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¡Vamos allá!

• OpenAI lanza entrenador de salud IA

• Meta REVELA nuevos modelos de IA

• Prompts del día

• La IA Apunta a Ingresos Anuales de $600 Mil Millones para poder ser rentable

• Coche autónomo de Waymo detenido por la policía de Phoenix

🦾OpenAI LANZA una IA de Salud

OpenAI y Thrive Global han anunciado la creación de Thrive AI Health, una empresa dedicada a desarrollar un entrenador de salud de IA hiperpersonalizado.

Esta iniciativa tiene como objetivo democratizar el acceso a entrenadores de salud de nivel experto, mejorar los resultados de salud y abordar las crecientes desigualdades en salud.

Thrive AI Health se centrará en el cambio de comportamiento en cinco áreas clave: sueño, alimentación, ejercicio, manejo del estrés y conexión.

Financiamiento y Liderazgo: 

La empresa está financiada por el OpenAI Startup Fund, Thrive Global y la Fundación Alice L. Walton. DeCarlos Love, exlíder de producto en Google especializado en sensores, IA y algoritmos de ML, será el CEO.

Misión: 

La misión de Thrive AI Health es aprovechar la IA para el cambio de comportamiento con el fin de reducir las enfermedades crónicas y mejorar los resultados de salud. Las enfermedades crónicas representan una parte significativa del gasto en atención médica, con el 90% de los $4.1 billones de gasto en atención médica en EE.UU. dedicados al tratamiento de condiciones crónicas y de salud mental.

Tecnología y Enfoque: 

El entrenador de salud de IA utilizará IA generativa para proporcionar entrenamiento personalizado. Se basará en ciencia revisada por pares, datos biométricos y preferencias del usuario para ofrecer ideas, entrenamiento proactivo y recomendaciones. El entrenador de IA estará disponible a través de una aplicación móvil, asegurando accesibilidad y conveniencia.

Reducción de Enfermedades Crónicas: 

Al promover comportamientos más saludables en el sueño, la nutrición, la actividad física, el manejo del estrés y la conexión social, Thrive AI Health apunta a reducir la prevalencia de enfermedades crónicas.

El entrenador de salud de IA ofrecerá entrenamiento personalizado basado en datos para ayudar a los usuarios a realizar cambios de estilo de vida duraderos.

Privacidad y Seguridad: 

La plataforma priorizará medidas robustas de privacidad y seguridad para proteger los datos del usuario, asegurando una experiencia de salud segura y protegida.

IA en la Atención Médica: 

Esta iniciativa destaca el papel creciente de la IA en la gestión personal de la salud. Tecnologías similares de empresas como Fitbit y Whoop también están ganando popularidad, aunque persisten las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la precisión de la información de salud proporcionada por la IA.

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🤯Meta REVELA nuevos modelos de IA

Meta ha anunciado el lanzamiento de sus modelos preentrenados en Hugging Face, presentando un novedoso enfoque de predicción multi-token.

Esta técnica, introducida por primera vez en un artículo de investigación publicado por Meta en abril de 2024, marca un cambio significativo en el entrenamiento y la implementación de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs).

A diferencia de los métodos tradicionales que entrenan LLMs para predecir la próxima palabra en una secuencia, el enfoque de predicción multi-token de Meta instruye a los modelos para prever múltiples palabras futuras simultáneamente.

Mejoras en el rendimiento:

• Modelo de 7 mil millones de parámetros: Alcanzó un 12% más de capacidad de resolución de problemas en HumanEval y un 17% más en MBPP.

• Aceleración de la inferencia: Aumento de tres veces en la velocidad para tareas de completado de código.

• Modelo de predicción de 8 bytes: Superó a los modelos tradicionales de predicción de siguiente byte en un 67% en MBPP.

• Benchmarks de resumen: Mejoras significativas observadas con modelos de predicción de 2 y 4 tokens en tareas de lenguaje natural.

El método de predicción multi-token emplea un tronco de transformador compartido con cabezas de salida independientes para cada token predicho.

Este enfoque mejora la eficiencia de los LLMs al predecir múltiples tokens a la vez, lo que escala efectivamente con el tamaño del modelo.

Al predecir múltiples tokens a la vez, los modelos pueden desarrollar una comprensión más profunda de la estructura y el contexto del lenguaje.

Esto podría mejorar el rendimiento en diversas tareas, desde la generación de código hasta la escritura creativa, acercando potencialmente la IA a la comprensión del lenguaje a nivel humano.

Los modelos de predicción multi-token de Meta representan un avance significativo en el campo de la IA, prometiendo una mayor eficiencia, mejor rendimiento y una comprensión más profunda del lenguaje.

Aunque la democratización de tales herramientas poderosas presenta tanto oportunidades como desafíos, el compromiso de Meta con la ciencia abierta y el desarrollo ético de la IA establece un precedente positivo para el futuro de la tecnología de IA.

✅Prompts del día:

Desarrollo de Estrategias de Marketing para una Empresa de Turismo Espiritual

"Elabora un plan de marketing para una empresa de turismo espiritual que ofrece retiros y experiencias de bienestar enfocadas en el crecimiento personal y la conexión espiritual. El objetivo es atraer a viajeros conscientes y espiritualmente inclinados, utilizando campañas de marketing digital centradas en la transformación personal, alianzas con líderes espirituales reconocidos y la creación de contenido inspirador en redes sociales.”

Desarrollo de Estrategias de Marca para una Startup de Bioconstrucción

"Crea un plan de desarrollo de marca para una startup de bioconstrucción que desarrolla materiales de construcción sostenibles y ecoamigables. El objetivo es posicionarse como líder en innovación verde en el sector de la construcción, destacando la eficiencia energética, la reducción de residuos y el diseño ecológico, a través de colaboraciones con arquitectos sostenibles, proyectos demostrativos y campañas de concienciación ambiental."

