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Operai O3-Mini es el primer modelo de autonomía peligrosa

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Imagine un mundo donde las tareas complejas de codificación y aprendizaje automático ya no están reservados para expertos, pero accesibles para cualquier persona con una visión. Ese mundo podría no estar tan lejos como parece. Ingrese el nuevo modelo High Opgai O3-Mini High, un nuevo paso en la IA autónoma que redefine lo que las máquinas pueden lograr por su cuenta. Desde la construcción de un juego de serpiente basado en Python completamente funcional hasta entrenar a un agente de IA para jugar mejor que la mayoría de los humanos, este modelo está empujando límites de manera que se sienten emocionantes y un poco desconcertantes. Pero como con cualquier herramienta poderosa, su potencial plantea tantas preguntas como las posibilidades. ¿Qué significa para el futuro de la automatización, la creatividad e incluso la responsabilidad?

Si alguna vez ha luchado con la frustración del código de depuración o ha tenido problemas para comprender las complejidades del aprendizaje automático, las habilidades del O3-Mini pueden parecer un sueño hecho realidad. No se trata solo de simplificar estas tareas, sino que se trata de hacerlas más inteligentes, más rápidas y más adaptativas que nunca. Explore lo que hace que este modelo sea tan único con Wes Roth y por qué su rápido progreso está generando conversaciones sobre el futuro de la IA.

OPERAI O3-MINI

El modelo alto O3-Mini representa un paso significativo en la evolución de la inteligencia artificial autónoma (AI). Muestra una capacidad avanzada para codificar independientemente, implementar técnicas de aprendizaje automático y refinar sus propios procesos sin intervención humana directa.

TL; DR Key Takeaways:

  • El modelo alto O3-Mini muestra capacidades avanzadas de IA autónoma, incluida la codificación independiente, el aprendizaje automático y el refinamiento de procesos, la planteación de preguntas sobre automatización, accesibilidad y ética.
  • Demostró competencia en la codificación autónoma mediante la creación de un juego de serpientes basado en Python y el desarrollo de guiones para el juego, simplificando las tareas que tradicionalmente requieren experiencia humana.
  • El modelo se destacó en el aprendizaje de refuerzo, capacitando a un agente de IA para optimizar el juego a través de redes neuronales y sistemas de recompensas, unir la codificación y la toma de decisiones inteligentes.
  • La adaptabilidad en tiempo real permitió que el modelo solucionara problemas y resuelva errores de forma independiente, destacando su potencial para entornos dinámicos e impredecibles con una supervisión humana mínima.
  • A pesar de sus logros, limitaciones como el rendimiento inconsistente en comparación con las soluciones basadas en reglas y la dependencia ocasional de la intervención humana subrayan áreas para mejorar, incluido el diseño de la función de recompensa y la escalabilidad para aplicaciones del mundo real.

Codificación autónoma: simplificando tareas complejas

Una de las características más notables del modelo O3-Mini es su competencia en la codificación autónoma. En una demostración notable, el modelo desarrolló con éxito un juego de serpiente basado en Python completamente desde cero. Este proceso implicó el diseño de un entorno de juego funcional, completo con sistemas de puntuación y obstáculos dinámicos, todo sin ninguna guía humana.

Chatgpt 03 Mini Modelo de referencia de modelo AI

Las capacidades del modelo se extienden más allá de la codificación básica. También creó scripts para el juego autónomo, integrando mecanismos de puntuación y obstáculos adaptativos. Este nivel de experiencia en codificación no solo simplifica las tareas tradicionalmente complejas, sino que también destaca el potencial para que la IA Producir procesos de desarrollo de softwarehaciéndolos más accesibles para las personas sin habilidades técnicas avanzadas. Al automatizar estos procesos, el modelo O3-Mini podría reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para el desarrollo de software, abriendo nuevas posibilidades de innovación.

Aprendizaje automático y aprendizaje de refuerzo en acción

El modelo O3-Mini sobresale en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, particularmente el aprendizaje de refuerzo. Después de crear el juego de serpientes, el modelo entrenó a un agente de IA para jugarlo. Mediante el uso de redes neuronales, el rendimiento del agente mejoró más de 500 iteraciones, mostrando su capacidad para optimizar las estrategias de juego y lograr puntajes más altos.

