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Desarrollos de la IA en 2024 y expectativas para 2025 #92

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Estimados lectores,

A medida que avanzamos hacia 2025, es imperativo reflexionar sobre los importantes avances logrados en inteligencia artificial (IA) durante el año pasado y anticipar los avances en el horizonte.

Esta edición especial proporciona una descripción general completa de lo que sucedió en 2024 y qué esperar en 2025. Diviértase leyendo.

  • Integración de texto, voz e imagen
    Los principales modelos de IA de OpenAI, Google, Anthropic y Meta introdujeron capacidades multimodales, permitiendo entradas y salidas más allá del mero texto. GPT-4o de OpenAI, por ejemplo, procesa y genera texto, imágenes y audio, estableciendo nuevos puntos de referencia en tareas de voz, multilingües y visuales.

  • Avances en la generación de audio y video con IA
    Herramientas como Sora de OpenAI y Veo 2 de Google transformaron indicaciones de texto en videos de alta calidad. En el ámbito del audio, ElevenLabs y NotebookLM impresionaron a los usuarios con generación de voz realista y podcasts generados por IA.

  • Pasar de la escala al razonamiento
    Las series o1 y o3 de OpenAI demostraron que simplemente agregar parámetros a modelos de lenguaje grandes (LLM) no es el único camino para mejorar el rendimiento. Estos modelos emplean técnicas de “cómputo en el momento de la prueba”, lo que permite que la IA delibere antes de entregar resultados, lo que mejora la precisión en tareas complejas.

  • Rendimiento mejorado en programación y matemáticas
    Modelos como el o3 de OpenAI y el Claude 3.5 de Anthropic abordaron complejos desafíos matemáticos y de programación, logrando una competencia casi competitiva.

  • Mayor autonomía
    Los agentes de IA comenzaron a navegar por Internet, reservar vuelos, crear hojas de cálculo y realizar tareas rutinarias de oficina con una supervisión mínima. Herramientas como Lindy, Gumloop y la función “Uso de computadora” de Anthropic ofrecieron vislumbres de capacidades futuras.

  • A la espera de un gran avance en la corriente principal
    A pesar de los rumores, la mayoría de los agentes de IA permanecieron en las primeras etapas de demostración o en betas privadas limitadas. Sin embargo, el año 2025 es prometedor para su adopción generalizada, impulsada por actores como OpenAI, Anthropic y Google.

  • Avances en código abierto
    Llama, Mistral y otros modelos de código abierto de Meta alcanzaron niveles de rendimiento comparables a GPT-4 y Claude en varios puntos de referencia.

  • El dominio continuo de las grandes tecnologías
    Si bien OpenAI, Google y Anthropic mantuvieron el liderazgo, el rápido ritmo de la innovación de código abierto presentó desafíos importantes.

  • Escasez actual de GPU
    El aumento de la demanda de chips centrados en la IA, particularmente de Nvidia, provocó retrasos prolongados en las entregas.

  • Ampliación de centros de datos
    Gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon y Google ampliaron sus instalaciones especializadas, y algunos centros de datos ahora operan plantas de energía nuclear o geotérmica privadas para satisfacer importantes necesidades energéticas.

  • Debuts de hardware mixto
    Los “dispositivos” de IA como Rabbit AI y Humane AI Pin enfrentaron desafíos del mercado, mientras que las gafas inteligentes Ray-Ban de Meta y las computadoras portátiles Samsung/Microsoft mejoradas lograron un éxito notable.

  • Herramientas de desarrollo
    Plataformas como Cursor, v0.dev (de Vercel) y Claude para tareas de programación redujeron significativamente los ciclos de desarrollo. Incluso los no desarrolladores podrían crear prototipos utilizando soluciones sin código o “inglés a código”.

  • Procesos de marketing y negocios
    La IA generativa para redacción de textos publicitarios, anuncios y contenido de marca ganó popularidad, aunque enfrentó críticas por carecer de autenticidad humana.

  • Cronogramas acelerados de AGI
    Los principales expertos en IA, incluidos Sam Altman, Dario Amodei, Elon Musk y Geoffrey Hinton, revisaron repetidamente sus estimaciones para lograr capacidades de IA a nivel humano, sugiriendo realizaciones antes de lo previsto.

  • Modelos de precios basados ​​en resultados
    Los proveedores de IA comenzaron a estructurar tarifas en función de los “resultados” (por ejemplo, finalización de tareas) en lugar del uso bruto o las horas trabajadas, lo que indica un cambio en los modelos económicos y de trabajo.

Abierto AI

  • o1 y o1-mini
    Modelos de razonamiento avanzados diseñados para programación, matemáticas y ciencias, que introducen una IA que “piensa” antes de responder.

