Actualiza tu sistema: Seguridad y alternativas a Windows 10

Windows 10 de Microsoft llegará al final de su vida útil en octubre de 2025. El tiempo parece pasar cada vez más rápido; en un abrir y cerrar de ojos, dejarás de recibir actualizaciones para tu sistema operativo.

¿Por qué es eso un problema? Seguridad.

¿Te gustaría usar un sistema operativo que ya es uno de los más atacados del planeta cuando deje de recibir actualizaciones de seguridad? La respuesta siempre debería ser: "¡No!"

Por eso deberías considerar un reemplazo cuanto antes. Claro, podrías actualizar a Windows 11, pero ¿cumple tu hardware con los requisitos mínimos para instalarlo? Si es así, revisa estas soluciones alternativas.

Pero si de todas formas necesitas una actualización, ¿por qué no cambiar a algo más potente y seguro, como Linux o MacOS? ¿Cuál es mejor para ti? Aquí algunos factores a tener en cuenta:

1. Costo

Técnicamente, MacOS no tiene costo... pero el hardware sí. Si alguna vez has buscado hardware de Apple, sabes que no es precisamente barato. La iMac M4 más económica cuesta $1,299 e incluye especificaciones mínimas para ejecutar MacOS. Si prefieres una MacBook, prepárate para gastar $1,099 por una MacBook Air básica (también con especificaciones mínimas).

Sin embargo, considera esto: ya tienes una computadora capaz de ejecutar Windows 10. Si esa máquina funciona bien con Windows, imagina lo que podría hacer con Linux. Pero aquí no estamos hablando de potencia, sino de precio, y Linux es gratuito. Puedes descargar un solo archivo ISO e instalar Linux en tantos equipos como quieras.

Así que, si no tienes restricciones de presupuesto, elige MacOS. Si las tienes, Linux es tu mejor opción.

2. Elección de hardware

Con MacOS, tienes tres opciones: iMac, Mac Mini o MacBook. Con Linux, tienes un mundo de posibilidades. Puedes comprar una computadora con Linux preinstalado de compañías como System76 o Tuxedo Computers; instalar Linux sobre Windows 10 en tu equipo actual; adquirir casi cualquier máquina en Amazon o en una tienda grande e instalar Linux en ella; o incluso instalar Linux en tu equipo Apple.

Además, con las computadoras Linux (excepto las de Apple), siempre puedes actualizar los componentes. ¿Necesitas más RAM? Puedes añadirla. ¿Un nuevo GPU? Adelante. ¿Un procesador más rápido? Hazlo.

Si quieres opciones, elige Linux. Si prefieres el hardware de Apple, MacOS es para ti.

Vía | Ready to ditch Windows? 5 factors to help you decide between Linux or MacOS | ZDNET

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Pantallas virtuales en VisionOS 2.2: una solución para tu espacio de trabajo

He estado esperando probar las prometidas funciones de monitores panorámicos y ultra panorámicos de VisionOS 2.2 de Apple desde que el Vision Pro se lanzó hace casi un año. Cuando la versión Release Candidate estuvo disponible, no dudé en instalarla en mi "generador de dolores de cabeza portátil".

En este artículo, exploraré las capacidades de pantalla virtual de Mac en VisionOS, probando las variantes de pantalla estándar, panorámica y ultra panorámica, y comparándolas con mi configuración física actual de pantalla panorámica. Esta nueva función podría marcar un antes y un después para el Vision Pro.

No tengo una idea clara de cómo voy a demostrar esto. VisionOS tiene limitaciones en capturas de pantalla y grabaciones de video, y tratar de mostrar un monitor ultra panorámico en una pequeña ventana de captura parece una tarea inútil.

Así que tendrán que permitirme describir esta experiencia principalmente con palabras. Las pocas capturas de pantalla que compartiré, como suele suceder con el Vision Pro, no le hacen justicia a la experiencia.

Dicho esto, vamos al grano.

Lo esencial

Decidí abordar esta prueba como si fuera una reseña de monitores. Soy algo exigente con mis monitores porque son clave para mi productividad. Mi configuración actual para el "equipo principal" incluye un monitor LG 38WR85QC-W de 38 pulgadas, con dos monitores secundarios de 15 pulgadas suspendidos a los lados.

Incluso en mi segunda oficina, donde a veces trabajo cuando la principal está demasiado ruidosa, tengo otro monitor de 38 pulgadas, acompañado por un viejo monitor Apple de 27 pulgadas como pantalla de soporte.

Por eso, cuando Apple presentó inicialmente el monitor virtual de 27 pulgadas en VisionOS, no me impresionó. ¿Por qué conectaría un monitor virtual de 27 pulgadas a mi Mac con un aparato voluminoso en la cabeza, si ya tengo una configuración mucho más cómoda y con una pantalla más grande?

La introducción del monitor virtual panorámico en VisionOS permitió al Vision Pro mantenerse al nivel (más o menos, porque no admite monitores laterales) de mi configuración actual. Claro, está el problema del peso incómodo sobre la cabeza, pero podría ser útil si necesito escribir durante una hora en la cocina mientras el técnico de ventanas (no el técnico de Windows) instala nuevas ventanas en la oficina.

