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Google Gemini 2.0 Flash lleva el poder de Python a los analistas de negocios

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Cualquiera que haya tenido un trabajo que requiera una gran cantidad de análisis le dirá que cualquier ganancia de velocidad que pueda encontrar es como recuperar 30, 60 o 90 minutos adicionales de su día.

Las herramientas de automatización, en general, y las herramientas de inteligencia artificial en particular, pueden ayudar a los analistas de negocios que necesitan procesar cantidades masivas de datos y comunicarlos de manera sucinta.

De hecho, un análisis reciente de Gartner, “Una estrategia basada en la IA conduce a rendimientos crecientes”, afirma que las empresas más avanzadas dependen de la IA para aumentar la precisión, la velocidad y la escala del trabajo analítico para impulsar tres objetivos centrales: crecimiento empresarial, atención al cliente. éxito y rentabilidad, siendo la inteligencia competitiva fundamental para cada uno de ellos.

El recién lanzado Gemini 2.0 Flash de Google proporciona a los analistas de negocios mayor velocidad y flexibilidad en la definición de secuencias de comandos Python para análisis complejos, brindándoles un control más preciso sobre los resultados que generan.

Google afirma que Gemini 2.0 Flash se basa en el éxito de 1.5 Flash, su modelo más adoptado hasta ahora por los desarrolladores.

Gemini 2.0 Flash supera a 1.5 Pro en puntos de referencia clave y ofrece el doble de velocidad, según Google. Flash 2.0 también admite entradas multimodales, incluidas imágenes, vídeo y audio, así como salidas multimodales, incluidas imágenes generadas de forma nativa mezcladas con texto y audio multilingüe de texto a voz (TTS) orientable. También puede llamar de forma nativa a herramientas como la Búsqueda de Google, ejecución de código y funciones de terceros definidas por el usuario.

Tomando Gemini 2.0 Flash para una prueba de manejo

VentureBeat le dio a Gemini 2.0 Flash una serie de solicitudes de secuencias de comandos Python cada vez más complejas para probar su velocidad, exactitud y precisión al abordar los matices del mercado de la ciberseguridad.

Al utilizar Google AI Studio para acceder al modelo, VentureBeat comenzó con solicitudes de secuencias de comandos simples y pasó a otras más complejas centradas en el mercado de la ciberseguridad.

Lo que se nota inmediatamente sobre las secuencias de comandos Python con Gemini 2.0 Flash es lo rápido que es, casi instantáneo, al proporcionar secuencias de comandos Python en segundos. Es notablemente más rápido que 1.5 Pro, Claude y ChatGPT cuando maneja indicaciones cada vez más complejas.

VentureBeat le pidió a Gemini 2.0 Flash que realizara una tarea típica que se le pediría a un analista empresarial o de mercado, que consiste en crear una matriz que compare una serie de proveedores y analizar cómo se utiliza la IA en los productos de cada empresa.

Los analistas a menudo tienen que crear tablas rápidamente en respuesta a solicitudes de ventas, marketing o planificación estratégica y, por lo general, necesitan incluir ventajas o conocimientos únicos sobre cada empresa. Hacer esto manualmente puede llevar horas e incluso días, según la experiencia y el conocimiento del analista.

VentureBeat quería que la solicitud inmediata fuera realista al hacer que el script abarcara un análisis de 13 proveedores y también proporcionara información sobre cómo la IA ayuda a los proveedores XDR enumerados a manejar datos de telemetría. Como es el caso con muchas solicitudes que reciben los analistas, VentureBeat le pidió a Python que generara un archivo Excel con los resultados.

Aquí está el mensaje que le dimos a Gemini 2.0 Flash para que se ejecutara:

Escriba un script de Python para analizar los siguientes proveedores de ciberseguridad que tienen IA integrada en su plataforma XDR y cree una tabla que muestre en qué se diferencian entre sí en la implementación de IA. Haga que la primera columna sea el nombre de la empresa, la segunda columna los productos de la empresa que tienen IA integrada, la tercera columna sea lo que los hace únicos y la cuarta columna sea cómo la IA ayuda a manejar los datos de telemetría de sus plataformas XDR en detalle con un ejemplo. . No hagas web scraping. Genere un archivo de Excel del resultado y formatee el texto en el archivo de Excel para que no contenga corchetes ({}), comillas (‘) ni código HTML para mejorar la legibilidad. Nombra el archivo de Excel. Prueba de destello de Géminis 2.
Cato Networks, Cisco, CrowdStrike, Elastic Security XDR, Fortinet, Google Cloud (Mandiant Advantage XDR), Microsoft (Microsoft 365 Defender XDR), Palo Alto Networks, SentinelOne, Sophos, Symantec, Trellix, VMware Carbon Black Cloud XDR