Un componente clave de este proceso fue la implementación de un sistema de recompensasque guió al agente de IA hacia una mejor toma de decisiones. Al recompensar las acciones exitosas, el modelo alentó al agente a refinar sus estrategias y mejorar su rendimiento. Esta integración perfecta del aprendizaje automático demuestra la capacidad del modelo O3-Mini para manejar tareas cada vez más complejas, cerrando la brecha entre la codificación y la toma de decisiones inteligentes. Tales avances podrían tener implicaciones de largo alcance para las industrias que dependen de la automatización y la optimización basada en datos.

03-Mini: habilidades de codificación loca y aprendizaje automático

Avance sus habilidades en IA autónoma leyendo más de nuestro contenido detallado.

Adaptabilidad en tiempo real y resolución de problemas

La autonomía del modelo O3-Mini se extiende más allá de la ejecución de la tarea a la adaptabilidad en tiempo real. Cuando se enfrentan a desafíos como errores en el manejo de archivos o inconsistencias en la gestión del contexto, el modelo ajustó su enfoque para resolver estos problemas de forma independiente. Esta capacidad de solucionar problemas y adaptarse en entornos dinámicos subraya su potencial para operar de manera efectiva con una supervisión humana mínima.

Esta adaptabilidad es particularmente valiosa en escenarios donde las condiciones son impredecibles o cambian rápidamente. Al identificar y abordar los problemas en tiempo real, el modelo O3-Mini demuestra un nivel de Resiliencia y flexibilidad Eso es esencial para aplicaciones prácticas. Ya sea en el desarrollo de software, la robótica u otros campos, esta capacidad podría permitir que los sistemas de IA funcionen de manera más confiable y eficiente en la configuración del mundo real.

Chatgpt 03 Mini Model Benchmarks 2Chatgpt 03 Mini Model Benchmarks 2

Refinamiento iterativo: aprender del rendimiento

Después de entrenar al agente de IA, el modelo O3-Mini evaluó su rendimiento y refinó iterativamente su diseño para mejorar los resultados del juego. Si bien el agente entrenado demostró un progreso significativo, no superó constantemente las soluciones más simples basadas en reglas. Esta limitación destaca las áreas de mejora, particularmente en refinar las funciones de recompensa y abordar los desafíos específicos del contexto.

A pesar de estos obstáculos, el enfoque iterativo del modelo subraya su capacidad para superación personal. Al analizar su propio rendimiento y realizar ajustes, el modelo O3-Mini ejemplifica cómo la IA puede evolucionar y optimizar con el tiempo. Esta capacidad de aprender de la experiencia es una piedra angular de los sistemas AI avanzados, allanando el camino para aplicaciones más sofisticadas y confiables en el futuro.

Implicaciones para la accesibilidad y la automatización

Las capacidades del modelo O3-Mini tienen amplias implicaciones para el futuro de la IA. Al simplificar tareas complejas, como la codificación y el aprendizaje automático, reduce la barrera de entrada para los no expertos. Este acceso generalizado de IA podría transformar industrias, permitiendo a las personas y organizaciones utilizar tecnologías avanzadas sin requerir una amplia experiencia técnica.

Sin embargo, el rápido progreso de los sistemas autónomos también plantea importantes preguntas éticas y prácticas. ¿Cómo podemos asegurar que tales tecnologías se usen de manera responsable? ¿Qué salvaguardas se necesitan para evitar el mal uso? Estas consideraciones son críticas a medida que la IA continúa avanzando y se integran más en varios aspectos de la sociedad. El modelo O3-Mini sirve como un recordatorio de la necesidad de Responsabilidad y supervisión en el desarrollo y la implementación de sistemas de IA.

Limitaciones y áreas de mejora

Si bien el modelo O3-Mini ha logrado hitos impresionantes, no está exento de limitaciones. Los errores menores, particularmente en el manejo de archivos y la gestión del contexto, ocasionalmente requerían la intervención humana. Además, el rendimiento del agente de IA capacitado no fue consistentemente superior a las soluciones más simples basadas en reglas. Estos desafíos destacan la necesidad de un mayor refinamiento en varias áreas clave:

  • Mejora del diseño de funciones de recompensa Para guiar mejor el comportamiento de la IA y la toma de decisiones.
  • Mejorar la gestión del contexto Para reducir la dependencia de la supervisión humana y mejorar la autonomía.
  • Abordar la escalabilidad para permitir que el modelo maneje aplicaciones más complejas y del mundo real de manera efectiva.

Reconocer estas limitaciones es esencial para avanzar en las capacidades del modelo y asegurarse de que su confiabilidad en escenarios prácticos. Al abordar estos desafíos, el modelo O3-Mini podría convertirse en una herramienta más robusta y versátil para una amplia gama de aplicaciones.

