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Géminis 2.0: Su guía para las ofertas de múltiples modelos de Google

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Después de probar los diversos modelos en la nueva familia Gemini 2.0 de Google, algo interesante queda claro: Google está explorando el potencial de los sistemas de IA especializados que trabajan en concierto similar a OpenAI.

Google ha estructurado sus ofertas de IA en torno a casos de uso prácticos, desde sistemas de respuesta rápida hasta motores de razonamiento profundo. Cada modelo tiene un propósito específico, y juntos forman un conjunto de herramientas integral para diferentes tareas de IA.

Lo que destaca es el diseño detrás de las capacidades de cada modelo. Destello procesa contextos masivos, Pro maneja tareas de codificación compleja y Pensamiento flash trae un enfoque estructurado para la resolución de problemas.

El desarrollo de Google de Gemini 2.0 refleja una cuidadosa consideración de cómo los sistemas AI realmente se usan en la práctica. Si bien sus enfoques anteriores se centraron en los modelos de propósito general, este lanzamiento muestra un cambio hacia la especialización.

Esta estrategia multimodelo tiene sentido cuando se observa cómo se está implementando AI en diferentes escenarios:

  • Algunas tareas necesitan respuestas rápidas y eficientes
  • Otros requieren un análisis profundo y un razonamiento complejo
  • Muchas aplicaciones son sensibles a los costos y necesitan un procesamiento eficiente
  • Los desarrolladores a menudo necesitan capacidades especializadas para casos de uso específicos

Cada modelo tiene fortalezas claras y casos de uso, lo que facilita elegir la herramienta adecuada para tareas específicas. No es revolucionario, pero es práctico y bien pensado.

Desglosando los modelos Géminis 2.0

Cuando mira por primera vez la línea Gemini 2.0 de Google, puede parecer solo otro conjunto de modelos de IA. Pero pasar tiempo entendiendo cada uno revela algo más interesante: un ecosistema cuidadosamente planificado donde cada modelo cumple un papel específico.

1. Géminis 2.0 flash

Flash es la respuesta de Google a un desafío de IA fundamental: ¿cómo equilibra la velocidad con la capacidad? Mientras que la mayoría de las compañías de IA presionan para modelos más grandes, Google tomó una ruta diferente con Flash.

Flash trae tres innovaciones clave:

  1. Una ventana de contexto de token de 1 m que puede manejar documentos completos
  2. Latencia de respuesta optimizada para aplicaciones en tiempo real
  3. Integración profunda con el ecosistema más amplio de Google

Pero lo que realmente importa es cómo esto se traduce en uso práctico.

Flash sobresale en:

Procesamiento de documentos

  • Maneja documentos de varias páginas sin romper el contexto
  • Mantiene una comprensión coherente en largas conversaciones
  • Procesos de datos estructurados y no estructurados de manera eficiente

Integración de API

  • Los tiempos de respuesta consistentes lo hacen confiable para los sistemas de producción
  • Escala bien para aplicaciones de alto volumen
  • Admite consultas simples y tareas de procesamiento complejas

Limitaciones a considerar

  • No optimizado para tareas especializadas como codificación avanzada
  • Intercambia cierta precisión por velocidad en tareas de razonamiento complejas
  • Ventana de contexto, aunque grande, todavía tiene límites prácticos

La integración con el ecosistema de Google merece una atención especial. Flash está diseñado para funcionar a la perfección con Google Cloud Services, lo que lo hace particularmente valioso para las empresas que ya están en el ecosistema de Google.

2. Géminis 2.0 Flash-Lite

Flash-Lite podría ser el modelo más pragmático de la familia Géminis 2.0. En lugar de perseguir el máximo rendimiento, Google se centró en algo más práctico: hacer que la IA sea accesible y asequible a escala.