Utilizando Google AI Studio, VentureBeat creó la siguiente solicitud de scripting Python de comparación de proveedores XDR impulsada por IA, con código Python producido en segundos:

A continuación, VentureBeat guardó el código y lo cargó en Google Colab. El objetivo al hacer esto era ver qué tan libre de errores estaba el código Python fuera de Google AI Studio y también medir su velocidad de compilación. El código se ejecutó perfectamente sin errores y produjo el archivo de Microsoft Excel Gemini_2_flash_test.xlsx.

Los resultados hablan por sí solos.

En cuestión de segundos, el script se ejecutó y Colab no detectó errores. También proporcionó un mensaje al final del script indicando que el archivo de Excel estaba listo.

VentureBeat descargó el archivo de Excel y descubrió que se había terminado en menos de dos segundos. La siguiente es una vista formateada de la tabla de Excel donde se entregó el script de Python.

El tiempo total necesario para crear esta tabla fue de menos de 4 minutos, desde enviar el mensaje, obtener el script de Python, ejecutarlo en Colab, descargar el archivo de Excel y realizar un formateo rápido.

Un argumento convincente para utilizar la IA en tareas monótonas

Para los muchos profesionales que han trabajado en una variedad de roles empresariales, competitivos y de analista de mercado en sus carreras, la IA es el multiplicador de fuerza que han estado buscando para recortar horas de tareas repetitivas y monótonas.

Los analistas, por naturaleza, tienen un alto grado de curiosidad intelectual. Liberar la IA en las partes más mundanas y repetitivas de sus trabajos y equiparlos para crear las comparaciones y matrices que a menudo se les pide que desarrollen rápidamente es un poderoso impulso para la productividad de todo un equipo.

Los gerentes y líderes de equipos de negocios, análisis competitivo y marketing deben considerar cómo los rápidos avances en los modelos, incluido Gemini 2.0 Flash de Google, pueden ayudar a sus equipos a controlar las crecientes cargas de trabajo. Ayudar a aliviar esa carga brindará a los analistas la oportunidad de hacer lo que disfrutan y hacen mejor, que es utilizar su intuición, inteligencia y conocimiento para generar ideas excepcionalmente valiosas.

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Le pregunté a Deepseek vs chatgpt una serie de preguntas éticas, y los resultados fueron impactantes

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Aquí hay un experimento de pensamiento rápido para usted: digamos que podría agregar un químico a la comida de todos para salvar innumerables vidas, pero la estipulación es que no podría decirle a nadie. ¿Todavía les dirías?

No se entiende como un acertijo; Incluso podría decir que solo hay una respuesta correcta. La mayoría de nosotros probablemente argumentaría que introducir un químico en los alimentos sin decirle a nadie siempre es malo, sin importar cuáles sean los beneficios. Después de todo, no hay garantía de que funcione.

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Italia, otros 2 prohíben Deepseek; Operai responde con O3-Mini

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Desde el lanzamiento de su chatbot de inteligencia artificial (IA) en enero, Deepseek ha dominado el sector tecnológico, con las empresas occidentales luchando por comprender cómo una startup china desconocida se había convertido en un fenómeno global de la noche a la mañana. El líder de la industria Openai respondió rápidamente al lanzar O3-Mini, su modelo de razonamiento más rentable.

Deepseek también está demostrando ser un dolor de cabeza para los reguladores. Si bien la administración Trump sopora una restricción para proteger a las empresas estadounidenses, el gobierno italiano se está moviendo rápidamente, prohibiendo a la compañía china por el supuesto uso opaco de los datos de los italianos. Taiwán ha implementado una prohibición parcial, y casi otras docenas de otras naciones en Europa y Asia están modificando medidas similares.

La respuesta de OpenAi a Deepseek: O3-Mini

Openai anunció el lanzamiento de O3-Mini el viernes, describiéndolo como “el modelo más nuevo y rentable de nuestra serie de razonamiento”.

Previo por primera vez en diciembre pasado, el O3-Mini es el último miembro de los modelos de razonamiento ‘O’ del gigante de IA: el primero fue O1, que lanzó a principios de 2024, pero la compañía se saltó O2 debido a posibles infracciones de marca registrada. A diferencia de GPT-4O, que se centra en tareas de masa y es más creativa, la familia de modelos ‘O’ está más orientada a tareas complejas y estructuradas.