Direcciones futuras e implicaciones más amplias

El modelo alto O3-Mini representa un hito fundamental en el desarrollo de la IA autónoma. Su éxito en la codificación autónoma, la integración del aprendizaje automático y la adaptabilidad en tiempo real demuestran el potencial fantástico de la IA en varios dominios. Si bien el modelo aún no se clasifica como “peligroso”, sus capacidades sugieren un futuro en el que la creación y la capacitación de sistemas de aprendizaje automático se vuelven cada vez más eficientes y accesibles.

Mirando hacia el futuro, el modelo O3-Mini ofrece una idea de las oportunidades y los desafíos de la IA autónoma. Sus avances podrían remodelar las industrias, redefinir la automatización y hacer que las tecnologías sofisticadas sean más accesibles para una audiencia más amplia. Sin embargo, la consideración cuidadosa de sus limitaciones e implicaciones éticas será crucial para garantizar que este progreso se aproveche de manera responsable.

A medida que AI continúa evolucionando, el modelo Operai O3-Mini sirve como un recordatorio del delicado equilibrio entre innovación y responsabilidad. Al abordar sus desafíos actuales y fomentar el desarrollo responsable, podemos desbloquear su máximo potencial al mitigar los riesgos. Este enfoque será esencial para asegurarse de que los beneficios de la IA se realicen de una manera que se alinee con los valores y prioridades sociales.

Crédito de los medios: Wes Roth

Archivado en: AI, Technology News, Top News





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Operai actualiza su nueva API de respuestas rápidamente con el soporte de MCP, GPT-4O Native Image Gen y más características empresariales

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Operai está implementando un conjunto de actualizaciones significativas de su nueva API de respuestas, con el objetivo de facilitar que los desarrolladores y empresas creen aplicaciones de agente inteligentes orientadas a la acción.

Estas mejoras incluyen soporte para servidores de protocolo de contexto del modelo remoto (MCP), integración de la generación de imágenes y herramientas de intérpretes de código, y actualizaciones para las capacidades de búsqueda de archivos, todo disponible a partir de hoy, 21 de mayo.

Lanzado por primera vez en marzo de 2025, la API de respuestas sirve como la caja de herramientas de OpenAI para que los desarrolladores de terceros creen aplicaciones de agente sobre algunas de las funcionalidades centrales de sus exitosos servicios CHATGPT y sus agentes de IA de propiedades profundas y operadores.

En los meses posteriores a su debut, ha procesado billones de tokens y ha apoyado una amplia gama de casos de uso, desde la investigación de mercado y la educación hasta el desarrollo de software y el análisis financiero.

Las aplicaciones populares construidas con la API incluyen el agente de codificación de Zencoder, el asistente de inteligencia de mercado de Revi y la plataforma educativa de MagicSchool.

La base y el propósito de la API de las respuestas

La API de respuestas debutó junto con el SDK de los agentes de código abierto de Opengai en marzo de 2025, como parte de una iniciativa para proporcionar acceso a desarrolladores de terceros a las mismas tecnologías que alimentan a los propios agentes de inteligencia artificial de Openi como la investigación y el operador profundo.

De esta manera, las nuevas empresas y las empresas fuera de OpenAI podrían integrar la misma tecnología que ofrece a través de ChATGPT en sus propios productos y servicios, ya sean internos para el uso de empleados o externos para clientes y socios.

Inicialmente, la API combinó elementos de las completaciones de chat y la API de asistentes, que libera herramientas incorporadas para la búsqueda en la web y los archivos, así como el uso de la computadora, lo que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo autónomos sin lógica de orquestación compleja. Openai dijo en ese momento que la API de finalización de chat estaría en desuso a mediados de 2026.

La API de respuestas proporciona visibilidad en las decisiones del modelo, el acceso a los datos en tiempo real y las capacidades de integración que permitieron a los agentes recuperar, razonar y actuar sobre la información.

Este lanzamiento marcó un cambio para dar a los desarrolladores un conjunto de herramientas unificado para crear agentes de IA específicos de dominio listos para la producción con una fricción mínima.

El servidor remoto del servidor MCP amplía el potencial de integración

Una adición de clave en esta actualización es el soporte para los servidores MCP remotos. Los desarrolladores ahora pueden conectar los modelos de OpenAI a herramientas y servicios externos como Stripe, Shopify y Twilio utilizando solo unas pocas líneas de código. Esta capacidad permite la creación de agentes que pueden tomar medidas e interactuar con los usuarios de los sistemas de la que ya dependen. Para apoyar este ecosistema en evolución, OpenAI se ha unido al Comité Directivo de MCP.