Desglosemos la economía:

  • Tokens de entrada: $ 0.075 por millón
  • Tokens de salida: $ 0.30 por millón

Esta es una gran reducción en la barrera de costos para la implementación de AI. Pero la verdadera historia es lo que mantiene Flash-Lite a pesar de su enfoque de eficiencia:

Capacidades centrales

  • Rendimiento de nivel cercano a la flash en la mayoría de las tareas generales
  • Ventana de contexto de token de 1 m completo
  • Soporte de entrada multimodal

Flash-Lite no es solo más barato: está optimizado para casos de uso específicos donde el costo por operación es más importante que el rendimiento en bruto:

  • Procesamiento de texto de alto volumen
  • Aplicaciones de servicio al cliente
  • Sistemas de moderación de contenido
  • Herramientas educativas

3. Géminis 2.0 Pro (experimental)

Aquí es donde las cosas se interesan en la familia Géminis 2.0. Gemini 2.0 Pro es la visión de Google de lo que AI puede hacer cuando elimina las restricciones típicas. Sin embargo, la etiqueta experimental es importante: señala que Google todavía está encontrando el punto óptimo entre la capacidad y la confiabilidad.

La ventana de contexto duplicada es más importante de lo que piensas. A 2M Tokens, Pro puede procesar:

  • Múltiples documentos técnicos de larga duración simultáneamente
  • Basas de código enteras con su documentación
  • Conversaciones de larga duración con contexto completo

Pero la capacidad cruda no es la historia completa. La arquitectura de Pro está construida para un pensamiento y comprensión de IA más profundo.

Pro muestra una fuerza particular en áreas que requieren análisis profundo:

  • Descomposición de problemas complejos
  • Razonamiento lógico de varios pasos
  • Reconocimiento de patrones matizado

Google PRO específicamente optimizado para el desarrollo de software:

  • Comprende las arquitecturas complejas del sistema
  • Maneja proyectos de múltiples archivos coherentemente
  • Mantiene patrones de codificación consistentes en grandes proyectos

El modelo es particularmente adecuado para tareas de negocios críticos:

  • Análisis de datos a gran escala
  • Procesamiento de documentos complejos
  • Flujos de trabajo de automatización avanzados

4. Géminis 2.0 pensamiento flash

El pensamiento flash Gemini 2.0 podría ser la adición más intrigante a la familia Géminis. Mientras que otros modelos se centran en respuestas rápidas, Flash Thinking hace algo diferente: muestra su trabajo. Esta transparencia ayuda a habilitar una mejor colaboración Human-AI.

El modelo descompone problemas complejos en piezas digeribles:

  • Claramente establece suposiciones
  • Muestra la progresión lógica
  • Identifica posibles enfoques alternativos

Lo que diferencia a Flash Pensar aparte es su capacidad para aprovechar el ecosistema de Google:

  • Datos en tiempo real de la búsqueda de Google
  • Conciencia de ubicación a través de mapas
  • Contexto multimedia de YouTube
  • Integración de herramientas para procesamiento de datos en vivo

Flash Thinking encuentra su nicho en escenarios en los que es importante comprender el proceso:

  • Contextos educativos
  • Toma de decisiones complejas
  • Solución de problemas técnicos
  • Investigación y análisis

La naturaleza experimental del pensamiento flash sugiere la visión más amplia de Google de capacidades de razonamiento más sofisticadas y una integración más profunda con herramientas externas.

Infraestructura e integración técnica

Obtener Gemini 2.0 en producción requiere una comprensión de cómo estas piezas encajan en el ecosistema más amplio de Google. El éxito con la integración a menudo depende de qué tan bien asigne sus necesidades a la infraestructura de Google.

La capa API sirve como su punto de entrada, ofreciendo interfaces REST y GRPC. Lo interesante es cómo Google ha estructurado estas API para mantener la consistencia entre los modelos al tiempo que permite el acceso a las características específicas del modelo. No solo está llamando a diferentes puntos finales: está aprovechando un sistema unificado donde los modelos pueden trabajar juntos.

La integración de Google Cloud es más profunda de lo que la mayoría se da cuenta. Más allá del acceso básico a la API, obtiene herramientas para monitorear, escalar y administrar sus cargas de trabajo de IA. El poder real proviene de cómo los modelos Gemini se integran con otros servicios de Google Cloud, desde BigQuery para el análisis de datos hasta el almacenamiento en la nube para manejar grandes contextos.

La implementación del espacio de trabajo muestra una promesa particular para los usuarios empresariales. Google tiene capacidades de Géminis tejidas en herramientas familiares como documentos y hojas, pero con un giro, puede elegir qué modelo impulsa diferentes características. ¿Necesita sugerencias de formato rápido? Flash maneja eso. Análisis de datos complejos? Pro interviene.