Todo se reduce al monitor virtual ultra panorámico. Esto podría ser un verdadero aporte a mi configuración de productividad. Con la cantidad de horas que trabajo, siempre estoy buscando algo que mejore mi productividad. Incluso si implica usar en la cabeza un dispositivo de $3,500 que parece un accesorio de película futurista, podría valer la pena.

Vía | Apple Vision Pro finally delivers a killer feature justifying the VR headset's price - see my test results | ZDNET

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Descubre Gemini 2.0: Innovación rápida y eficiente en IA

Hoy, Google DeepMind anunció la próxima versión de su modelo de inteligencia artificial, Gemini 2.0 Flash Experimental, ya disponible en la aplicación de chat web y para desarrolladores y testers seleccionados a través de la API de Gemini en Google AI Studio y Vertex AI. Se planea un lanzamiento más amplio para principios de 2025.

La nueva versión incluye importantes mejoras en capacidades multimodales, permitiendo procesar texto, imágenes, videos y audio, además de generar imágenes y voces multilingües de forma nativa. Google planea integrar Gemini 2.0 en sus resúmenes de IA (conocidos por su precisión variable) para abordar temas más complejos y responder preguntas en múltiples pasos, incluyendo ecuaciones matemáticas avanzadas, consultas multimodales y desafíos de programación.

https://youtu.be/7RqFLp0TqV0

Según Google, Gemini Flash 2.0 es dos veces más rápido que su predecesor, Gemini 1.5 Pro. Aunque casi iguala en rendimiento a Sonnet "3.6" de Anthropic en pruebas de referencia, podría ser más económico, considerando los precios previos de Flash 1.5. Sin embargo, es importante recordar que el rendimiento en pruebas no siempre refleja el desempeño en el mundo real.

Optimización para chat y herramientas de desarrollo

Google está desplegando una versión optimizada para chat de Gemini 2.0 Flash Experimental para todos los usuarios de Gemini a través de navegadores web de escritorio y móviles. Además, la integración con aplicaciones móviles llegará próximamente.

Para desarrolladores, Google planea integrar Gemini 2.0 en diversas plataformas como Android Studio, Chrome DevTools y Firebase. La función mejorada para codificación, Gemini Code Assist, estará disponible en entornos populares de desarrollo integrado, como Visual Studio Code, IntelliJ y PyCharm.

Tres agentes de IA especializados

Junto con Gemini 2.0, Google presentó dos nuevos prototipos de investigación que destacan las capacidades autónomas del modelo.

- Project Mariner: Un prototipo experimental como extensión de Chrome para tareas en la web. Mariner mostró un 83.5 % de éxito en pruebas reales y opera solo en la pestaña activa del navegador, requiriendo confirmación explícita del usuario para acciones sensibles como compras.
- Jules: Un agente enfocado en desarrolladores con integración en los flujos de trabajo de GitHub. Jules puede trabajar de forma asincrónica, crear planes de resolución de problemas en varias etapas y preparar solicitudes de cambios (pull requests). Actualmente está disponible para un grupo limitado de testers.
- Project Astra: Un asistente universal que aprovecha la velocidad y capacidades multimodales de Flash. Astra puede mantener conversaciones multilingües con hasta diez minutos de memoria contextual e integra herramientas como Google Search, Lens y Maps para brindar asistencia completa.
https://youtu.be/Fs0t6SdODd8

Ciencia de datos, videojuegos y robótica

Google también está actualizando su agente de ciencia de datos en Google Colab para usar Gemini 2.0. Este agente genera análisis automáticamente a partir de descripciones del usuario. En pruebas recientes en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, redujo tiempos de análisis de una semana a minutos.

https://youtu.be/IKuGNHJBGsc

En videojuegos, Gemini 2.0 está siendo probado para ofrecer estrategias en tiempo real analizando contenido en pantalla. También se planean pruebas en robótica, utilizando las capacidades mejoradas del modelo para razonamiento espacial.

"Deep Research" para usuarios avanzados

Google lanzó una nueva función para suscriptores de Gemini Advanced llamada Deep Research. Este sistema automatiza búsquedas complejas y genera informes detallados rápidamente, imitando métodos de investigación humana: buscar, analizar información e iniciar nuevas consultas según los hallazgos. Los resultados aparecen en informes estructurados con fuentes exportables a Google Docs, utilizando una ventana de contexto ampliada de hasta 1 millón de tokens.

Vía | Google launches Gemini 2.0, focusing on AI agents and multimodal capabilities

https://tecnologiaconjuancho.com/descubre-gemini-2-0-innovacion-rapida-y-eficiente-en-ia/

Nuevas Funciones de Sora: Genera Videos Realistas en Pocos Pasos

A principios de este año, OpenAI, los creadores de ChatGPT, anunciaron Sora, un generador de videos basado en inteligencia artificial. Algunas de las demostraciones que la compañía mostró fueron hiperrealistas, desde cachorros jugando en la nieve hasta la vista desde un vagón de metro viajando a través de un paisaje urbano. En resumen, fue impresionante y aterrador, como expliqué en mis primeras impresiones aquí.

Desde entonces, las noticias sobre Sora han sido bastante silenciosas: la compañía no ha puesto la plataforma a prueba pública, por lo que no hemos tenido muchas experiencias de primera mano. Pero eso está cambiando esta semana. No solo OpenAI está haciendo Sora más accesible, sino que están abriendo su generador de videos para cualquier persona con una cuenta de ChatGPT Plus. Las cosas están a punto de ponerse interesantes.