La actualización trae nuevas herramientas incorporadas a la API de respuestas que mejoran lo que los agentes pueden hacer dentro de una sola llamada API.

Una variante del exitoso modelo de generación de imágenes nativas de GPT-4O de OpenAI, que inspiró una ola de memes de anime estilo “Studio Ghibli” en la web y abrochó los servidores de OpenAI con su popularidad, pero obviamente puede crear muchos otros estilos de imagen ahora está disponible a través de la API bajo el nombre del modelo “GPT-IMage-1”. Incluye nuevas características potencialmente útiles y bastante impresionantes, como vistas previas de transmisión en tiempo real y refinamiento múltiple.

Esto permite a los desarrolladores crear aplicaciones que puedan producir y editar imágenes dinámicamente en respuesta a la entrada del usuario.

Además, la herramienta de intérprete de código ahora está integrada en la API de respuestas, lo que permite que los modelos manejen el análisis de datos, las matemáticas complejas y las tareas basadas en la lógica dentro de sus procesos de razonamiento.

La herramienta ayuda a mejorar el rendimiento del modelo en varios puntos de referencia técnicos y permite un comportamiento de agentes más sofisticado.

Búsqueda de archivos mejorado y manejo de contexto

La funcionalidad de búsqueda de archivos también se ha actualizado. Los desarrolladores ahora pueden realizar búsquedas en múltiples tiendas vectoriales y aplicar el filtrado basado en atributos para recuperar solo el contenido más relevante.

Esto mejora la precisión del uso de los agentes de la información, mejorando su capacidad para responder preguntas complejas y operar dentro de grandes dominios de conocimiento.

Nuevas empresas de fiabilidad, características de transparencia

Varias características están diseñadas específicamente para satisfacer las necesidades empresariales. El modo de fondo permite tareas asincrónicas de larga duración, abordando problemas de tiempos de espera o interrupciones de la red durante el razonamiento intensivo.

Los resúmenes de razonamiento, una nueva adición, ofrecen explicaciones en idioma natural del proceso de pensamiento interno del modelo, ayudando con la depuración y la transparencia.

Los elementos de razonamiento cifrados proporcionan una capa de privacidad adicional para clientes de retención de datos cero.

Estos permiten a los modelos reutilizar los pasos de razonamiento anteriores sin almacenar ningún dato en los servidores Operai, mejorando tanto la seguridad como la eficiencia.

Las últimas capacidades son compatibles con la serie GPT-4O de Openai, la serie GPT-4.1 y los modelos O-Series, incluidos O3 y O4-Mini. Estos modelos ahora mantienen el estado de razonamiento en múltiples llamadas y solicitudes de herramientas, lo que conduce a respuestas más precisas a un costo y latencia más bajos.

¡El precio de ayer es el precio de hoy!

A pesar del conjunto de características ampliada, OpenAI ha confirmado que los precios de las nuevas herramientas y capacidades dentro de las respuestas API seguirán siendo consistentes con las tasas existentes.

Por ejemplo, la herramienta de intérprete de código tiene un precio de $ 0.03 por sesión, y el uso de búsqueda de archivos se factura a $ 2.50 por 1,000 llamadas, con costos de almacenamiento de $ 0.10 por GB por día después del primer gigabyte gratuito.

El precio de búsqueda web varía según el tamaño del modelo y el tamaño del contexto de búsqueda, que oscila entre $ 25 y $ 50 por cada 1,000 llamadas. La generación de imágenes a través de la herramienta GPT-Image-1 también se cobra de acuerdo con la resolución y el nivel de calidad, a partir de $ 0.011 por imagen.

Todo el uso de la herramienta se factura a las tarifas por juicio del modelo elegido, sin un marcado adicional para las capacidades recientemente agregadas.

¿Qué sigue para la API de respuestas?

Con estas actualizaciones, OpenAI continúa expandiendo lo que es posible con la API de respuestas. Los desarrolladores obtienen acceso a un conjunto más rico de herramientas y funciones listas para la empresa, mientras que las empresas ahora pueden construir aplicaciones más integradas, capaces y seguras de IA.

Todas las características están en vivo a partir del 21 de mayo, con detalles de precios e implementación disponibles a través de la documentación de OpenAI.

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Las nuevas funciones de Google AI no tienen coincidencia

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Después de la E/S 2024 del año pasado, que se dedicó a las nuevas características de Gemini AI, al igual que la nota clave de E/S 2025 de ayer, me pregunté quién ganó el duelo de IA que acabábamos de presenciar. El año pasado, OpenAi emboscó brillantemente a Google con un evento de ChatGPT masivo alojado un día antes de la nota clave de E/S.