  • Modo de voz avanzado
    Permitió interacciones de voz más naturales y fluidas con IA, procesando entradas de voz directamente y respondiendo con voces similares a las humanas para una experiencia de usuario intuitiva.

  • sora
    Un modelo de IA avanzado que transforma entradas de texto, imágenes o video en videos realistas e imaginativos de hasta un minuto de duración.

  • Buscar en ChatGPT
    Búsqueda web en tiempo real dentro del chatbot, proporcionando enlaces directos e información actualizada.

Google

  • Géminis 2.0
    Una potencia multimodal capaz de manejar lenguaje, imágenes, interacciones en tiempo real y tareas avanzadas.

  • Veo 2
    Un generador de texto a vídeo que se centra en movimientos físicamente más realistas.

  • Proyecto Astra
    Un asistente de IA que combina entradas de texto, imágenes y audio para interpretar tareas complejas.

  • NotebookLM y LearnLM
    Herramientas para resumir documentos, generar podcasts de IA y actuar como tutores de IA personalizados.

Meta

  • Llama 3.2
    Ofrece LLM de visión de tamaño grande y mediano, así como modelos pequeños de solo texto para dispositivos móviles.

  • Gafas AR Orión
    Gafas AR holográficas con seguimiento de voz, ojos y manos.

antrópico

  • Familia de modelos Claude 3
    Anthropic amplió su línea Claude con modelos optimizados para velocidad (Haiku), razonamiento (Sonnet) y complejidad (Opus). Estos modelos proporcionaron soluciones variadas para diferentes necesidades computacionales.
    Fuente: https://www.anthropic.com/blog/claude-3-release

  • Función de uso de computadora
    Esta característica le permitió a Claude interactuar con interfaces de computadora como un humano, analizando el contenido de la pantalla, moviendo el cursor, haciendo clic y escribiendo, lo que lo convirtió en un punto de inflexión para las tareas de oficina.

tesla

  • Cibertaxi
    Tesla presentó un vehículo eléctrico totalmente autónomo sin pedales ni volante, estableciendo un nuevo punto de referencia para los vehículos autónomos.

  • Asistente personal Optimus
    Un robot humanoide diseñado para ayudar a los usuarios en tareas tanto personales como profesionales, combinando robótica avanzada con IA generativa.

  • Robovan
    Una furgoneta de pasajeros autónoma con capacidad para 20 personas, destinada a revolucionar el transporte público y compartido.

Manzana

  • Inteligencia de Apple
    Un sistema de IA generativa personal profundamente integrado en iPhones y Mac, capaz de gestionar tareas, generar contenido y mejorar la productividad.

  • Siri mejorada
    Siri obtuvo características similares a GPT, brindando interacciones contextuales, conversacionales y más naturales.

1. Tensiones entre OpenAI y Microsoft
Los rumores de que OpenAI pondría fin a su asociación exclusiva en la nube con Microsoft plantearon dudas sobre la propiedad intelectual y la asignación de recursos. Esto podría alterar las alianzas industriales existentes.

2. Autenticidad de los datos
La proliferación de deepfakes, voces sintéticas e imágenes generadas por inteligencia artificial intensificó las preocupaciones del público sobre la confianza, la desinformación y la posible manipulación electoral. Los organismos reguladores lucharon por mantener el ritmo.

3. IA y empleo
Si bien la IA generativa generó eficiencias, también aumentó los temores de desplazamiento laboral. Muchas industrias pidieron mejorar las habilidades y repensar las estrategias de la fuerza laboral.

Los agentes de IA se convertirán en herramientas cotidianas que manejarán tareas de oficina complejas y automatización personal. Sistemas como el Operador de OpenAI y el Proyecto Mariner de Google liderarán esta integración.

Las herramientas de IA generativa dominarán la publicidad, el contenido personalizado y las estrategias de ventas, impulsando una eficiencia sin precedentes en las operaciones de marketing.

Muchos expertos predicen que los vehículos autónomos alcanzarán altos niveles de autonomía, lo que estimulará avances regulatorios y la adopción pública para finales de 2025.

Las películas y los juegos generados por IA redefinirán la industria del entretenimiento, y se prevé que al menos un largometraje será generado íntegramente por IA en 2025.

Se espera que los gobiernos de todo el mundo introduzcan regulaciones estrictas sobre la IA, incluidas salvaguardias contra el uso indebido en los medios, las empresas y los vehículos autónomos.

En 2024, la IA logró avances notables, sentando las bases para aplicaciones transformadoras en 2025. A medida que los agentes de IA, los sistemas multimodales y los vehículos autónomos maduren, las empresas deben abrazar esta ola de innovación sin dejar de estar atentas a los desafíos éticos. Los líderes que prioricen la adaptabilidad y la implementación ética de la IA prosperarán en esta nueva era.

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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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