Novedades de Sora

OpenAI hizo el anuncio el lunes, tras una presentación anticipada de Marques Brownlee. Si seguiste de cerca el anuncio original de Sora, ninguno de los ejemplos aquí te sorprenderá: en resumen, Sora puede ser solicitado para generar videos fotorrealistas y cortos en varias situaciones diferentes. Tanto OpenAI como Marques Brownlee han mostrado tomas de drones sobre acantilados, animales en la naturaleza y personas realizando tareas "en cámara". Pero lo realmente nuevo hoy son varias funciones que OpenAI ha agregado al programa Sora en general.

Está "Storyboard", una especie de editor de video que te permite juntar diferentes solicitudes de video para crear videos más largos sobre un mismo tema. Por ejemplo, puedes hacer una solicitud para que aparezca una grúa de pie en el agua y otra para que esa grúa mueva su cabeza hacia el agua. Luego, Sora combinará esas dos solicitudes en un video continuo. "Recut" también actúa como un editor de video, pero aquí puedes aislar una parte específica de tu video y pedirle a Sora que la extienda. "Remix" abre un nuevo campo de solicitud, que te permite pedir cambios en un video ya existente. (También puedes elegir la "intensidad" del remix, lo que afecta cuánto del video realmente se modifica según tu solicitud). Finalmente, "Blend" te permite cambiar el sujeto de un video por otro. El ejemplo de Sora es convertir una mariposa de un video en una orquídea de otro clip.

De todas estas nuevas funciones, Storyboard parece ser la más interesante. Parece ser una solución inteligente para generar una escena compleja con múltiples acciones, ya que intentar meter todo eso en una sola solicitud probablemente fallará. Remix también podría ser útil en teoría para afinar detalles de un video sin tener que desechar la generación inicial. Pero al final, nuestro interés colectivo en el modelo proviene de su función básica: le das a Sora una idea para un video y ella lo genera por ti. O, subes una foto desde tu biblioteca y Sora anima los sujetos inanimados en una escena en movimiento.

Sora en acción

Cuando envías una solicitud, tu video se agrega a tu "cola" para su procesamiento. El tiempo que tarda un video en generarse depende de tus configuraciones, como resolución, duración y la cantidad de variaciones que generes. Yo tengo un plan estándar de ChatGPT Plus, por lo que estoy limitado a una resolución máxima de 720p y una duración máxima de cinco segundos. Los usuarios de ChatGPT Pro pueden aumentar esa resolución hasta 1080p, crear videos de hasta 20 segundos y generar hasta cuatro variaciones de su video.

Lamentablemente para mí, parece que todos están tratando de usar Sora en este momento. Mi primer y único intento de solicitud ("toma en movimiento de un taxi conduciendo por el centro de la ciudad") se quedó en espera de procesamiento todo el tiempo que estuve escribiendo este artículo. De hecho, OpenAI ha detenido la creación de cuentas por ahora, ya que demasiada gente está tratando de acceder al generador de videos.

Finalmente, mi video se generó, y fue tosco. La calidad del video del taxi y la ciudad fue bastante buena (de nuevo, muy fotorrealista), pero los movimientos del taxi fueron descontrolados. Primero, condujo en reversa, luego se transformó en un auto que iba en otra dirección, antes de acelerar mientras otro taxi entraba en primer plano. (Mi taxi original también desapareció en el aire, mientras que el nuevo taxi no tenía baúl; en su lugar, dos frentes).

Como está tomando tanto tiempo generar videos, por ahora, es útil ver a alguien como Marques Brownlee, quien ha pasado tiempo probando esta herramienta. En su reseña de Sora, él encuentra que la herramienta aún lucha con los problemas típicos de los videos generados por IA: los videos pueden parecer fotorrealistas, pero pierden realismo en el movimiento. Sora a menudo confunde qué pierna debe ir adelante y cuál atrás durante los ciclos de caminata, o "olvida" objetos por completo. Cuando Brownlee pidió un video de un revisor de tecnología cubriendo un smartphone, el revisor sostiene dos smartphones en sus manos, y uno simplemente desaparece sin razón. Algunos aspectos del video pueden ir a cámara lenta, mientras que otros van a velocidad normal, lo que se ve raro. Estos fallos son comunes en la mayoría de las salidas de Sora que he visto: si los buscas, los verás, y llaman la atención sobre la artificialidad del video.

Esto también ocurre con los videos de "baja calidad", como las generaciones de grabaciones de cámaras de seguridad o CCTV. Los autos se chocan y desaparecen, o las personas se mueven de manera poco realista. Pero debo decir que la baja calidad de estos videos facilita el engaño: si Sora puede comprender la física, las personas se divertirán inventando grabaciones de CCTV que no existen.

En la experiencia de Brownlee, lo que Sora hace mejor no es realista en absoluto: los gráficos en movimiento, por ejemplo, generalmente se ven bien, al igual que algunos clips de animaciones y personajes animados. Una animación del Empire State Building parece algo sacado de una serie de Netflix, por ejemplo. Y cuando Brownlee subió una imagen de personajes animados de hojas que DALL-E generó, Sora animó la imagen de manera algo creíble. Es más fácil ignorar las imperfecciones cuando el video no pretende ser real en absoluto.

