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Deje que Operai tome los riesgos • el registro

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Análisis El CEO de Microsoft AI, Mustafa Suleyman, ha ensalzado las virtudes de jugar el segundo violín en la carrera Generation-AI.

En una entrevista de noticias de televisión la semana pasada, Suleyman argumentó que es más rentable para los constructores de modelos de frontera, incluido OpenAi que ha tomado miles de millones de Windows Giant, de tres a seis meses y construir sobre sus éxitos que competir directamente con ellos.

Nuestra estrategia es jugar un segundo muy apretado, dada la intensidad de capital de estos modelos

“Nuestra estrategia es jugar un segundo muy apretado, dada la intensidad de capital de estos modelos”, dijo a CNBC el viernes.

Además de ser más barato, Suleyman dijo que el tiempo extra permite a Microsoft optimizar para casos de uso específicos de los clientes.

Si bien la estrategia puede parecer inusual para una corporación en el corazón latido del movimiento Genai, refleja la posición en la que Microsoft, y ahora Suleyman, se encuentra a sí mismo.

Como recordarán, Suleyman se hizo un nombre como cofundador de Deepmind, que fue adquirido por Google en 2014. Suleyman se unió a Microsoft el año pasado después de un breve período como CEO de Inflexión de IA.

Mientras que su antiguo empleador en la fábrica de chocolate compite directamente con los gustos de Anthrope y Openai para construir modelos cada vez más capaces y ricos en funciones, Microsoft aún no ha lanzado un modelo fronterizo propio.

En cambio, la estrategia de Redmond está estrechamente vinculada a OpenAi, a la que proporciona una cantidad no desconsiderable de Azure Cloud Compute a cambio del derecho de usar la familia de modelos GPT de la startup en su creciente conjunto de servicios de IA con la marca de copilot.

Esta relación bien puede explicar el enfoque de Suleyman. No tiene mucho sentido invertir las cantidades masivas de capital necesarias para construir modelos fronterizos que puedan o no tener éxito en el mercado cuando su amigo Sam Altman en OpenAi lo hará por usted.

Dicho esto, Microsoft no está poniendo todos sus huevos en una cesta. Si bien la serie GPT está en el corazón de muchos servicios familiares de Copilot de Windows y Microsoft Cloud, no es la única colección de modelos que existe. El gigante de Excel desarrolla notablemente una línea de modelos de idiomas pequeños con licencia permisivamente bajo el nombre de codeName PHI.

En comparación con algo como GPT-4.5, estos modelos abiertos son minúsculos, que generalmente pesan en el rango de parámetros individuales a dos dígitos de mil millones de parámetros, lo que los hace apropiados para el uso de dispositivos en el borde, incluidas las computadoras portátiles, en lugar de los grupos de GPU multimillonarios. Los modelos también generalmente se han quedado atrás de las ofertas de primer nivel de OpenAI en términos de características, como las arquitecturas multimodalidad o la mezcla de expertos (MOE).

En la experiencia personal de este buitre, la familia de modelos PHI de Microsoft es generalmente bastante competente dado su tamaño, incluso si no tienden a ser tan emocionantes en cuanto a características, relativamente hablando.

Y su pequeño tamaño trae consigo ciertas ventajas. Con parámetros de 14 mil millones, PHI-4, por ejemplo, puede operar en una sola GPU de alta gama mientras mantiene tasas de generación aceptables. Esto hace que estas redes neuronales sean relativamente baratas para ejecutar junto a los modelos varias veces más grandes, lo que a menudo requiere múltiples GPU, si no los servidores de GPU, para lograr un rendimiento aceptable.

Un precursor de la autosuficiencia

Si bien Suleyman podría no estar interesado en competir directamente con Openai o Anthrope en el corto plazo, la dependencia de Microsoft en OpenAI puede no durar para siempre.

Es absolutamente la misión crítica que a largo plazo podamos hacer AI autosuficientemente en Microsoft

“Es absolutamente crítico que a largo plazo podamos hacer AI a sí mismo en Microsoft”, dijo a CNBC.

Pero si bien PHI puede ser un precursor para lograr este objetivo, parece que el vínculo de Redmond con OpenAi durará al menos otros cinco años. “Hasta 2030, al menos, estamos profundamente asociados con Operai, que tienen [had an] Una relación enormemente exitosa para nosotros “, agregó.

