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La introducción de los Resúmenes de IA de Google marca un punto de inflexión en la evolución de internet, catalizando un cambio de paradigma de una web basada en referencias a un ecosistema centrado en respuestas. Esta transformación, impulsada por la inteligencia artificial generativa, está cambiando fundamentalmente la relación simbiótica de larga data entre los motores de búsqueda, los creadores de contenido y los usuarios.

Saliendo de las páginas de la ciencia ficción para adentrarse en las plantas de producción y los centros logísticos del mundo real, la robótica humanoide está al borde de una transformación dramática. Lo que antes eran cautivadoras demostraciones tecnológicas, ahora se están convirtiendo en una solución realista para una nueva era de automatización y colaboración humano-robot

Shenzhen, el principal centro tecnológico de China, está liderando la revolución de los vehículos autónomos. Pero esto no se trata solo de futuristas robotaxis. La ciudad está desplegando agresivamente tecnología autónoma para impulsar industrias clave y rediseñar fundamentalmente los servicios urbanos, desde la logística hasta el saneamiento público.

¿Cuántos amigos tiene realmente? El número de sus conexiones en Facebook podría ascender a cientos o incluso miles, pero ¿con cuántas personas mantiene una relación verdaderamente profunda y significativa?

El robot Optimus de Tesla ya puede doblar la ropa. El Figure 01 de Figure AI puede preparar una taza de café tras una simple petición verbal. Estas no son escenas de una película de ciencia ficción; son la realidad de 2024. La revolución de la robótica humanoide está a las puertas, lista para transformar fundamentalmente nuestra comprensión del trabajo, la productividad y la tecnología misma.

¿Por qué es tan difícil predecir el tiempo con más de una semana de antelación? ¿Por qué un cambio minúsculo en un sistema puede conducir a un resultado drásticamente diferente? Estas son las preguntas que llevaron al desarrollo de uno de los campos más fascinantes de la ciencia moderna: la teoría del caos.

Uno de los mayores desafíos del siglo XXI es garantizar la seguridad del suministro energético, a pesar de tener acceso a fuentes casi infinitas como el sol y el viento.

La Navaja de Ockham, el principio resumido a menudo como "la explicación más simple suele ser la mejor", es una de las heurísticas más extendidas y prácticas del pensamiento humano.

El término "Singularidad" ha trascendido el discurso científico de nicho para convertirse en un motivo recurrente en la cultura popular, apareciendo de forma destacada en películas, artículos de noticias y debates públicos. A menudo representado con dramatismo, evoca imágenes de inteligencia artificial descontrolada y una existencia humana fundamentalmente alterada. Aunque a veces se sensacionaliza, el concepto subyacente merece una seria consideración, especialmente a medida que los avances en Inteligencia Artificial (IA) se aceleran.

La filial de vehículos autónomos de General Motors, Cruise, se embarcó en un camino desafiante tras un incidente significativo en octubre de 2023. Los esfuerzos iniciales se centraron en un reinicio operativo gradual, reconstruir la confianza y mejorar la seguridad después de que un incidente en el que se arrastró a un peatón provocara un cierre a nivel nacional. Sin embargo, los posteriores cambios estratégicos de GM alteraron drásticamente la trayectoria de Cruise, culminando en el abandono de sus ambiciones de robotaxis independientes a finales de 2024 y principios de 2025.

La teoría de juegos, el modelo matemático de la toma de decisiones estratégicas, opera con numerosos conceptos que ayudan a comprender la dinámica de las interacciones. Uno de los más importantes y mencionados con frecuencia es el juego de suma cero. Este concepto describe situaciones en las que la ganancia de un participante significa necesariamente la pérdida de otro, de modo que la "ganancia" total neta es constante e igual a cero. Los juegos de suma cero son modelos fundamentales de la competencia y el conflicto, y son relevantes en numerosos ámbitos, desde el deporte y la economía hasta la política

¿Alguna vez has visto un robot, una figura animada o incluso un personaje de videojuego tan realista que te ha resultado casi... inquietante? ¿Te costó distinguir si era humano o no, y esta incertidumbre te generó una sensación extraña e inquietante? Si es así, es probable que hayas experimentado el fenómeno conocido como el "valle inquietante". Pero, ¿qué es exactamente y por qué desencadena una reacción tan fuerte en nosotros?

¿Alguna vez te has preguntado por qué la tecnología moderna, que supuestamente facilita nuestra vida y nos ahorra tiempo, en realidad no se traduce en más tiempo libre? ¿Por qué trabajamos tanto o quizás incluso más que nuestros abuelos, a pesar de estar rodeados de lavadoras, lavavajillas, ordenadores y smartphones? La respuesta reside en un fenómeno ya reconocido durante la Revolución Industrial, conocido como la Paradoja de Jevons.

La Notación Polaca Inversa (NPI) es un método eficiente para evaluar expresiones matemáticas, que se caracteriza por colocar los operadores después de sus operandos. Este enfoque permite omitir los paréntesis, simplificando y clarificando el proceso de cálculo. Aunque al principio pueda parecer diferente, usar la NPI acelera significativamente la ejecución de operaciones, especialmente en sistemas informáticos y calculadoras programables.

El avance de la inteligencia artificial está permitiendo cada vez más que los modelos LLM resuelvan problemas matemáticos complejos. Pero, ¿qué tan bien pueden manejar los desafíos lógicos de una tarea de competición de primaria? En una prueba anterior, examiné el rendimiento de varios modelos y ahora, con el lanzamiento del nuevo modelo O3 de OpenAI, he realizado una comparación actualizada.

OpenAI ha presentado recientemente el modelo o3-mini, un nuevo avance en sistemas de inteligencia artificial optimizados para el razonamiento. Este modelo es especialmente útil para quienes buscan apoyo basado en IA para la resolución de problemas técnicos o científicos.

Mucha gente todavía asocia las tarjetas gráficas principalmente con los videojuegos, pero las GPUs son capaces de mucho más. Debido a su arquitectura, son excelentes para la computación paralela, que es esencial para entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje profundo. Considera esto: un LLM moderno tiene miles de millones de parámetros, y todos estos parámetros deben gestionarse simultáneamente. Este tipo de procesamiento paralelo es la verdadera fortaleza de las GPUs, mientras que las CPUs tradicionales (unidades centrales de procesamiento) se quedan atrás en este aspecto.

El avance del aprendizaje automático y los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha generado desafíos computacionales que requieren mucho más que simples actualizaciones de hardware. La explosión de la inteligencia artificial en los últimos años ha creado demandas de computación especializadas para las cuales NVIDIA ofrece actualmente soluciones casi exclusivas.

A lo largo de la evolución de los dispositivos de almacenamiento, han surgido numerosas tecnologías de conexión, aportando cambios revolucionarios tanto en velocidad como en eficiencia. Las conexiones SATA, SAS y M.2 se encuentran entre las soluciones más comunes hoy en día, pero ¿para qué se utilizan y en qué se diferencian?

El funcionamiento eficiente de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) depende en gran medida del almacenamiento y procesamiento adecuado de sus pesos. El formato numérico elegido impacta directamente en los requisitos de memoria, la velocidad computacional y la precisión del modelo. Con el tiempo, FP32 ha sido gradualmente complementado o reemplazado por FP16 y BF16 para el entrenamiento, mientras que INT8 y formatos cuantificados de bits incluso inferiores son cada vez más comunes para optimizar la inferencia.