Operai venció a Google hasta el golpe, dando características multimodales de ChatGPT y un modo de voz antes de que Google dio a conocer características similares para Gemini. Al mismo tiempo, dije el año pasado que la nota clave de E/S 2024 se sintió como un tour de Force de Google cuando se trata de las habilidades de Gemini AI. Realmente no había nada más que importara en el evento del año pasado que no sea Géminis.

Un evento de ChatGPT no precedió a la E/S 2025 de este año. No hay batalla por el centro de atención entre ChatGPT y Google. Pero dado lo que vimos el martes de Sundar Pichai & Co., no sé qué OpenAi podría haber lanzado antes del evento de Google para hacernos ignorar todas las novedades de IA con gemini que Google presentó.

La E/S 2025 fue una exhibición de fuerza aún mayor que el año pasado. Géminis es aún más poderoso y más rápido que antes. También está obteniendo una integración más profunda en las aplicaciones y servicios de Google, por lo que es una herramienta más útil para cualquier persona entusiasmada con la IA, incluso un poco.

La mejor parte es que Google presentó un montón de características de IA emocionantes que no tienen equivalentes de OpenAI. Debería saber. No es solo que he estado cubriendo ChatGPT y todas las noticias de IA por un tiempo, pero ChatGPT es mi IA predeterminada en este momento. Y envidio varias novedades de Géminis que Operai no puede igualar.

Algunos de ellos son obvios, y me refiero a los lazos entre Gemini y Google, algo OpenAi no puede igualar. Y algunas de las características de Géminis que Google dio a conocer no están listas para un lanzamiento comercial amplio. Eso no cambia el hecho de que Google está tomando una gran ventaja sobre ChatGPT, y no puedo evitar preguntarme cómo responderá OpenAi.

Pensar profundamente

Gemini 2.5 Pro Deep Think Feature Tops Benchmarks. Fuente de la imagen: Google

Hemos tenido un profundo apoyo de investigación en ChatGPT y Gemini durante meses, y me encanta la funcionalidad. La IA puede entregar informes detallados sobre cualquier tema mediante la realización de investigaciones en profundidad.

Google está listo para ir un paso más allá con Gemini Deep Think, un modo de razonamiento mejorado que le dará a Gemini la capacidad de proporcionar respuestas aún mejores.

Profunde Think todavía está en la fase de prueba de evaluación de seguridad, y no está disponible para la mayoría de los usuarios de Géminis.

Agentes de IA en todas partes

No me gustó Project Mariner cuando salió en diciembre, y ciertamente favorecí al operador de OpenAI sobre la implementación de Google. Sin embargo, Google ha mejorado significativamente Project Mariner, y el agente de IA ha recibido poderes masivos, al menos según lo que vimos ayer.

La mejor parte es que Google enviará agentes de IA en varios productos. Por ejemplo, el modo de IA de búsqueda de Google podrá monitorear la web para obtener los cambios de precios para el producto que desea comprar y permitirle comprar el artículo que desee.

En Gemini Live, los agentes de IA dejarán que Gemini llame a las empresas para los usuarios, mientras que la IA continúa interactuándose con usted y colocará pedidos en línea para los bienes. La IA también puede navegar por la web para encontrar la información que necesita, desplazarse por los documentos y ver el mundo que lo rodea mientras interactúa con usted a través de la voz.

Géminis en vivo

Gemini Live se está convirtiendo en el tipo de asistente de IA que estamos acostumbrados a ver en las películas. Mire la demostración a continuación que Google ofreció en E/S para tener una idea de lo que Gemini Live hará para el usuario una vez que Google esté listo para lanzar estas nuevas funciones de Project Astra.

No es solo un comportamiento de agente, como hacer llamadas en su nombre o comprar productos. La IA puede obtener información de otras aplicaciones de Google, es consciente del historial del usuario y puede manejar a varias personas que hablan en la habitación sin perder el seguimiento de la tarea en cuestión.

La mayoría de estas capacidades aún no están llegando a Gemini Live, pero están más allá de lo que Operai puede hacer con ChatGPT. Operai también quiere que ChatGPT se convierta en su asistente y sepa todo sobre usted para proporcionar mejores respuestas. Pero la compañía no puede integrar ChatGPT con otras aplicaciones que proporcionan esos datos sobre usted, como lo hace Google.