La experiencia móvil merece una atención especial. La aplicación de Google es una bolsa de prueba de cómo estos modelos pueden trabajar juntos en tiempo real. Puede cambiar entre modelos a mitad de conversación, cada uno optimizado para diferentes aspectos de su tarea.

Para los desarrolladores, el ecosistema de herramientas continúa expandiéndose. Los SDK están disponibles para idiomas principales, y Google ha creado herramientas especializadas para patrones de integración comunes. Lo que es particularmente útil es cómo se adapta la documentación en función de su caso de uso, ya sea que esté creando una interfaz de chat, una herramienta de análisis de datos o asistente de código.

El resultado final

Mirando hacia el futuro, espere ver que este ecosistema continúe evolucionando. La inversión de Google en modelos especializados refuerza un futuro en el que la IA se vuelve más específica de la tarea en lugar de uso general. Esté atento a la mayor integración entre los modelos y las capacidades de expansión en cada área especializada.

La conclusión estratégica no se trata de elegir ganadores, se trata de construir sistemas que pueden adaptarse a medida que evolucionan estas herramientas. El éxito con Gemini 2.0 proviene de comprender no solo lo que estos modelos pueden hacer hoy, sino cómo encajan en su estrategia de IA a largo plazo.

Para los desarrolladores y organizaciones que se sumergen en este ecosistema, la clave es comenzar una pequeña pero pensando en grande. Comience con implementaciones enfocadas que resuelvan problemas específicos. Aprenda de patrones de uso real. Cree flexibilidad en sus sistemas. Y lo más importante, manténgase curioso: todavía estamos en los primeros capítulos de lo que estos modelos pueden hacer.

Preguntas frecuentes

1. ¿Está disponible Gemini 2.0?

Sí, Gemini 2.0 está disponible. La suite de modelo Gemini 2.0 es ampliamente accesible a través de la aplicación de chat de Gemini y la plataforma Vertex AI de Google Cloud. Gemini 2.0 Flash está generalmente disponible, Flash-Lite está en una vista previa pública y Gemini 2.0 Pro está en una vista previa experimental.

2. ¿Cuáles son las principales características de Gemini 2.0?

Las características clave de Gemini 2.0 incluyen habilidades multimodales (entrada de texto e imagen), una gran ventana de contexto (tokens de 1 m-2 m), razonamiento avanzado (especialmente con pensamiento flash), integración con los servicios de Google (búsqueda, mapas, youtube), fuerte natural Capacidades de procesamiento del lenguaje y escalabilidad a través de modelos como Flash y Flash-Lite.

3. ¿Géminis es tan bueno como GPT-4?

Géminis 2.0 se considera a la par con GPT-4, lo que lo supere en algunas áreas. Google informa que su modelo Gemini más grande supera a GPT-4 en 30 de 32 puntos de referencia académicos. Las evaluaciones de la comunidad también clasifican altamente modelos Géminis. Para las tareas cotidianas, Gemini 2.0 Flash y GPT-4 funcionan de manera similar, con la opción dependiendo de necesidades específicas o preferencia del ecosistema.

4. ¿Es seguro usar Gemini 2.0?

Sí, Google ha implementado medidas de seguridad en Gemini 2.0, incluido el aprendizaje de refuerzo y el ajuste fino para reducir los resultados dañinos. Los principios de IA de Google guían su capacitación, evitando respuestas sesgadas y contenido no permitido. Probas de prueba de seguridad automatizadas para vulnerabilidades. Las aplicaciones orientadas al usuario tienen barandas para filtrar solicitudes inapropiadas, asegurando un uso general seguro.

5. ¿Qué hace Gemini 2.0 Flash?

Gemini 2.0 Flash es el modelo central diseñado para un manejo de tareas rápido y eficiente. Procesa indicaciones, genera respuestas, razones, proporciona información y crea texto rápidamente. Optimizado para baja latencia y alto rendimiento, es ideal para uso interactivo, como chatbots.

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Cómo se puede mejorar la investigación profunda de Chatgpt con 8 características clave

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La herramienta de investigación profunda de Chatgpt es fantástica para profundizar en casi cualquier tema que elija, pero aún necesita algunas mejoras para ser realmente útiles. Utilizo investigaciones profundas todo el tiempo y creo que sería mucho mejor con estas características adicionales.