Operai dice que el nuevo modelo está optimizado para la ciencia, las matemáticas y la codificación, todo mientras reduce la latencia que enfrentaban los modelos anteriores.

Más importante aún, ofrece estas ventajas mientras mantiene bajos costos. Esta es una respuesta directa a Deepseek, cuyo reclamo de fama fue su rentabilidad. Si bien Según los informes, Operai gastó cientos de millones de dólares para capacitar a sus modelos, Deepseek afirmó haber gastado menos de $ 6 millones para lograr los mismos resultados.

OpenAI tiene un precio de O3-Mini a $ 0.55 y $ 4.40 por 750,000 palabras de entrada y salida, respectivamente, que es alrededor de un tercio del costo del modelo anterior. Sin embargo, sigue siendo más alto que Deepseek, que cobra $ 0.14 y $ 2.19 por palabras similares de entrada y salida, respectivamente.

“El lanzamiento de O3-Mini marca otro paso en la misión de OpenAi de superar los límites de la inteligencia rentable […] A medida que la adopción de AI se expande, seguimos comprometidos con liderar la frontera, construyendo modelos que equilibran la inteligencia, la eficiencia y la seguridad a escala ”, declaró la compañía.

O3-Mini está disponible para todos los usuarios de ChatGPT, marcando la primera vez que los usuarios gratuitos pueden probar los modelos de razonamiento de la compañía, en otra respuesta directa al atractivo del mercado masivo de Deepseek. Estará integrado en el chatgpt chatbot bajo la función “razón”. Sin embargo, los usuarios de pago desbloquearán características adicionales, que según OpenAI incluye respuestas más inteligentes y límites de mensajes más altos. Para obtener acceso ilimitado al nuevo modelo, los usuarios deberán pagar $ 200 mensualmente por ChatGPT Pro.

Reguladores de Spooks de Deepseek: adquirentes en Italia, Taiwán, Texas

Desde que lanzó su chatbot, que se volvió muy popular a nivel mundial, Deepseek ha inestable los reguladores occidentales, lo que los lleva a responder con restricciones y prohibiciones.

El viernes, la Autoridad de Protección de Datos de Italia, Garante, prohibió el chatbot de la firma china, señalando una falta de transparencia sobre cómo usaría los datos recopilados de los usuarios italianos. Garante afirmó haber enviado a Deepseek una serie de preguntas que buscan más información sobre cómo recopila, almacena y usa los datos, y no estaba satisfecho con las respuestas.

No es la primera vez que Garante ha tomado medidas enérgicas contra un modelo de IA. En abril de 2023, el regulador de Watchdog prohibió el CHATGPT sobre las preocupaciones de privacidad de los datos y lanzó una investigación sobre si OpenAI había violado el Reglamento Europeo de Protección de Datos Generales (GDPR). Sin embargo, menos de un mes después, levantó la prohibición y declaró que OpenAi había abordado las preocupaciones.

Mientras que Italia es una de las primeras en prohibir completamente a Deepseek, otros, como Taiwán, están restringiendo su uso en áreas más específicas. El lunes, el primer ministro taiwanés, Cho Jung-Tai, prohibió el uso del modelo de IA en el sector público para “garantizar que la seguridad de la información del país” esté adecuadamente protegida.

Además, Taiwán está preocupado por los datos de sus ciudadanos que terminan en manos chinas debido a las tensiones crecientes entre los dos sobre la presión de China para la unificación. El primer ministro Jung-Tai también expresó su preocupación de que el gobierno chino pudiera usar el modelo de IA para hacer cumplir la censura, con Beijing que se cree que tiene acceso sin restricciones a todos los modelos de IA chinos.

Y luego está los Estados Unidos, sobre el cual el mundo occidental espera dirección sobre cómo responder al dominio nocturno de Deepseek. Muchos líderes estadounidenses en los sectores políticos, tecnológicos y financieros han pedido a la administración Trump que se mueva rápidamente y prohíba el modelo chino. Openai, que puede perder más, incluso ha acusado a Deep Speeek de incorrectamente utilizando sus modelos para capacitar a su IA, un reclamo de Trump’s Ai Zar David Sacks respaldó.

Como Trump considera su próximo movimiento, Texas no está sentado de manera inestable y ha prohibido el uso de Deepseek en cualquier dispositivo gubernamental.

“Texas no permitirá que el Partido Comunista chino se infiltrará en la infraestructura crítica de nuestro estado a través de aplicaciones de IA y redes sociales de recolección de datos”, declaró el gobernador Greg Abbott.