Ya dije que tengo envidia sobre las nuevas capacidades de Gemini Live, y me pregunto cuándo y si OpenAi lanzará un producto similar.

Mientras espera a que Gemini Live obtenga todas las nuevas funciones, puede usar la cámara y las habilidades de intercambio de pantalla de forma gratuita ahora mismo en Android y iPhone.

Cuando Operai presentó al operador, mostró al mundo lo que el agente de IA que viene a Chatgpt podría hacer en situaciones de la vida real. Eso implicó buscar cosas para comprar para el usuario, ya sea un producto real o hacer una reserva.

Medio año después, el operador permanece disponible solo para los usuarios de ChatGPT Pro, pero no puedo justificar el nivel de $ 200/mes en este momento.

Mientras tanto, Google ha traído un agente de IA a la búsqueda de Google y la ha empacado en modo AI. El modo AI con Gemini con Gemini le permitirá encontrar cosas para comprar, incluso si usa un lenguaje de conversación en lugar de un mensaje específico. Chatgpt también puede hacer eso.

Pero el modo AI tendrá una función “Comprar para mí” que le permite instruir a la IA que monitoree el precio de un producto. La IA le notificará cuándo cae el precio y ofrece comprarlo por usted. Chatgpt no puede hacer nada de eso.

Luego está la función “Prueba en” “que es simplemente alucinante y el mejor uso de la IA en productos como la búsqueda en línea hasta ahora. Encuentre un artículo de ropa que le guste, suba una foto reciente de usted mismo, y un modelo especial de IA determinará cómo se verá usando esa ropa.

El modo AI también le permitirá encontrar y comprar boletos para eventos, hacer reservas de restaurantes y programar otras citas. Chatgpt no puede hacer nada de eso por ti.

Personalización

Claro, hay implicaciones de privacidad para usar características del modo AI como las anteriores. Y no soy un gran admirador de entregar ninguno de mis datos personales o acceder a ellos a la IA. Pero tendré que hacer eso una vez que esté listo para adoptar un modelo de IA como asistente que sepa todo sobre mí y pueda acceder a mis datos, ya sean conversaciones por correo electrónico y chat, documentos o información de pago.

Otras personas no se sentirán así, y si no tienen ningún problema con la IA acceder a datos de otras aplicaciones, querrán ver qué está haciendo Google con Gemini.

GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el estilo de escritura del usuario.
GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el estilo de escritura del usuario. Fuente de la imagen: Google

Una de las mejores demostraciones en E/S fue Gemini escribiendo un correo electrónico en Gmail utilizando el tono del usuario y surgir la información correcta de otras aplicaciones de Google, ya sean documentos o fotos.

Del mismo modo, Gemini Live podría acceder a los datos de Gmail en el ejemplo anterior para encontrar la información que el usuario necesitaba, y recordaba al perro del usuario para una búsqueda en Internet.

GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el historial de correo electrónico.
GEMINI: Personalización por correo electrónico de Gmail basada en el historial de correo electrónico. Fuente de la imagen: Google

Incluso el modo AI puede ofrecer sugerencias personalizadas basadas en sus búsquedas pasadas si lo desea. También puede conectarse a Gmail para un contexto más personal.

ChatGPT no puede hacer nada de eso porque no tiene su propio conjunto de aplicaciones complementarias. Y conectarse a aplicaciones de terceros podría ser más difícil.

Fluir

OpenAI le permite generar video con Sora, y puede comenzar directamente desde ChatGPT, pero el flujo de Google es, sin duda, uno de los grandes aspectos destacados de E/S 2025 y probablemente un paso por encima de Sora.

El flujo te permite generar videos increíbles con audio. Ofrecen consistencia de carácter y escena, y puede continuar editando su proyecto fuera del programa AI.

De todas las características anunciadas en la E/S 2025, el flujo podría ser el más fácil para que Operai coincida.

Traducción en tiempo real

Google no es el primero en ofrecer una traducción en tiempo real con IA. La característica ha sido uno de los productos básicos de Galaxy AI, con Samsung mejorando a lo largo de los años. ChatGPT también puede comprender y traducir idiomas para usted.

Pero Google está trayendo la traducción en tiempo real con Gemini a aplicaciones de chateo de video como Google Meet. Eso es algo que Chatgpt no puede hacer.

La función es aún mejor en el hardware con Gemini, como la próxima ola de dispositivos Android XR.