1

Parámetros personalizables

Cuando uso la investigación de chatgpt profunda, normalmente respondo preguntas de seguimiento para darle a la herramienta más contexto. Sin embargo, desearía poder usar parámetros personalizables en su lugar.

Imaginaría que esta característica funcione como filtros al comprar en línea. Me encantaría elegir cuántos recursos quiero que se analice ChatGPT, junto con los plazos publicados. Además, sería genial si pudiera buscar en función de diferentes palabras clave.

Los parámetros personalizables mantendrían mi investigación mucho más organizada. Siento que los resultados valdrían la pena el tiempo que lleva a ChatGPT realizar investigaciones profundas también. Hasta que esto suceda, hay al menos formas en que puede obligar a ChatGPT a usar fuentes de alta calidad.

2

Opciones de diseño de investigación

La función de investigación profunda de ChatGPT puede establecer información de múltiples maneras. Por ejemplo, utilizará tablas al comparar estadísticas u otros aspectos. En otros casos, la herramienta establecerá información en subsecciones integrales.

Si bien varias opciones de diseño son buenas, desearía que ChatGPT me permita elegir cómo quiero que presente información. A veces, veo contenido presentado en forma de oración cuando prefiero usar tablas.

A veces uso las indicaciones para pedirle a ChatGPT que presente información en mi formato preferido, pero desafortunadamente, no siempre escucha.

3

Una asignación mensual más grande

Quizás mi mayor queja con la herramienta de investigación profunda de Chatgpt es lo fácil que es usar sus créditos mensuales. Aunque esto está bien para los usuarios casuales, 10 consultas mensuales no son suficientes para las personas que regularmente necesitan realizar una investigación integral. Revisé mis consultas en dos días.

Podía entender diez consultas mensuales para usuarios gratuitos; En estos casos, en realidad creo que sería un buen valor. Sin embargo, como alguien que paga $ 20 por mes por ChatGPT, no puedo evitar sentir que no me dan el mejor servicio posible.

Quedarse sin solicitudes en chatgpt

Por lo menos, creo que 15-20 consultas mensuales son justas para un plan positivo. Aumentaría aún más estas asignaciones para suscripciones de nivel superior. Operai podría incentivar a las personas a registrarse para estos planes al hacerlo, lo que resulta en una mejor experiencia del usuario y un aumento de los ingresos.

4

Una sección separada en chatgpt

Utilizo ChatGPT para múltiples conversaciones, ya sea que esté planeando una nueva parte de mi vida o quiero trabajar a través de mis pensamientos actuales. A medida que creo más chats, la interfaz se vuelve torpe y desorganizada. Molesto, no tengo forma de diferenciar entre conversaciones y discusiones ordinarias en las que he usado investigaciones profundas.

Si bien puedo crear nuevos proyectos a través de la barra lateral, prefiero que ChatGPT organice automáticamente mis conversaciones con una investigación profunda. Esta sería una mejora efectiva para la interfaz de usuario de ChatGPT, y no sería particularmente difícil de implementar.

Incluso si la aplicación no tuviera una sección separada, un diferenciador, como un ícono, sería útil.

5

Integración con GPTS personalizados

Los GPT personalizados son la función más subestimada de ChatGPT. Me encanta lo fácil que son para obtener el tipo de respuesta exacto que estaba buscando, y hay útiles GPT personalizados para todo tipo de intereses. Pero desafortunadamente, actualmente no puede integrarlos con la función de investigación profunda.

Siento que las respuestas serían mucho más precisas si tuvieran el contexto de GPT personalizados. Esto es particularmente cierto, considerando que algunos de mis chats normales tienen múltiples temas.

GPT personalizado como asistente de programación

No sé cómo sería posible porque imagino que los dos programas entrarían en conflicto. Pero si hubiera una manera de integrar investigaciones profundas y GPT personalizados, no veo cómo cualquier otra herramienta de IA podría competir en esta área.

6

La capacidad de dividir el texto en trozos más pequeños

He comparado la investigación profunda de ChatGPT con herramientas similares, como el equivalente de Microsoft Copilot. Cuando se trata de respuestas detalladas, la investigación profunda se encuentra en la cabeza y los hombros por encima de su competencia. Pero al mismo tiempo, a veces veo enormes párrafos una vez que la investigación ha concluido.