Sora también parece ser decente generando tomas de drones y en movimiento: una toma de dron del monte Fuji o el puente Golden Gate aparece suave y fotorrealista. Si miras de cerca, podrías notar fallos e imperfecciones, como olas que no se comportan como deberían, pero probablemente podrías insertar estas tomas en programas y películas sin que muchas (o la mayoría) de las personas se den cuenta.

¿Qué sigue?

Sora me asustó en febrero cuando fue anunciada. En los diez meses que han pasado, sigo asustado, pero no porque los videos sean mucho mejores. De hecho, solo con lo que veo hoy, la calidad parece ser más o menos la misma, aunque con algunas nuevas funciones de IA que puedes usar para ajustar esos videos. El realismo sigue estando allí cuando está, al igual que los fallos, de los cuales hay muchos.

Lo que me asusta es la accesibilidad: una vez que OpenAI resuelva la demanda, Sora estará disponible para cualquier persona con una suscripción a ChatGPT Plus. Por $20, tendrás acceso a una herramienta que puede generar hasta 50 videos de cinco segundos al mes. Claro, cinco segundos no es mucho tiempo, por lo que sin algo de ingenio, estos videos probablemente no serán los más dañinos.

Ahí es donde entra ChatGPT Pro. Este plan es mucho más caro ($200 al mes), pero por esos $200, puedes crear hasta 500 videos, cada uno de hasta 1080p y hasta 20 segundos de duración. OpenAI dice que también puedes descargar estos videos sin marca de agua, lo que hará que la detección sea mucho más difícil.

Claro, la mayoría de nosotros no nos suscribiremos a Pro por esto, pero $200 no es un gran obstáculo para los actores malintencionados que quieran difundir desinformación. Imagina la próxima gran crisis polarizante, alimentada por una avalancha de videos que "prueban" lo que ocurrió de una u otra manera, cuando en realidad esos videos no son reales en absoluto. OpenAI tiene algunas funciones de seguridad integradas aquí, como bloquear materiales con derechos de autor o figuras notables para que no se incorporen en un video, pero veremos qué tan bien funcionan estos bloqueos en la práctica.

Cómo probar Sora

Actualmente, la creación de cuentas no está disponible para Sora, pero eso podría cambiar pronto. Si estás interesado en probar Sora por ti mismo, visita sora.com. Desde allí, haz clic en "iniciar sesión", luego autentica tu cuenta de ChatGPT. Recuerda, necesitas una cuenta de ChatGPT Plus ($20 al mes) o una cuenta de ChatGPT Pro ($200 al mes) para usar Sora.

Vía | You Can Now Try Out Sora, OpenAI's AI Video Generator | Lifehacker

https://tecnologiaconjuancho.com/nuevas-funciones-de-sora-genera-videos-realistas-en-pocos-pasos/

¿Qué prepara Valve? Nuevo dispositivo podría cambiar el gaming en TV

Aún no sabemos qué tipo de hardware para videojuegos están desarrollando los creativos de Valve, pero los creadores del Steam Deck no parecen estar enfocados solo en dispositivos portátiles. Usuarios atentos de Reddit han detectado lo que podría ser un dispositivo capaz de revivir viejas ideas del Steam Box, Steam Machine y Steam Link, pero en una forma que podría rivalizar con los dispositivos de transmisión de TV o tal vez consolas para usar junto al televisor.

Valve es conocida por tener un entorno de trabajo muy flexible, lo que significa que los proyectos se retoman y se dejan según los caprichos de su equipo relativamente pequeño. En el documental de aniversario de 20 años de Half-Life 2, lanzado el mes pasado, la compañía dejó claro que sus desarrolladores abandonaron Half-Life 2: Episode 3, ya que pocos estaban interesados en hacerlo. Esto significa que cualquier hardware futuro, especialmente aquellos dispositivos de los que se ha rumoreado mucho, podría ser solo una reflexión de una empresa caprichosa. O, gracias al éxito del Steam Deck, podría ser el primer indicio de un renacimiento de hardware en Valve.

El ‘Fremont’ de Valve podría ser un transmisor o consola para TV

Más allá de especulaciones y minería de datos, no hay información oficial ni detalles específicos. Como propuso un usuario en el subreddit r/SteamDeck, el dispositivo en clave “Fremont” usa un HDMI CEC y tiene hardware “similar a los dispositivos con Google ChromeOS”. ChromeOS y SteamOS son sistemas operativos basados en Linux, pero el código sugiere la posibilidad de un dispositivo de transmisión que necesitaría conectarse a una fuente externa, como un monitor o televisor.

Toda la información proviene de cambios en el núcleo de SteamOS en el Steam Deck. El usuario agregó que el dispositivo podría ser un transmisor, consola o set-top box. Google ya tiene sus propios dispositivos de transmisión, como el Chromecast y el Google TV Streamer, pero el perfil de controlador de ChromeOS vinculado por el usuario de Reddit es parte del código abierto de ChromeOS EC de Google.