El hardware Géminis

Esto me lleva a los primeros dispositivos desarrollados con Gemini en el núcleo: AR/AI de Google y lentes inteligentes solo. I/o 2025 finalmente nos dio las demostraciones públicas que nos faltamos. Hubo problemas técnicos, y la conectividad a Internet definitivamente afectó el rendimiento, pero las demostraciones mostraron que estos wearables de IA funcionaban.

Veremos gafas Android XR en las tiendas a finales de este año, y serán el dispositivo perfecto para usar AI. Sí, Meta tiene sus gafas Ray-Ban Meta Smart que hacen lo mismo con Meta AI. Pero todo lo que dije sobre las nuevas potencias de Google Gemini hace que las gafas de Android XR sean aún más emocionantes, al menos en teoría.

OpenAi no puede igualar eso. No hay gafas inteligentes de primera parte que ejecuten chatgpt de forma nativa. Estoy seguro de que dicho producto vendrá de Jony Ive y Co. en los próximos años, y el hardware ChatGPT valdrá la pena. Pero Google está llegando allí primero, y ciertamente está llamando la atención en el proceso.

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Su asistente de Google Gemini está obteniendo 8 características útiles: aquí está el registro de actualizaciones

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Artie Beaty/Zdnet

Google Gemini ya ofrece una gran cantidad de capacidades útiles. Desde generar texto y crear imágenes hasta conversaciones en vivo, investigaciones profundas y analizar archivos, la IA de Google ha demostrado ser un fuerte contendiente en el campo de IA.

También: Todo anunciado en Google I/O 2025: Gemini, Search, Android XR y más

En Google I/O 2025 el martes, la compañía reveló una serie de características nuevas y mejoradas ahora disponibles con su asistente de IA.

1. Nuevos planes Google AI Pro y Ultra

Primero hay dos nuevas suscripciones de Google AI que ofrecen más funciones, pero naturalmente vienen con sus propios precios.

El primer plan se conoce como Google AI Pro, que en realidad es el mismo plan de AI Premium que ha existido por un tiempo solo con un nuevo nombre. Todavía con un precio de $ 20 por mes, AI Pro ofrece las mismas funciones de IA disponibles con la versión gratuita de Gemini, pero agrega límites de tarifa más altos y características especiales.

AI Pro también incluye la aplicación Gemini anteriormente conocida como Gemini Advanced, junto con productos como NotebookLM y el nuevo editor de video de AI Flow. Esas dos características llegarán a los suscriptores de AI Pro primero en los EE. UU. Y luego se expandirán a otros países.

Los estudiantes universitarios en los Estados Unidos, el Reino Unido, Brasil, Indonesia y Japón pueden obtener un año escolar gratuito de Google AI Pro.

Si necesita más potencia y características y está dispuesto a gastar mucho dinero, también hay un plan de Google Al Ultra. Este ofrece los modelos más poderosos, los límites de tarifa más altos y el acceso temprano a las características experimentales de AL.

También: Google presenta su suscripción de AI Ultra de $ 250 por mes: lo que está incluido

Como ejemplo, el Ultra Plan le otorgará acceso temprano al modo de agente, una nueva herramienta de agente basada en escritorio que llevará a cabo tareas para usted. Simplemente describa su solicitud o pregunta; En respuesta, el agente navega por la Web, realiza su propia investigación y se integra con sus aplicaciones de Google para abordar tareas complejas de varios pasos de principio a fin.

El Ultra Plan cuesta $ 250 al mes, aunque los suscriptores por primera vez obtienen un 50% de descuento durante los primeros tres meses.

2. Géminis en vivo

El siguiente es Gemini Live, el práctico modo de chat en el que llevas una conversación de voz de ida y vuelta con la IA. Anteriormente, solo los usuarios de Android podían compartir su pantalla o vista de cámara y hacer preguntas de Gemini al respecto. Ahora, Google está expandiendo esta función para que los usuarios de Android e iOS puedan usar la cámara y el intercambio de pantalla.

También: el intercambio de pantalla en vivo de Gemini y la cámara ahora están disponibles para todos, gratis

Para probar esto, abra la aplicación Gemini en su dispositivo iPhone o Android y toque el icono de Gemini Live a la derecha de la solicitud. El icono de la cámara en la parte inferior le permite apuntar su teléfono en cualquier objeto o escena y pedirle a Gemini que lo describiera o responda preguntas al respecto. El segundo icono le permite compartir cualquier pantalla en su dispositivo para que Gemini analice.

Hay más: en las próximas semanas, Gemini Live funcionará con otras aplicaciones y servicios de Google, incluidos los mapas de Google, el calendario, las tareas y el mantenimiento. Esto significa que podrá pedirle a Gemini Live que realice tareas tales como crear una cita de calendario o proporcionar instrucciones a su próximo destino.