Encontrar información de la dieta en Chatgpt Investigación profunda

La lectura de Skim en una pantalla es mucho más difícil que con un libro, y a veces pierdo los puntos clave en la investigación. Cuando esto sucede, la investigación tarda más de lo que debería. Romper el texto en trozos más pequeños sería una solución simple pero efectiva.

Si todo el texto es realmente importante, ChatGPT podría dividirlo en más subsecciones. De esa manera, podría identificar la información más esencial fácilmente.

7

La opción de excluir sitios web específicos

La información inexacta es uno de los muchos grandes problemas con ChatGPT, y lamentablemente, esto se extiende a la función de investigación profunda. Puedo examinar ciertos sitios web al investigar a través de motores de búsqueda, pero este no es el caso cuando se utiliza una investigación profunda, lo que significa que debo tener mucho cuidado para verificar los recursos.

He visto características similares en otros tipos de aplicaciones, como bloqueadores de sitios web. La forma en que veo esto, los usuarios podrían ingresar a la URL para excluir un sitio de la búsqueda. Me imagino que esto aumentaría el tiempo que lleva completar estas tareas, pero sería un gran éxito.

8

Audio

ChatGPT tiene algunas características de voz geniales, pero ninguna se aplica a una investigación profunda. Tengo que escribir indicaciones de texto y recibo respuestas escritas. Si bien normalmente estoy contento con estas búsquedas, a veces me gustaría usar audio.

Cambiar la voz del altavoz en el modo de voz en chatgpt.

Además de hablar por una investigación profunda, agradecería las respuestas escritas. Me encantaría que la herramienta me cuente sobre sus hallazgos y proporcione una transcripción más tarde. Esto sería interactivo y beneficioso para las personas que aprenden mejor a través de la escucha que la lectura.

Operai inevitablemente agregará nuevas características a la herramienta de investigación profunda de ChatGPT a su debido tiempo, y creo que debería priorizar algunas adiciones simples pero efectivas. Los parámetros personalizables conducirían a hallazgos más precisos, y tener más control sobre el diseño de información también sería bueno.

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Géminis está reemplazando oficialmente al Asistente de Google, esto es lo que eso significa para ti

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Google lanzó el Asistente de Google en 2016. Desde entonces, el asistente virtual de primera generación de Google se ha extendido a casi todos los tipos de dispositivos que se le ocurra: teléfonos, tabletas, relojes inteligentes, altavoces inteligentes, televisores, automóviles, si se conecta a Internet, probablemente tenga acceso al Asistente de Google.

Pero hay un nuevo asistente de Google en la ciudad. Desde que Gemini se lanzó hace dos años (inicialmente bajo el nombre de Google Bard), aparentemente ha sido la principal prioridad de Google. Ahora, parece que prácticamente todos los anuncios públicos sobre el hardware o el software de Google son temáticos de Gemini. Dado el enfoque láser de Google, no debería sorprendernos que Gemini ahora esté reemplazando oficialmente al asistente en la mayoría de los contextos. Esto es lo que necesitas saber.

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¿Qué está cambiando exactamente?

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Fuente de la imagen: Google Play Store

Google se ha comprometido a reemplazar al Asistente de Google Legacy con Gemini en la mayoría de los dispositivos. Google anunció la semana pasada que, comenzando en teléfonos, Gemini pronto se convertirá en el asistente de voz predeterminado, y que el Asistente de Google Legacy ya no será accesible allí en el futuro cercano. (Google nota que en los dispositivos que no cumplen con los requisitos mínimos de hardware para Gemini, “la funcionalidad del Asistente de Google no cambiará en este momento”.) Seguirán otros tipos de dispositivos.

Mientras tanto, Google ya ha comenzado a desaprobar algunas características del Asistente de Google. Durante el fin de semana, Google actualizó una página de ayuda de Google Assistant para resaltar algunas características del asistente que pronto desaparecerán, incluidas las siguientes capacidades:

  • “Favorito, compartir y preguntar dónde y cuándo se tomaron tus fotos con tu voz”.

  • “Cambie la configuración del marco de fotos o la configuración de la pantalla ambiental con su voz”.

  • “Traduzca su conversación en vivo con alguien que no habla su idioma con el modo intérprete”.

  • “Obtenga notificaciones de recordatorio de cumpleaños como parte de las rutinas”.