Así que podría ser un dispositivo de transmisión que se conectaría a tu TV, como el Nvidia Shield, que soporta tanto juegos como transmisión de películas. Más aún, el código de SteamOS mencionó a AMD Lilac, lo que el usuario interpretó como que el dispositivo podría funcionar con el chip AMD 8540U. Sin embargo, Valve y el experto en VR Brad Lynch señalaron que AMD Lilac podría simplemente hacer referencia a la plataforma de desarrollo del fabricante de chips y podría abarcar una gama de chips de diferentes generaciones.

No sabemos cuán potente podría ser, pero en conjunto, podría ser tan potente, si no más, que un Steam Deck. Si Valve usa los mismos puntos de referencia “Deck Verified” para un dispositivo basado en TV, podría resultar ser una consola de juegos relativamente económica para jugar los títulos existentes de Steam.

Valve podría competir junto a Meta con un auricular inalámbrico de Steam

Durante años, han circulado rumores de que Valve quiere seguir el ejemplo del auricular Index con un dispositivo inalámbrico. El año pasado, la compañía actualizó su plataforma SteamVR para hacerla mucho más fácil de gestionar, pero no se ha escuchado nada sobre hardware nuevo de VR por parte de la empresa de Bellevue, Washington. Lo último que hemos visto sobre auriculares VR es una patente para una unidad llamada “Deckard”. Los primeros rumores sugerían que necesitaría una caja específica de SteamVR para funcionar sin un PC.

Lynch ha publicado algunas representaciones filtradas no confirmadas de los controladores para el Deckard, con el nombre en clave “Roy”. Están claramente en desarrollo, y las diferentes versiones incluyen lazos para las manos o controladores planos, similares a los del Quest. Además, podrían tener más botones que un controlador estándar de VR, con un d-pad adicional.

Progression of Valve Deckard's Roy controllers from prototype to mass production tooling (EV1 at least) pic.twitter.com/66VLcu5GuG

— Brad Lynch (@SadlyItsBradley) November 26, 2024

Pero con la existencia del Meta Quest 3 y Quest 3S, ¿realmente alguien estaría dispuesto a pagar más por un dispositivo que no pueda jugar juegos de forma nativa en cualquier lugar? Meta ha trabajado con Valve para hacer que su aplicación Steam Link funcione en todos los dispositivos Quest, así que quizás Valve esté siguiendo la misma dirección con una capa de traducción específica para juegos de VR en plataformas basadas en ARM, como el Quest.

Si Valve tiene el hardware (y eso es un gran “si”), entonces quedaría el software. La capa de compatibilidad Proton de Valve ya porta juegos de Windows a Linux, pero si expande Proton a ARM64, podría no solo ser un gran momento para las PCs Copilot+ basadas en Snapdragon X Elite y Plus, sino también una buena noticia para VR.

Un nuevo Steam Controller de Valve no indica un Steam Deck 2

Existen indicios de que finalmente podríamos ver un Steam Controller 2. El último Steam Controller era ligero, pero los jugadores no lograban acostumbrarse a los enormes trackpads en lugar de los joystick tradicionales. Los trackpads finalmente llegaron al Steam Deck, pero los jugadores en su mayoría los ignoraron.

Sin embargo, el concepto rumoreado de Valve llamado “Ibex” podría ser un nuevo enfoque para un Steam Controller que funcionaría bien con un nuevo auricular de VR o un set-top box. Lynch afirmó, basándose en fuentes desconocidas, que el Ibex ya estaba en proceso de producción. Si es independiente de los controladores Roy, seguiría siendo uno de los diseños más únicos de un controlador desde el Wii-mote. Steam no se ha rendido con la idea de poner trackpads en los controladores, creyendo que todos esos juegos con controles de ratón podrían funcionar igual de bien en un dispositivo portátil.

Ibex rendermodel thumbnail leaked in SteamVR drivers pic.twitter.com/amw3SFExF5

— Brad Lynch (@SadlyItsBradley) November 26, 2024

El lenguaje de diseño del Steam Deck ya está muy establecido. Casi todos los fabricantes de equipos originales están trabajando en sus propias PCs portátiles, por lo que no deberías esperar un Steam Deck 2. Valve le dijo a Gizmodo que no lanzará un dispositivo portátil nuevo y actualizado en los próximos dos o tres años. La compañía ha lanzado el mismo hardware con nuevos colores, pero reiteró su postura de que desea un “salto generacional” antes de producir otro dispositivo portátil.

Vía | Everything We Know About Valve 'Fremont' Steam Console

https://tecnologiaconjuancho.com/que-prepara-valve-nuevo-dispositivo-podria-cambiar-el-gaming-en-tv/

USDC toma protagonismo con Binance y Circle: innovación en stablecoins

El principal intercambio de criptomonedas del mundo, Binance, se asoció con Circle, emisora de stablecoin con sede en EE. UU., para acelerar la adopción de la stablecoin USDC.

Las dos compañías anunciaron su colaboración durante la Semana de Finanzas de Abu Dabi el 11 de diciembre y dijeron que esperan "apoyar el desarrollo de los activos digitales globales y el ecosistema más amplio de servicios financieros."

El intercambio de criptomonedas planea extender la disponibilidad de USDC en su plataforma para aplicaciones de comercio, ahorro y pagos.

Binance y Circle no respondieron a la solicitud de comentarios de Decrypt al momento de la publicación.