Para que la inteligencia artificial (IA) trabaje dentro de la ley y prospere frente a los crecientes desafíos, necesita integrar un sistema de cadena de bloques empresarial que garantice la calidad y la propiedad de la entrada de datos, lo que permite mantener los datos seguros al tiempo que garantiza la inmutabilidad de datos. Echa un vistazo a la cobertura de Coingeek sobre esta tecnología emergente para aprender más Por qué Enterprise Blockchain será la columna vertebral de AI.

Reloj: Demostrando el potencial de la fusión de Blockchain con AI

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El chatgpt de un gran bufete de abogados falla

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(a través de Getty Images)

Bienvenido Jurisdicción originalla última publicación legal de mí, David Lat. Puede obtener más información sobre la jurisdicción original leyendo su Acerca de la páginay puedes enviarme un correo electrónico a [email protected]. Esta es una publicación respaldada por el lector; Puede suscribirse haciendo clic en aquí.

Todos estamos familiarizados con la infame historia de los abogados que Archivó un breve Lleno de casos inexistentes: curso de ChatGPT, la herramienta AI que compensó alias “alucinadas” las citas falsas. Al final, el juez Kevin Castel (SDNY) sancionado a los abogadospor una suma de $ 5,000, pero la notoriedad nacional seguramente fue mucho peor.

Los abogados ofensivos, Steven Schwartz y Peter Loduca, trabajaron en un pequeño bufete de abogados de Nueva York llamado Levidow, Levidow y Oberman. Y parece que su atornillado surgió en parte de las limitaciones de recursos, con las que las pequeñas empresas frecuentemente luchan. Como le explicaron al juzgar a Castel en el Audiencia de sancionesen el momento en que su empresa no tenía acceso a Westlaw o Lexisnexis, que son, como todos sabemos, extremadamente caros, y el tipo de suscripción que tenían para Fastcase no les proporcionó acceso completo a casos federales.

Pero, ¿qué pasa con los abogados que trabajan para una de las firmas de abogados más grandes del país? No deberían tener ninguna excusa, ¿verdad?

Ya sea que tengan una excusa o no, parece que ellos también pueden cometer el mismo error. Ayer, la jueza Kelly Rankin del distrito de Wyoming emitió un para mostrar causa en Wadsworth v. Walmart Inc. (énfasis en el original):

Este asunto está ante el tribunal por su propia notificación. El 22 de enero de 2025, los demandantes presentaron su Movimientos en limine. [ECF No. 141]. Allí, los demandantes citaron nueve casos totales:

1. Wyoming v. Departamento de Energía de EE. UU.2006 WL 3801910 (D. Wyo. 2006);

2. Holanda v. Keller2018 WL 2446162 (D. Wyo. 2018);

3. Estados Unidos v. Hargrove2019 WL 2516279 (D. Wyo. 2019);

4. Meyer v. Ciudad de Cheyenne2017 WL 3461055 (D. Wyo. 2017);

5. US v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008);

6. Benson v. Estado de Wyoming2010 WL 4683851 (D. Wyo. 2010);

7. Smith v. Estados Unidos2011 WL 2160468 (D. Wyo. 2011);

8. Woods v. Bnsf Railway Co.2016 WL 165971 (D. Wyo. 2016); y

9. Fitzgerald v. Ciudad de Nueva York2018 WL 3037217 (SDNY 2018).

Ver [ECF No. 141].

El problema con estos casos es que Ninguno existeexcepto Estados Unidos v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008). Los casos no son identificables por su cita Westlaw, y el tribunal no puede localizar el distrito de los casos de Wyoming por su nombre de caso en su sistema local de presentación de la corte electrónica. Los acusados ​​promueven a través de un abogado de que “al menos algunos de estos casos mal citados se pueden encontrar en ChatGPT”. [ECF No. 150] (Proporcionar una imagen de la ubicación de chatgpt “Meyer v. Ciudad de Cheyenne“A través del identificador falso de Westlaw).