  • “Solicite programar o escuchar anuncios de campana familiar previamente programados”.

  • “Obtenga actualizaciones diarias de su asistente, como ‘Envíame el clima todos los días'”.

  • “Use el Asistente de Google en accesorios para automóviles que tengan una conexión Bluetooth o un enchufe Aux”.

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¿Dónde está Géminis reemplazando el Asistente de Google?

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A juzgar por el anuncio de Google, Gemini reemplazará al Asistente de Google en casi todos los casos en el futuro cercano. El proceso comenzará con teléfonos inteligentes poco antes de moverse a tabletas, automóviles, auriculares y relojes inteligentes. Google también dice que traerá “una nueva experiencia, impulsada por Gemini” a dispositivos domésticos inteligentes como altavoces inteligentes, pantallas inteligentes y televisores con Google.

Hemos visto movimiento en esta dirección últimamente. Gemini es el asistente de voz predeterminado en los teléfonos Android de alta gama: dispositivos Google, Samsung y OnePlus, y los altavoces de nidos fueron vistos respondiendo a ciertas consultas en una nueva voz inesperada que parecía generada por IA hace meses. Google también ha estado trabajando para traer experiencias infundidas con Géminis a los automóviles, comenzando con Mercedes.

¿Cuándo tienen lugar estos cambios?

Un altavoz de audio nido frente a una pila de libros.

Google ha sido vago acerca de la línea de tiempo para Gemini reemplazando el Asistente de Google ampliamente. Está sucediendo primero en los teléfonos; Google dice que está “actualizando más usuarios en dispositivos móviles de Google Assistant to Gemini” en los próximos meses, y que el Asistente de Google Legacy ya no será accesible en la mayoría de los teléfonos “a finales de este año” (aunque, nuevamente, los teléfonos que no admiten Gemini retendrán el acceso del Asistente, al menos para el futuro inmediato). Una vez que la transición haya tenido lugar, ya no podrá descargar el Asistente de Google de Play Store.

En cuanto a otros tipos de dispositivos (altavoces y pantallas inteligentes, automóviles, televisores, relojes de uso del sistema operativo y similares, Google solo ha dicho que compartirá más información “en los próximos meses”.

Un asistente más inteligente, próximamente

Gemini Live Running en un teléfono Pixel 9 en un sillón de cuero.

Me he estado quejando durante meses de que los dispositivos impulsados ​​por Google respondan a _hey Google_ indica de manera diferente dependiendo de si actualmente admiten Gemini; A partir de hoy, los teléfonos con Gemini instalaron consultas de respuestas de manera completamente diferente a los relojes Wear OS o los altavoces de nidos, que aún no tienen acceso a Gemini. Esta experiencia puede ser frustrante, y ya es hora de que Google la abordara.

Y tan crítico como puedo ser de la hiper fijación de Google (y de la industria tecnológica) en los servicios de IA en los últimos dos años, Gemini es un buen asistente digital. Ahora es principalmente capaz de realizar las manijas del asistente de tareas inteligentes básicas (encender y apagar las luces conectadas, establecer recordatorios y similares), aunque todavía hay algunas excepciones de nicho, como la capacidad de transmitir anuncios sobre los altavoces inteligentes. Sin embargo, Gemini es innegablemente más para responder preguntas más abstractas sin tener que repetir un fragmento de la web. Entonces, si nada más, debe esperar escuchar sus altavoces inteligentes y usar relojes OS de inicio de respuestas con “Según Wikipedia …” con menos frecuencia en el futuro cercano.

Según lo que Google compartió hasta ahora, Gemini está en camino de reemplazar el Asistente de Google en la mayoría de los dispositivos en algún momento de este año. Compartiremos más sobre los detalles de esa transición a medida que la aprendemos.

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Estoy usando chatgpt, copilot y gemini para encontrar nuevas aplicaciones de Android

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Todavía encuentro que la incorporación de IA en mi trabajo diario es ligeramente incómodo, incluso si tiene algunos casos de uso probados que lo hacen útil. Para poner esto a prueba, decidí usar AI para solucionar un problema subyacente que tengo en la tienda Google Play: utilicé Google Gemini, Microsoft Copilot y ChatGPT para ayudarme a descubrir nuevas aplicaciones. De esa manera, puedo afeitarme el tiempo que paso explorando Reddit y X para nuevas aplicaciones de Android para probar mi confiable Samsung.