Además, Binance adoptará USDC como la stablecoin principal en su tesorería, una acción que en el anuncio se describe como "una señal poderosa sobre el mundo moviéndose hacia la cadena." Por su parte, Circle proporcionará a Binance la tecnología y liquidez necesarias para mejorar sus servicios.

El anuncio sigue al hecho de que la stablecoin líder Tether detuvo la emisión de su stablecoin respaldada por euros, EURT, debido a la presión regulatoria de la UE en noviembre.

Según un informe de septiembre del grupo de protección al consumidor Consumers' Research, la stablecoin respaldada por dólares de Tether, USDT, se caracteriza por la falta de transparencia en torno a las reservas en dólares estadounidenses de Tether, el emisor de la stablecoin.

USDT es "un desastre para los consumidores que está por suceder", según la organización, principalmente debido a la falta de una auditoría completa de las reservas en dólares por una firma contable de renombre. Con la Unión Europea adoptando su marco de Regulación de Mercados en Criptoactivos (MiCA), Binance y otros intercambios pueden verse obligados a eliminar de sus listados las stablecoins de Tether.

Por otro lado, Circle obtuvo una licencia válida bajo MiCA este verano, lo que le ofrece a Binance acceso a una stablecoin que podría resultar críticamente importante para servir al mercado de la UE. El intercambio también tiene una historia con su propia stablecoin. En 2023, se vio obligado a eliminar gradualmente su stablecoin Binance USD (BUSD) debido a la presión regulatoria.

El socio de Binance para la emisión de BUSD, Paxos, había sido investigado por la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) sobre el proyecto. Aunque no se tomaron medidas de ejecución por parte de la SEC, se ordenó al emisor que dejara de emitir BUSD por parte del Departamento de Servicios Financieros de Nueva York.

Vía | Binance and Circle Partner to Boost Global USDC Adoption - Decrypt

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Bitcoin y su impacto en las economías globales: ¿Qué esperar?

Changpeng Zhao ha regresado al circuito de conferencias sobre criptomonedas y no ha escatimado elogios hacia Bitcoin, apenas meses después de haber cumplido una sentencia de prisión de cuatro meses en Estados Unidos.

El cofundador de Binance participó el lunes en una charla informal en la conferencia Bitcoin Medio Oriente y Norte de África, celebrada en Dubái, donde compartió su habitual visión optimista sobre el futuro de este activo digital.

"No deberíamos llamarlo Bitcoin, simplemente es dinero", comentó CZ al público, argumentando que sus casos de uso crecerán con el tiempo.

Aunque el multimillonario evitó hacer predicciones a largo plazo, afirmó que la adopción por parte de los estados nación incrementará el valor de BTC "de manera matemática".

El presidente electo Donald Trump ha prometido establecer una "reserva estratégica de Bitcoin", lo que significa que cerca de 200,000 BTC confiscados a criminales serán preservados como inversión en lugar de subastados.

CZ describió esta medida como "fantástica" y añadió: "Es muy inteligente que Estados Unidos haga esto, y también tendrá un efecto dominó en otros países del mundo. Si Estados Unidos lo hace, entonces todos los demás países tendrán que hacerlo".

Además, argumentó que es "inevitable" que Hong Kong siga el mismo camino, considerando que China trata a la región como un "laboratorio" para activos digitales.

Sin embargo, el emprendedor, nacido en China, predice que el país acumulará Bitcoin de manera discreta, en lugar de anunciar públicamente su intención de crear una reserva.

En otro punto de la discusión, CZ estimó que entre el 5% y el 10% de los consumidores actualmente invierten en BTC, lo que significa que está en camino a convertirse en "el activo más ampliamente poseído del mundo".

"Aún estamos antes de cruzar el abismo, que generalmente ocurre alrededor del 20%", agregó. "En unos años, alcanzaremos una adopción más generalizada, llegando al 50% o 70% de la población".

Confidentemente predijo que Bitcoin podría alcanzar al 100% de los consumidores algún día, aunque admitió que esto podría tomar varias generaciones.

CZ también sostuvo que la capitalización de mercado de BTC "debería ser mucho mayor que la del oro", que actualmente tiene un valor total de 17.9 billones de dólares. Llegar a ese nivel implicaría un precio de 850,000 dólares por cada Bitcoin.

Sin embargo, sus ambiciosas predicciones sobre la adopción por parte de los estados tuvieron un momento algo desafortunado.

Horas antes de su aparición, el Financial Times informó que Bitcoin dejará de ser moneda de curso legal en El Salvador, ya que las empresas ya no estarán obligadas a aceptarlo como método de pago.

Este cambio se está implementando para que el país pueda comenzar a recibir miles de millones de dólares en préstamos del Fondo Monetario Internacional y el Banco Mundial.

Vía | Bitcoin Will Eventually Be Seen as 'Just Money', Says Binance Co-Founder CZ - Decrypt

https://tecnologiaconjuancho.com/bitcoin-y-su-impacto-en-las-economias-globales-que-esperar/

Willow: el chip cuántico que revoluciona la computación moderna

Hoy me complace anunciar Willow, nuestro último chip cuántico. Willow tiene un rendimiento de vanguardia en varias métricas, lo que permite dos logros importantes.