3. Imagen 4 Generación de imágenes

Anteriormente, Google usó su modelo Imagen 3 para generar imágenes basadas en sus descripciones. Ahora, la compañía se ha actualizado a Imagen 4, que según él ofrecerá un rendimiento más rápido, más detalles realistas y una mejor producción de texto. Cualquiera ahora podrá probar Imagen 4 a través de la aplicación móvil Gemini.

4. Veo 3 Generación de videos

También recibe una actualización es el generador de video VEO de Gemini. Avanzando de VEO versión 2, VEO 3 ofrece una generación de audio nativa con soporte para el diálogo entre personajes, ruidos de fondo y efectos de sonido. Como Google lo describe, ahora puede agregar cualquier cosa, desde los sonidos de la ciudad bulliciosos hasta el susurro de las hojas hasta el diálogo del personaje solo desde sus descripciones de texto. La barrera principal aquí es que VEO 3 estará disponible solo para Google AI Ultra suscriptores en los EE. UU.

5. Mejoras de lienzo

La herramienta Canvas de Google le ofrece un espacio de trabajo interactivo y colaborativo en el que puede crear código, diseñar páginas web e idear otro contenido visual, con los resultados que aparecen de lado a lado en tiempo real. Utilizando el último modelo Gemini 2.5, Canvas promete ser más intuitivo y poderoso, según Google.

También: Google Beam está listo para traer videoconferencia 3D convencional

Puede crear infografías interactivas, cuestionarios y descripciones de audio al estilo de podcast en cualquiera de los 45 idiomas. Con las habilidades de codificación de Gemini 2.5 Pro, Canvas ahora es más experto en convertir sus ideas en código real, lo que le ayuda a desarrollar aplicaciones completas.

6. Tamizios interactivos

¿Tratando de aprender un nuevo tema complicado? Géminis puede ayudar. Ahora puede pedirle a la IA que cree un cuestionario sobre su tema de interés. En respuesta, Gemini lo desafía con una serie de preguntas diseñadas para expandir su conocimiento. A medida que responde a cada pregunta, la IA le dirá cómo está y se concentrará en cualquier área que necesite atención especial. Esta característica ahora se está implementando en todos los usuarios de Gemini en los dispositivos de escritorio y móviles.

7. Géminis en Chrome

Hasta el miércoles, Gemini comenzará a aparecer en Chrome en el escritorio tanto en Windows como en MacOS. Aquí, podrá pedirle a Gemini que analice o responda preguntas sobre su página web actual. En el futuro, la IA también funcionará a través de múltiples pestañas e incluso lanzará diferentes sitios web para usted.

También: Conoce a Gemini-in Chrome, tu nuevo asistente de navegación de IA, aquí es quién lo usa

Suena útil, pero el acceso será limitado. Gemini-in Chrome estará disponible solo para los suscriptores de Google Al Pro y Google Al Ultra en los EE. UU. Que usan el inglés como idioma en el navegador.

8. Investigación profunda

Finalmente, el modo de investigación profunda de Gemini es una herramienta de agente que puede realizar una investigación en línea para usted y presentar los resultados en un informe detallado, por sí solo. Anteriormente, Deep Research solo pudo consultar a los sitios web para obtener la información que necesitaba. Ahora, también puede ver sus propios PDF e imágenes. Esto significa que podría decirle a Gemini que incluya tendencias y temas que ya han sido capturados en sus propios archivos personales o de trabajo.

En un ejemplo citado por Google, un investigador de mercado podría cargar cifras de ventas internas almacenadas en un PDF para referencias cruzadas con las tendencias del mercado público. En otro ejemplo, un investigador académico podría decirle a Gemini que consulte a los artículos de revistas descargados para agregar a una revisión de la literatura en línea. Como un elemento más, Google dijo que planea integrar una investigación profunda con Google Drive y Gmail para expandir el número de fuentes disponibles.

También: Google le da al video generado por IA una voz con VEO 3 – Cómo probarlo

Vaya, eso es mucho para desempacar. Pero con AI impactando cada vez más tanto individuos como organizaciones, Google está demostrando que está tratando de mantenerse competitivo. E incluso con la nueva y costosa suscripción Ultra, hay suficiente aquí para los usuarios gratuitos de Gemini y los suscriptores de AI Pro para tratar de ver si pueden aprovechar los últimos desarrollos y cómo y cómo.

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