Experimenté usando Gemini, Copilot y Chatgpt. Tenía curiosidad sobre cuál de los tres me ofrecería más variedad en opciones y si estos chatbots reconocerían solicitudes específicas como “aplicaciones gratuitas solamente”. Aquí están los resultados que encontré.

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Enumeré las recomendaciones de la aplicación para cada chatbot de IA e incluí el número de descarga en la tienda Google Play entre paréntesis para medir la popularidad. Mi esperanza es descubrir nuevas aplicaciones que no necesariamente aparezcan en los resultados de búsqueda inmediatos de Play Store/menos populares.

Experimento 1: Encontrar nuevas aplicaciones de actualización del clima

Aviso utilizado:

Hi [AI]! I'd like to find a new Android app that can tell me the weekly and daily weather forecast. Please give me free apps only.

ChatGPT recomienda:

  • Accuweather (100m+)

  • El canal meteorológico (100m+)

  • Clima subterráneo (10m+)

  • Viento (10m+)

  • Google Weather (1+)

  • 1weather (100m+)

Copilot recomienda:

  • 1weather (100m+)

  • FlowX (500k+)

  • El canal meteorológico (100m+)

  • Accuweather (100m+)

  • Clima impresionante – Yowindow (10m+)

Géminis recomienda:

  • Accuweather (100m+)

  • El canal meteorológico (100m+)

  • Weathercan (500k+)

Comparando los tres modelos, ChatGPT salió en la cima cuantitativamente. Chatgpt me dio seis recomendaciones, Copilot tenía cinco, y Gemini solo dio tres. Otra nota es que me gustó que Gemini considerara mi ubicación (incluso si es un poco espeluznante) proporcionar una recomendación más relevante. De lo contrario, la lista de aplicaciones de los tres era bastante segura.

El resultado final

ChatGPT reconoció qué aplicaciones meteorológicas eran gratuitas o gratuitas con soporte de anuncios. Pero también dio una lista genérica de las mejores aplicaciones del clima, que no quería. Por otro lado, Copilot especificó si estas aplicaciones eran gratuitas en las dos primeras entradas pero luego se detuvieron. Sin embargo, proporcionó un abastecimiento, por lo que podría confirmar el contexto (a diferencia de los otros dos chatbots). Géminis me dio una recomendación interesante adaptada a mi ubicación (Weathercan). Pero tampoco especificó ningún precio de aplicación. En general, la experiencia estuvo bien. Todavía prefiero la selección de Copilot debido a que 3/5 es nuevo.

Ejemplo de copiloto respondiendo a mi consulta para encontrar nuevas aplicaciones meteorológicas y mostrar fuentes proporcionadas

Experimento 2: Encontrar nuevas aplicaciones de toma de notas

Aviso utilizado:

Hi [AI], I am in need of a new note-taking app. I would prefer if it included a place to import PDF documents and had a handwriting mode. I would also like an option for online storage syncing.

ChatGPT recomienda:

  • Notabilidad (no en Play Store)

  • Goodnotes (1m+)

  • Microsoft OneNote (500m+)

  • Evernote (100m+)

  • Notebook Zoho (5m+)

  • Xodo (10m+)

Copilot recomienda:

  • Goodnotes (1m+)

  • Notabilidad (no en Play Store)

  • Microsoft OneNote (500m+)

  • Evernote (100m+)

  • Tejido líquido (no en Play Store)

Géminis recomienda:

  • Goodnotes (1m+)

  • Notabilidad (no en Play Store)

  • Microsoft OneNote (500m+)

  • Nebo (500k+)

  • Samsung Notes (1B+)

Si revisamos mi mensaje, notará que cometí un error y olvidé especificar la plataforma. Como resultado, estaba preocupado de recibir aplicaciones de toma de notas solo en iOS.

Ejemplo de las recomendaciones de aplicaciones de toma de notas de Gemini que toman notas por plataforma

Sin embargo, dadas las respuestas, me di cuenta de que los chatbots eran en su mayoría perdonando esa omisión. Por ejemplo, Gemini reconoció que no especificé la plataforma, pero aún rompí las recomendaciones por plataforma.