- El primero es que Willow puede reducir los errores exponencialmente a medida que aumentamos el número de qubits. Esto resuelve un desafío clave en la corrección de errores cuánticos que el campo ha perseguido durante casi 30 años.
- El segundo logro es que Willow realizó una computación estándar en menos de cinco minutos, una tarea que tomaría a una de las supercomputadoras más rápidas de hoy 10 septillones de años (es decir, 10^25 años), una cifra que supera ampliamente la edad del Universo.

El chip Willow es un paso importante en un viaje que comenzó hace más de 10 años. Cuando fundé Google Quantum AI en 2012, la visión era construir una computadora cuántica útil y de gran escala que pudiera aprovechar la mecánica cuántica —el “sistema operativo” de la naturaleza tal como lo conocemos hoy— para beneficiar a la sociedad avanzando en el descubrimiento científico, desarrollando aplicaciones útiles y abordando algunos de los mayores desafíos de la sociedad. Como parte de Google Research, nuestro equipo ha trazado una hoja de ruta a largo plazo, y Willow nos lleva significativamente por ese camino hacia aplicaciones comercialmente relevantes.

https://youtu.be/W7ppd_RY-UE

Corrección de errores cuánticos exponencial: ¡por debajo del umbral!

Los errores son uno de los mayores desafíos en la computación cuántica, ya que los qubits, las unidades de cálculo en las computadoras cuánticas, tienen la tendencia de intercambiar rápidamente información con su entorno, lo que hace difícil proteger la información necesaria para completar una computación. Típicamente, cuanto más qubits uses, más errores ocurrirán, y el sistema se vuelve clásico.

Hoy, en Nature, publicamos resultados que muestran que a medida que usamos más qubits en Willow, más reducimos los errores y el sistema se vuelve más cuántico. Probamos arreglos de qubits físicos cada vez más grandes, escalando desde una cuadrícula de 3x3 qubits codificados, hasta una cuadrícula de 5x5, y luego a una cuadrícula de 7x7; y cada vez, usando nuestros avances más recientes en corrección de errores cuánticos, logramos reducir la tasa de errores a la mitad. En otras palabras, logramos una reducción exponencial en la tasa de errores. Este logro histórico se conoce en el campo como "por debajo del umbral", lo que significa poder reducir los errores mientras se aumenta el número de qubits. Debes demostrar que estás por debajo del umbral para mostrar un verdadero progreso en la corrección de errores, y esto ha sido un desafío destacado desde que Peter Shor introdujo la corrección de errores cuánticos en 1995.

También hay otros "primeros" científicos involucrados en este resultado. Por ejemplo, es uno de los primeros ejemplos convincentes de corrección de errores en tiempo real en un sistema cuántico superconductor, lo cual es crucial para cualquier computación útil, porque si no puedes corregir los errores lo suficientemente rápido, arruinan tu computación antes de que termine. Y es una demostración "más allá del punto de equilibrio", donde nuestros arreglos de qubits tienen una vida útil más larga que los qubits físicos individuales, una señal irrefutable de que la corrección de errores está mejorando el sistema en general.

Como el primer sistema por debajo del umbral, este es el prototipo más convincente de un qubit lógico escalable construido hasta la fecha. Es una señal fuerte de que realmente se pueden construir computadoras cuánticas útiles y de gran escala. Willow nos acerca a ejecutar algoritmos prácticos y comercialmente relevantes que no pueden ser replicados en computadoras convencionales.

10 septillones de años en una de las supercomputadoras más rápidas de hoy

Como medida del rendimiento de Willow, usamos el benchmark de random circuit sampling (RCS). Pionero por nuestro equipo y ahora ampliamente utilizado como estándar en el campo, RCS es el benchmark clásicamente más difícil que se puede hacer en una computadora cuántica hoy en día. Puedes pensar en esto como un punto de entrada para la computación cuántica: verifica si una computadora cuántica está haciendo algo que no se podría hacer en una computadora clásica. Cualquier equipo que construya una computadora cuántica debe verificar primero si puede superar a las computadoras clásicas en RCS; de lo contrario, hay razones fuertes para dudar de que pueda abordar tareas cuánticas más complejas. Hemos usado consistentemente este benchmark para evaluar el progreso de una generación de chips a la siguiente —informamos los resultados de Sycamore en octubre de 2019 y nuevamente en octubre de 2024.

El rendimiento de Willow en este benchmark es asombroso: realizó una computación en menos de cinco minutos que tomaría a una de las supercomputadoras más rápidas de hoy 10^25 o 10 septillones de años. Si lo escribes, es 10,000,000,000,000,000,000,000,000 años. Este número asombroso supera los tiempos conocidos en física y excede en gran medida la edad del universo. Esto da credibilidad a la noción de que la computación cuántica ocurre en muchos universos paralelos, en línea con la idea de que vivimos en un multiverso, una predicción hecha por primera vez por David Deutsch.