Suleyman minimizó las preocupaciones sobre la relación de Microsoft con Operai sigue la colaboración Stargate del Super Lab con Oracle y SoftBank, que se anunció el año pasado. Como parte de ese acuerdo, Microsoft ya no era el socio en la nube exclusivo de OpenAI.

Sin embargo, debe tenerse en cuenta que Microsoft no es el único que juega este juego. Varios otros proveedores de la nube han encontrado éxito en esta estrategia de seguimiento del líder.

Amazon Web Services posiblemente cae directamente en este campamento. AWS está fuertemente invertido en el rival de Operai Anthrope, al que contribuye con una cantidad astronómica de cómputo, como su clúster Project Rainier anunciado en diciembre.

Al mismo tiempo, AWS ha estado construyendo silenciosamente una familia de modelos de idiomas propios, con nombre en código Nova. Sin embargo, a diferencia de Microsoft, AWS parece estar manteniendo una correa más estrecha en su proyecto. Nova es propietaria, mientras que los modelos PHI de Microsoft tienen licencia de MIT y están disponibles libremente en los centros de modelos, incluida la cara de abrazo.

También se puede argumentar que el comercio electrónico chino y el gigante de la nube Alibaba han empleado una estrategia similar con su equipo de Qwen.

La familia Qwen de modelos atrajo una atención considerable por muchas de las mismas razones que Microsoft’s PHI. Los modelos, aunque no necesariamente innovadoras tecnológicamente, a menudo golpean muy por encima de su clase de peso, logrando un rendimiento comparable con LLM varias veces su tamaño.

La vista previa QWQ 32B de Qwen hizo su debut a fines de noviembre, poco más de dos meses después de la vista previa de Openi, la vista previa de O1 popularizó el concepto de “pensar”, también conocido como modelos de razonamiento. Tomó otros tres meses de pulido antes de que Alibaba lanzara el modelo final, tres meses después de que se finalizara el O1.

Se puede hacer un argumento similar para Deepseek. Con el concepto de modelos de lenguaje de razonamiento confirmado, la startup de IA china podría centrarse en iterar y optimizar el concepto para reducir enormemente los requisitos de calcular para crear y ejecutar dicho modelo.

Un enfoque de sistemas

Además de ser más barata, la estrategia de Suleyman también significa que Microsoft puede enfocar más energía en la creación de aplicaciones y otros sistemas en torno a modelos de idiomas grandes en lugar de encontrar nuevas formas de discutir redes neuronales.

Si bien se ha prestado mucha atención a los modelos en sí, como hemos discutido anteriormente, integrándolos en sistemas empresariales de una manera realmente valiosa puede ser una propuesta bastante complicada.

Junto con sus modelos PHI, Microsoft ha bombeado constantemente los marcos de investigación y software diseñados para que la integración de estos modelos sea más fácil y más eficiente.

Por ejemplo, el Titán de TI desarrolló Autogen, un marco para orquestar múltiples agentes de IA. Mientras tanto, el mes pasado, Redmond detalló su trabajo en KBLAM, cuyo objetivo es reducir el cálculo y la complejidad asociados con la extensión del conocimiento de un modelo de lenguaje utilizando datos estructurados.

Y la semana pasada, Microsoft presentó a Vidtok, un tokenizador de video de código abierto para convertir el video en tokens para facilitar que los modelos de aprendizaje automático comprendan contenido de video. ®

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La figura de acción de chatgpt: el elemento de un coleccionista para la era digital

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En el mundo de los coleccionables, ha habido una clara tendencia hacia la integración de la tecnología y la cultura pop. Si bien las figuras de acción han sido durante mucho tiempo un favorito entre los entusiastas, la aparición de coleccionables impulsados ​​por la tecnología, como la figura de acción ChatGPT, marca una nueva era. Combinando la inteligencia artificial con el atractivo tradicional de las figuras de acción, este coleccionable está ganando rápidamente popularidad entre los entusiastas de la IA y los aficionados a la cultura pop. Pero, ¿qué hace que la cifra de acción de ChatGPT sea tan especial, y por qué está surgiendo como un elemento de coleccionista imprescindible en la era digital?