Desarrollo de Estrategias de Inversión en Startups de Movilidad Urbana

"Crea un plan de inversión en startups que desarrollan soluciones innovadoras para la movilidad urbana, como vehículos eléctricos compartidos, plataformas de micromovilidad y sistemas de gestión de tráfico inteligente. El objetivo es identificar oportunidades de inversión que promuevan la sostenibilidad, la eficiencia del transporte urbano y la reducción de la congestión, apoyando el desarrollo y la expansión de estas tecnologías en ciudades globales."

Gestión del Cambio Organizacional en Instituciones Culturales

"Desarrolla un programa de gestión del cambio para una institución cultural que busca adaptarse a los cambios demográficos y tecnológicos en la audiencia y el financiamiento. El objetivo es revitalizar la programación cultural, mejorar la accesibilidad y diversificar las fuentes de ingresos, mediante la colaboración con artistas locales, la implementación de tecnologías digitales y la creación de experiencias culturales inclusivas."

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🧑La IA Apunta a Ingresos Anuales de $600 Mil Millones para poder ser rentable

El sector de la IA está experimentando una fiebre del oro con inversiones masivas de gigantes tecnológicos como Nvidia, Microsoft y Google.

Sin embargo, la rentabilidad sigue siendo una meta lejana, ya que la industria necesita generar aproximadamente $600 mil millones anualmente para justificar los colosales gastos en infraestructura.

Proyecciones del Mercado e Inversiones Proyecciones de Crecimiento:

• Se proyecta que el mercado global de IA crezca hasta alcanzar los $826.7 mil millones para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 28.46% desde 2024 hasta 2030.

• El tamaño del mercado de IA en 2023 se estimó en $196.63 mil millones y se espera que alcance los $1.81 billones para 2030, con un CAGR del 36.6%.

Inversiones Masivas:

• Se espera que gigantes tecnológicos como Microsoft, Alphabet, Meta y Amazon inviertan más de $1 billón en IA en los próximos años, con proyecciones de $189 mil millones en gastos de capital solo para 2024.

Costes de Infraestructura y Requerimientos de Ingresos Gasto en Infraestructura:

• David Cahn, analista de Sequoia Capital, destacó que las empresas de IA deben generar alrededor de $600 mil millones anualmente para cubrir los costos de infraestructura, incluidos los centros de datos.

• Por ejemplo, Nvidia ganó $47.5 mil millones el año pasado con sus GPUs de IA. Sin embargo, estos ingresos solo cubren la mitad de los costes de operar un centro de datos, que incluye gastos como energía, edificios y generadores de respaldo

Competencia de Precios y Avances Tecnológicos:

• El costo de la computación con GPU de IA puede disminuir a medida que nuevos jugadores como AMD, Intel y gigantes tecnológicos con procesadores personalizados (por ejemplo, Google, Meta, Microsoft) ingresan al mercado.

• Esta mayor competencia podría reducir los precios, dificultando que las empresas obtengan altas ganancias, complicando aún más el camino hacia ingresos sostenibles.

La necesidad de la industria de IA de generar $600 mil millones anualmente subraya las inmensas presiones financieras y desafíos que enfrenta.

Si bien las proyecciones del mercado indican un crecimiento significativo, el sector debe navegar por el complejo panorama de costos de infraestructura, márgenes de ganancia y presiones competitivas.

❌Coche autónomo de Waymo detenido por la policía de Phoenix

Un oficial de policía de Phoenix detuvo a un coche autónomo de Waymo por conducir en el lado incorrecto de la carretera en una zona de construcción.

Este incidente, capturado en la cámara corporal del oficial, se ha vuelto viral desde entonces.

• Motivo de la Detención: El robotaxi de Waymo conducía en el lado incorrecto de la carretera y pasó un semáforo en rojo, interpretando incorrectamente la señalización de construcción.

• Interacción con la Policía: Cuando el oficial se acercó al vehículo, este bajó automáticamente la ventana y conectó al oficial con un representante de Waymo.

Waymo ha confirmado el incidente, atribuyendo el comportamiento del automóvil a una "señalización de construcción inconsistente".

Este incidente ocurrió poco después de que Waymo retirara 672 vehículos debido a su incapacidad para evitar objetos tipo poste, lo que plantea preguntas sobre la seguridad y la responsabilidad de los coches autónomos.

• Responsabilidad: El incidente subraya un problema crítico en las operaciones de vehículos autónomos: ¿quién es responsable cuando los coches autónomos cometen errores o violan las leyes de tránsito?

• Leyes Actuales: La ley de Arizona no permite que las fuerzas del orden emitan multas a los vehículos autónomos, creando un área gris legal para este tipo de incidentes.

El evento ha generado amplio entretenimiento en línea, con muchos encontrando humor en la idea de un coche autónomo siendo detenido e interactuando con la policía.

Este incidente destaca tanto el potencial como los desafíos de la tecnología de vehículos autónomos. Si bien la situación se manejó de manera segura y sin lesiones, enfatiza la necesidad de regulaciones claras y sistemas robustos para garantizar la integración segura de los coches autónomos en el tráfico diario.

💙Mis Herramientas Favoritas

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Leonardo AI: Es la MEJOR herramienta para crear imágenes a través de IA. Tambien te permite hacer cosas como animar las imágenes desde la propia herramienta. Gracias a ella hago todos mis diseños. Pruébala aquí

📸Imagen creada por Inteligencia Artificial

Mariposa de papel de bolas

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