcasts basado en la IA de Google, Notebooklm. En realidad, esto podría ser extremadamente convincente si está haciendo un uso intensivo de Notebooklm, ya que Google promete cinco veces más descripciones de audio, cuadernos y fuentes, junto con la capacidad de personalizar sus cuadernos ajustando las respuestas de IA para adaptarse a la tarea en cuestión. Sin embargo, aunque creo que es una gran aplicación, nunca me he encontrado con las limitaciones de LATO NOTOBOBOYOBLM.

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En última instancia, no puedo recomendar Gemini avanzado hasta que Google cree una razón convincente para gastar su efectivo ganado con tanto esfuerzo. Si desea que una IA escriba sus correos electrónicos o documentos, simplemente abra Gemini, Copilot o Chatgpt en otra pestaña. ¿Quieres resumir tus correos electrónicos? Géminis gratuito tiene una extensión de Gmail. Las suscripciones más baratas de Google One sin Gemini Advanced vienen con beneficios tangibles como el almacenamiento en la nube. ¿Dónde deja eso esta suscripción?

Incluso si eres un entusiasta de la IA, el núcleo de esta suscripción, el acceso exclusivo a los nuevos modelos de IA en Géminis, directamente, no existe a partir de este escrito. El modelo más nuevo y avanzado de Gemini, 2.5 Pro, no fue primero a suscriptores avanzados. Todos pueden usarlo, a pesar de que solo se lanzará a fines de marzo, probablemente porque Google necesita los datos de capacitación más de lo que necesita los ingresos por suscripción. Imagine pagar por una membresía de Costco solo para descubrir que la tienda ha comenzado a dejar que todos ingresen gratis. Si no lo soportara, no debe soportar esto, y es desconcertante que Google espere que lo haga.

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Le pedí a Gemini 2.5 Pro de Google que creara una estrategia de impulso de reversión media. Ganó un 30% en el último año | por Austin Starks | Abr, 2025

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Investigador de datadriven
Una IA creada por Google está superando al mercado
Una tabla que compara cada modelo de lenguaje grande importante en términos de precisión, tiempo de ejecución, contexto, costos de entrada y costos de salida. Tiene notas para cada modelo y observaciones clave. Gemini 2.5 Pro conduce con 0.85 avg. puntaje, 88.9% de tasa de éxito. Para ver la información de costos, consulte la lista de modelos en Solicitud.
La página de configuración de chat avanzada en Nexustrade muestra algunos modelos, incluidos GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Flash y Gemini 2.5 Pro

Para ver la conversación completa que puede continuar desde su cuenta de Nexustrade, consulte este enlace!

La respuesta de Gemini 2.5 Pro a la pregunta “¿Cuál es la diferencia entre la reversión media, la ruptura y las estrategias de impulso?”
Respuesta de Gemini 2.5 Pro a la pregunta
Obtener las 25 acciones principales por capitalización de mercado a fines de 2021
La estrategia de comercio algorítmico creada por Gemini 2.5 Pro
Acercando las métricas de rendimiento

Desea copiar esta estrategia, ver las reglas exactas, realizar cambios o implementarla para usted. ¡Suscríbete hoy!

Una prueba de retroceso de esta estrategia durante el año pasado desde 2024–04–08 hasta 2025–04–08
Un zoom en vista del desempeño de esta estrategia durante el año pasado
Una prueba de fondo de esta estrategia de 2025–01–01 a 2025–04–18
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