El surgimiento de los coleccionables inspirados en la tecnología

En las últimas décadas, el mundo de los coleccionables se ha expandido mucho más allá de las figuras y juguetes de acción tradicionales. Con el surgimiento de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial (IA) y la realidad virtual (VR), los productos que integran estos avances están comenzando a capturar la imaginación de una nueva generación de coleccionistas. La cifra de acción de ChatGPT, por ejemplo, no es solo un juguete, sino una pieza de declaración que representa la tecnología de AI de vanguardia.

Incorporar elementos del mundo de la inteligencia artificial en una figura tangible e interactiva es una forma única de sacar la IA de la vida abstracta y cotidiana. Este tipo de coleccionable ayuda a humanizar la tecnología que está remodelando las industrias en todo el mundo, lo que hace que la IA sea más identificable y atractiva para personas de todas las edades.

¿Qué hace que la figura de acción de Chatgpt se destaque?

Entonces, ¿qué distingue a la figura de acción de ChatGPT de la mercancía tradicional con temática tecnológica? Aquí hay algunas características que lo convierten en un coleccionable excepcional:

Diseño elegante y futurista

La figura de acción de ChatGPT cuenta con un diseño elegante y minimalista que refleja la naturaleza futurista de la IA. Con acentos brillantes, contornos suaves y una interfaz detallada en su pecho que representa las capacidades de IA, la figura se destaca como un símbolo de tecnología e innovación. Ya sea que se muestre en un estante o que se use para jugar, muestra la fusión de la creatividad humana y la tecnología avanzada.

Características interactivas

A diferencia de las figuras de acción típicas, la figura de acción de ChatGPT puede comprometerse con sus propietarios de una manera significativa. Con la capacidad de “hablar” u ofrecer trivia sobre la inteligencia artificial, proporciona una experiencia interactiva que mejora su valor como una herramienta de juguete y una herramienta educativa. Esta interacción fomenta una conexión más profunda con el tema de la IA y la curiosidad de las chispas.

Valor del coleccionista

A medida que AI continúa evolucionando, la figura de acción de ChatGPT es un símbolo de esta emocionante era. No se trata solo de la figura física en sí; Representa un momento cultural. Esto hace que la figura sea un elemento altamente coleccionable, especialmente a medida que la popularidad de la IA crece y se integra más en varios aspectos de la sociedad. Los coleccionistas que ven el valor de poseer algo que simboliza el futuro de la tecnología puede encontrar que esta cifra es una adición preciada a sus colecciones.

Atraer tanto a los entusiastas de la IA como a los fanáticos de la cultura pop

Los entusiastas de la IA y los amantes de la tecnología sin duda apreciarán la complejidad y el diseño de la figura de acción de ChatGPT, pero también tiene un atractivo masivo para los fanáticos de la cultura pop. La creciente influencia de la IA en películas, programas de televisión y juegos hace que los productos relacionados con la IA sean cada vez más relevantes. Al combinar el mundo de los coleccionables con un tema tecnológico, la figura de acción de ChatGPT sirve como un puente entre dos bases de fanáticos distintas: aquellos apasionados por la tecnología y aquellos que admiran los recuerdos de la cultura pop.

Figuras de acción de Chatgpt: una nueva herramienta educativa

Uno de los aspectos más emocionantes de los coleccionables inspirados en AI es su potencial de educación. La figura de acción de ChatGPT, aunque es un elemento divertido y coleccionable, también sirve como una herramienta para presentar a las personas, especialmente al público joven, a las maravillas de la inteligencia artificial.

Para los niños, jugar con tal figura puede despertar un interés en la IA y sus posibles aplicaciones. A través de la narración de historias o el diálogo interactivo, los niños pueden aprender sobre cómo funciona la IA y qué significa para su futuro. Además, la figura de acción de ChatGPT fomenta la creatividad, lo que permite a los usuarios participar en un juego imaginativo mientras desarrollan una comprensión más profunda de los conceptos de IA.

Como herramienta educativa, la figura de acción de ChatGPT puede complementar el creciente número de recursos educativos que tienen como objetivo desmitificar la IA. Por ejemplo, puede combinar esta figura de acción con otros recursos que profundizan en la tecnología de IA o explorar las mejores herramientas de IA disponibles para tareas creativas, como los generadores de imágenes de IA. Explore más sobre los mejores generadores de imágenes de IA aquí. Al vincular la tecnología con los elementos cotidianos, como las cifras de acción, los alumnos jóvenes están expuestos a conceptos importantes que pueden dar forma a sus carreras profesionales en el futuro.