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El resultado final

Me impresionó la respuesta de Gemini a mi solicitud. Me dio una buena lista de aplicaciones (menos notabilidad) y la clasificó por plataforma. También reconoce la anotación de PDF y la escritura a mano. Los listados de copilotes eran más genéricos y no especificaron las plataformas como lo hizo Gemini. Tampoco proporcionó ningún abastecimiento (como lo había hecho en la solicitud anterior).

Chatgpt salió en la cima; No solo reconoció todas mis especificaciones (opciones de sincronización, escritura a mano y soporte para PDF), sino que también las enumeró punto por punto e incluía las plataformas disponibles. Además, descubrí aplicaciones de las que ni siquiera había oído hablar (Zoho Notebook y Xodo). En general, la experiencia fue adecuada, considerando mi aviso inicial.

Experimento 3: Recomendaciones de juego

Como beneficio adicional, intenté obtener recomendaciones de juegos para novelas visuales basadas en misterio y juegos de rompecabezas similares a Danganronpa. Desafortunadamente, los resultados fueron increíblemente decepcionantes, así que aquí hay un desglose de lo que ocurrió.

Aviso utilizado:

​​​​Hi [AI], I am looking for paid Visual Novel and puzzle game recommendations on the Play Store that match the style and themes of Danganronpa.

ChatGPT recomienda:

  • The Arcana: un romance místico (1m+)

  • Ace Abogado Trilogía Phoenix Wright (10k+)

  • Synchronicity de Dead: Mañana llega hoy (no en Play Store)

  • The Nonor Games: 999 y la última recompensa de Virtue (no en Play Store)

  • ¡Doki Doki Literature Club! Puerto móvil (no en Play Store)

  • Elección de juegos: elección de robots (10k+)

  • Reigns: Su Majestad (100k+)

  • La edad silenciosa (no en Play Store)

  • Profesor Layton y Curious Village Via Emulator (no en Play Store)

  • Planeta destrozado (no en Play Store)

Copilot recomienda:

  • Cero Escape: The Nonor Games (no en Play Store)

  • Trilogía de abogados de as (10k+)

  • La casa en Fata Morgana (no en Play Store)

  • Steins; puerta (10k+, requiere crunchyroll)

  • Muerte de la muerte (no en Play Store)

Géminis recomienda:

  • Puertos móviles de la serie Danganronpa (1K-10K)

  • Serie de abogados de as (10k+)

  • ¡7days!: Mystery Visual Novel (5m+)

  • ARGO’s Choice: Visual Novel (100k+)

No me gustó la mayoría de estas recomendaciones. ChatGPT proporcionó una lista extensa, pero la mayoría no estaba en Play Store. El copiloto no pudo recomendar los títulos de Play Store (solo 2/5). Gemini desperdició una recomendación sobre el título real en lugar de un juego similar similar, además de 2/4 fueron títulos gratuitos, que no es lo que quería.

Por otro lado, tanto ChatGPT como Copilot siguieron las instrucciones para exhibir títulos pagados. También esperaba ver a la tribu nueve en estos listados, un nuevo título de Gacha de los creadores de Danganronpa; Se ajustaría a la factura de los temas, pero es un servicio en vivo, lo que ya significa que es un no-go basado en los criterios que proporcioné. Debería omitir a Tribe nueve según mis especificaciones, y lo hizo.

El contexto es clave al conversar con AI

A partir de estos experimentos, dominar sus indicaciones es más importante que hacer la pregunta. De lo contrario, la IA solo sugerirá las aplicaciones más populares con un desglose general de lo que hacen, lo que no es útil. Si tiene necesidades específicas, debe incluirlas en sus indicaciones/indicaciones de seguimiento. No incluí una plataforma en mi segundo intento y recibí algunas recomendaciones que no me aplicaron. En contraste, utilicé un ejemplo específico en mi experimento de juego, lo que lleva a malos resultados. Para aplicaciones generalizadas, dio recomendaciones sólidas. La clave está en algún punto intermedio.

Mi única preocupación es cómo maneja nuevas aplicaciones. Los chatbots públicos se ejecutan en modelos más antiguos, lo que significa que pueden perderse las aplicaciones publicadas recientemente. La herramienta está lejos de ser perfecta, por lo que tratamos de examinar nuevas aplicaciones a medida que venían, como la aplicación Manga Mirai que Matthew vio a principios de marzo.

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