Como es de esperar, el juez Rankin está … no está contento:

Cuando se enfrentan a situaciones similares, los tribunales ordenaron que los abogados de presentación muestren por qué las sanciones o la disciplina no deberían emitir. Mata v. AviancaInc., No. 22-CV-1461 (PKC), 2023 WL 3696209 (SDNY 4 de mayo de 2023); Estados Unidos v. HayesNo. 2: 24-CR-0280-DJC, 2024 WL 5125812 (Ed Cal. 16 de diciembre de 2024); Estados Unidos v. CohenNo. 18-CR-602 (JMF), 2023 WL 8635521 (SDNY 12 de diciembre de 2023). En consecuencia, el tribunal ordena de la siguiente manera:

Se ordena que al menos uno de los tres abogados proporcione una copia verdadera y precisa de todos los casos utilizados en apoyo de [ECF No. 141]excepto por Estados Unidos v. Caraway534 F.3d 1290 (10th Cir. 2008), a más tardar a las 12:00 p.m., Tiempo estándar de montaña, ON 10 de febrero de 2025.

Y si no pueden proporcionar los casos en cuestión, los abogados “mostrarán por separado la causa por escrito por qué no debe ser sancionado de conformidad con: (1) alimentado. R. Civ. P. 11 (b), (c); (2) 28 USC § 1927; y (3) el poder inherente del tribunal para ordenar sanciones por citar casos inexistentes al tribunal “. Y esta presentación por escrito, que se debe el 13 de febrero, “tomará la forma de una declaración jurada” que contiene “una explicación exhaustiva de cómo se generaron la moción y los casos falsos”, así como una explicación de cada abogado de “su papel en redactar o supervisar la moción “.

¿Quiénes son los abogados detrás de este aparente ANSNAFU? Se llaman por nombre en la página tres del pedido:

Los tres abogados subsignados a [ECF No. 141] son:

Como puede ver en las firmas en el ofensiva movimiento en liminaTaly Goody trabaja en Grupo de leyes de Goodyuna empresa con sede en California que parece tener tres abogados. Pero Rudwin Ayala y Michael Morgan trabajan en el gigante Morgan y Morganque se describe en su sitio web como “el bufete de abogados de lesiones más grande de Estados Unidos”. De acuerdo a El abogado estadounidenseMorgan y Morgan cuenta con más de 1,000 abogados, lo que la convierte en la empresa #42 en el país basada en el personal.

Moraleja de la historia: los abogados de las grandes empresas pueden mal uso del chatgpt tan bien como cualquier persona. And although Morgan and Morgan is a plaintiff’s firm—which might cause snobby attorneys at big defense firms to say, with a touch of hauteur, “Of course it is”—I think it’s only a matter of time before a defense-side, Am La firma de la Ley 100 hace un paso en falso similar en una presentación pública.

Estas historias de “abogados se dedican a Chatgpt Fail” tienden a ser populares entre los lectores, lo cual es una de las razones por las que he escrito este, pero no quiero exagerar su importancia. Como le dije a Bridget McCormack y Zach Abramowitz en el Podcast AAAI“ChatGPT no participa en estos atornillados; Los humanos que usan incorrectamente Chatgpt se involucran en estos atornillados “. Pero las historias todavía se vuelven virales a veces porque tienen un cierto valor de novedad: la IA es, al menos en el mundo de la práctica legal, todavía (relativamente) nueva.

Sin embargo, el peligro es que las historias de “Fail ChatGPT” podrían tener un efecto escalofriante, en términos de disuadir a los abogados de (responsablemente) explorar cómo la IA y otras tecnologías transformadoras pueden ayudarlos a servir a sus clientes de manera más eficiente y efectiva. Como dijo McCormack en el podcast AAAI después de mencionar la debacle de SDNY: “Todavía estoy enojado con ese abogado del distrito sur de Nueva York porque siento que ha retrasado toda la profesión en dos años. Estoy literalmente tan enojado con ese tipo “.

Me puse en contacto con Ayala, Goody y Morgan por correo electrónico, pero aún no he tenido noticias; Si y cuando lo haga, actualizaré esta publicación. De lo contrario, sintonice la próxima semana, cuando presentarán sus respuestas a la orden de mostrar causa.

Y mientras tanto, si confía en ChatGPT u otra herramienta de IA para la investigación legal, por favor, por favor Use una plataforma de investigación legal real para confirmar que (1) existen los casos y (2) los ha citado con precisión. Eso no es demasiado para preguntar, ¿verdad?

Gracias por leer Jurisdicción originaly gracias a mis suscriptores pagados por hacer posible esta publicación. Los suscriptores obtienen (1) acceso a Aviso judicialmi resumen semanal que ahorra tiempo de las noticias más notables en el mundo legal; (2) historias adicionales reservadas para suscriptores pagados; (3) transcripciones de entrevistas de podcast; y (4) la capacidad de comentar publicaciones. Puede enviarme un correo electrónico a [email protected] con preguntas o comentarios, y puede compartir esta publicación o suscribirse con los botones a continuación.

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