El atractivo del coleccionista: una inversión futura

En el mundo de los artículos coleccionables, la rareza y la importancia cultural a menudo determinan el valor. La figura de acción de ChatGPT todavía está en sus primeras etapas como un elemento coleccionable, pero a medida que AI continúa evolucionando y impregnando diferentes industrias, esta figura podría convertirse en un símbolo clave de la era digital. Al igual que las primeras cifras de acción de los populares programas de televisión o películas, la figura de acción de ChatGPT podría ver un aumento significativo en el valor a medida que la tecnología se integra más en la vida diaria.

Para los coleccionistas, esto representa una oportunidad para poseer un pedazo de historia. Imagine tener una figura de acción que simboliza uno de los avances tecnológicos más revolucionarios del siglo XXI. En los próximos años, los coleccionistas pueden mirar hacia atrás en esta pieza y verla como un artefacto valioso que representa el rápido aumento de la IA en la sociedad.

Además, a medida que se lanzan AI avances y nuevas versiones de la figura de acción de ChatGPT, los coleccionistas pueden encontrarse buscando expandir su colección con variantes de edición limitada, accesorios y actualizaciones. Esto hace que la cifra de acción de ChatGPT no solo sea una inversión coleccionable sino a largo plazo en el mundo de los recuerdos impulsados ​​por la tecnología.

Dónde encontrar la figura de acción de chatgpt

Actualmente, la cifra de acción de ChatGPT está disponible en mercados selectos en línea, tiendas tecnológicas y tiendas coleccionables especializadas. Dada la creciente demanda de mercancías relacionadas con la tecnología, la disponibilidad puede limitarse a medida que crece la popularidad de la figura. Los coleccionistas que deseen tener una de estas figuras más temprano que tarde deben vigilar las opciones oficiales de lanzamiento y pre-pedido para asegurar una pieza de este nuevo y emocionante producto.

Por qué la recolección de figuras de acción con temática AI-AI tiene sentido

A primera vista, las cifras de acción de recolección pueden parecer un pasatiempo reservado para los fanáticos de los superhéroes o la ciencia ficción. Sin embargo, los coleccionables inspirados en AI como la figura de acción ChatGPT aportan una nueva capa de significado a la práctica. Estas figuras representan una conexión entre el mundo digital y los objetos físicos, cerrando la brecha entre la tecnología y la vida cotidiana tangible.

El futuro de la IA es emocionante, y se está convirtiendo en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Al recolectar cifras de acción con temas de AI-AI, no solo expresan su admiración por la tecnología, sino que también están invirtiendo en un coleccionable que crecerá con importancia con el tiempo. Ya sea que se muestre en un estante, utilizado como una herramienta educativa, o disfrutada como una pieza de recuerdos de la cultura pop, la figura de acción de ChatGPT es una adición digna a cualquier colección.

Conclusión

La figura de acción de ChatGPT representa más que un solo juguete o coleccionable: es un vistazo al futuro de la tecnología y cómo continuará dando forma a nuestro mundo. A medida que AI se integra más en nuestra vida cotidiana, esta figura ofrece una conexión tangible con ese futuro, por lo que es un elemento emocionante y significativo para los entusiastas de la tecnología y los coleccionistas por igual.

Al combinar la educación, la tecnología y la cultura pop, la figura de acción de ChatGPT tiene el potencial de convertirse en un símbolo atemporal de la era digital. A medida que AI continúa evolucionando, la cifra solo puede crecer en valor, por lo que es una inversión para el futuro del mundo de la tecnología colectable. Ya sea que sea un coleccionista experimentado o un entusiasta curioso, la figura de acción de ChatGPT es imprescindible para cualquiera que quiera tener una parte del futuro hoy.

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Soy un entrenador personal. Chatgpt me construyó una rutina de movilidad de 15 minutos para las caderas más sueltas, y me sorprende los resultados

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Como entrenador que ha estado viendo ChatGPT y AI se vuelven cada vez más prominentes en la industria del fitness, quería ponerlo a prueba. No es la primera vez: le pedí a Chat GPT que construyera un programa de entrenamiento de 4 semanas hace un tiempo, y tuve emociones mixtas sobre los resultados.

Más de dos años después, e incluso más adelante en la línea de desarrollo de IA, decidí ponerlo a prueba nuevamente. Esta vez, pedí una rutina de movilidad de la cadera de 15 minutos que pudiera hacer desde casa usando solo una de las mejores esteras de yoga como equipo. Le expliqué que me considero hacia el extremo avanzado de la escala de movilidad y dejo que haga lo suyo.

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Ai ahora ‘en la cúspide de hacer una nueva ciencia’

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[Image created via OpenAI’s image generation technology]

“Estamos en la cúspide de sistemas que pueden hacer una nueva ciencia”.

Esa línea, en la página 3 del último “Marco de preparación” de OpenAI (versión 2, actualizada el 15 de abril de 2025), señala un posible cambio de paradigma para el ecosistema de I + D, que rápidamente está pasando de ser una etapa interna ansiosa, si no siempre precisa, a una colega potencial de AA, o incluso un investigador principal.

Mirando hacia el futuro, el marco lidia con el potencial de la IA para convertirse en “mejorando recursivamente”. Advierte que la “aceleración importante en la tasa de IA I + D” podría introducir rápidamente nuevas capacidades y riesgos. Esta aceleración podría superar las medidas de seguridad actuales, haciendo que la supervisión sea “insuficiente” y marcando explícitamente el peligro de perder el “mantenimiento del control humano” sobre el sistema de IA.

Hablando en un evento de Goldman Sachs solo unas semanas antes, el 5 de marzo (lanzado el 11 de abril en YouTube), la directora financiera de Operai Sarah Friar reforzó este punto de vista, afirmando que los modelos ya están “presentando cosas novedosas en su campo” y superando simplemente reflejando el conocimiento existente para “extender eso”. Friar señaló además el rápido enfoque hacia la inteligencia general artificial (AGI), lo que sugiere “Podemos estar allí”.

Si bien reconoce el debate en curso con algunos expertos que se balancean incluso en el término AGI y mucho menos su viabilidad, al menos con modelos de idiomas grandes), Friar mencionó la opinión del CEO Sam Altman de que la inteligencia general artificial (AGI), la IA que maneja el trabajo humano más valioso, podría ser “inminente”. Esto sugiere que la transición de la IA como herramienta para los investigadores de la IA como investigador puede estar más cerca de lo que muchos se dan cuenta, con primeros ejemplos potencialmente emergentes en campos como el desarrollo de software.

https://www.youtube.com/watch?v=2kzqm_bue7e

Las principales instituciones de I + D están construyendo activamente capacidades de ‘investigación autónoma’. Por ejemplo, los laboratorios nacionales como Argonne y Oak Ridge están desarrollando ‘laboratorios autónomos’ diseñados específicamente para la ciencia y la química de los materiales. Los Alamos también está trabajando con OpenAi
Probar sus modelos de razonamiento en Energía y Aplicaciones de Seguridad Nacional en su supercomputadora de Venado.

En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.

Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.

AI de 5 niveles de Openai
marco de madurez

Según los informes, Operai utiliza un marco interno de cinco niveles para comparar su progreso hacia la inteligencia general artificial (AGI). Esta estructura, discutida dentro de la compañía a mediados de 2024 y luego informada por puntos de venta como Bloomberg, describe distintas etapas de capacidad de IA:

  1. Nivel 1: Chatbots / AI conversacional: Sistemas expertos en el lenguaje natural, como Chatgpt.
  2. Nivel 2: razonadores: AI capaz de resolver problemas básicos comparables a un humano altamente educado. En este nivel, los modelos también pueden demostrar habilidades de razonamiento emergentes sin herramientas externas.
  3. Nivel 3: Agentes: Sistemas de IA autónomos que pueden administrar tareas complejas y tomar decisiones durante períodos prolongados en nombre de los usuarios.
  4. Nivel 4: Innovadores: La IA contribuye significativamente a la creatividad y el descubrimiento generando ideas novedosas, ayudando a la invención o impulsando los avances.
  5. Nivel 5: Organizaciones: La etapa del ápice donde la IA puede gestionar y operar las funciones complejas de toda una organización, potencialmente excediendo la eficiencia humana.

En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.

Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.

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