Estos últimos resultados de Willow, como se muestra en el gráfico a continuación, son nuestros mejores hasta ahora, pero continuaremos avanzando.

https://youtu.be/l_KrC1mzd0g

Rendimiento de vanguardia

Willow fue fabricado en nuestra nueva y moderna instalación de fabricación en Santa Bárbara, una de las pocas instalaciones en el mundo construidas desde cero para este propósito. La ingeniería del sistema es clave al diseñar y fabricar chips cuánticos: todos los componentes de un chip, como las puertas de un solo qubit y de dos qubits, el reinicio de qubits y la lectura, deben ser simultáneamente bien diseñados e integrados. Si algún componente no funciona bien o si dos componentes no funcionan juntos correctamente, esto reduce el rendimiento del sistema. Por lo tanto, maximizar el rendimiento del sistema informa todos los aspectos de nuestro proceso, desde la arquitectura del chip y la fabricación hasta el desarrollo y la calibración de las puertas. Los logros que informamos evalúan los sistemas de computación cuántica de manera integral, no solo un factor a la vez.

Nos estamos enfocando en la calidad, no solo en la cantidad, porque producir simplemente más qubits no ayuda si no son de calidad suficiente. Con 105 qubits, Willow ahora tiene un rendimiento de clase mundial en los dos benchmarks de sistema mencionados anteriormente: corrección de errores cuánticos y random circuit sampling. Estos benchmarks algorítmicos son la mejor manera de medir el rendimiento general del chip. Otros métricos de rendimiento más específicos también son importantes; por ejemplo, nuestros tiempos T1, que miden cuánto tiempo los qubits pueden retener una excitación — el recurso clave en la computación cuántica — ya se están acercando a los 100 µs (microsegundos). Esto es una mejora impresionante de aproximadamente 5 veces respecto a nuestra generación anterior de chips.

¿Qué sigue con Willow y más allá?

El próximo desafío para el campo es demostrar una primera "computación útil, más allá de lo clásico" en los chips cuánticos de hoy que sea relevante para una aplicación del mundo real. Somos optimistas de que la generación de chips Willow puede ayudarnos a lograr este objetivo. Hasta ahora, ha habido dos tipos separados de experimentos. Por un lado, hemos ejecutado el benchmark RCS, que mide el rendimiento frente a las computadoras clásicas pero no tiene aplicaciones del mundo real conocidas. Por otro lado, hemos hecho simulaciones científicamente interesantes de sistemas cuánticos, lo que ha llevado a nuevos descubrimientos científicos, pero que aún están dentro del alcance de las computadoras clásicas. Nuestro objetivo es hacer ambas cosas al mismo tiempo: dar el salto hacia el ámbito de los algoritmos que están más allá del alcance de las computadoras clásicas y que son útiles para problemas comerciales relevantes en el mundo real.

Invitamos a investigadores, ingenieros y desarrolladores a unirse a nosotros en este viaje revisando nuestro software de código abierto y recursos educativos, incluido nuestro nuevo curso en Coursera, donde los desarrolladores pueden aprender lo esencial de la corrección de errores cuánticos y ayudarnos a crear algoritmos que puedan resolver los problemas del futuro.

Mis colegas a veces me preguntan por qué dejé el campo emergente de la IA para centrarme en la computación cuántica. Mi respuesta es que ambas tecnologías serán las más transformacionales de nuestra época, pero la IA avanzada se beneficiará enormemente del acceso a la computación cuántica. Por eso nombré a nuestro laboratorio Quantum AI. Los algoritmos cuánticos tienen leyes de escalamiento fundamentales a su favor, como estamos viendo con RCS. Hay ventajas similares de escalamiento para muchas tareas computacionales fundamentales que son esenciales para la IA. Así que la computación cuántica será indispensable para recolectar datos de entrenamiento que son inaccesibles para las máquinas clásicas, entrenar y optimizar ciertas arquitecturas de aprendizaje y modelar sistemas donde los efectos cuánticos son importantes. Esto incluye ayudarnos a descubrir nuevos medicamentos, diseñar baterías más eficientes para autos eléctricos y acelerar el progreso en fusión y nuevas alternativas energéticas. Muchas de estas aplicaciones futuras revolucionarias no serán viables en computadoras clásicas; están esperando a ser desbloqueadas con la computación cuántica.

Vía | Meet Willow, our state-of-the-art quantum chip

https://tecnologiaconjuancho.com/willow-el-chip-cuantico-que-revoluciona-la-computacion-moderna/

Descubre Sora: El nuevo generador de videos con IA de OpenAI

OpenAI lanza su esperado generador de videos con IA, Sora, en Sora.com hoy, aunque con disponibilidad limitada.

El servicio estará disponible en Estados Unidos y en varios otros países, pero no en la mayoría de los países de la Unión Europea ni en el Reino Unido. Aunque el CEO de OpenAI, Sam Altman, no explicó las restricciones regionales, mencionó que la expansión global podría tomar tiempo.

Actualización: En X, Altman atribuyó el retraso del lanzamiento de Sora en la UE a las regulaciones de IA en la región, aunque no especificó los motivos exactos. Indicó que debido a estas regulaciones, futuros modelos de OpenAI podrían lanzarse más tarde en la UE o incluso no lanzarse allí.

Los suscriptores de ChatGPT Plus y Pro podrán acceder a Sora a través de sus suscripciones actuales sin costo adicional, a pesar de que el producto está diseñado como una herramienta independiente.

- Los suscriptores de ChatGPT Plus tienen un límite de 50 videos al mes en resolución 720p, con una duración máxima de cinco segundos por video.
- Los suscriptores Pro tienen ventajas adicionales: generaciones ilimitadas a baja velocidad, 500 generaciones rápidas, acceso a resoluciones más altas y videos de hasta 20 segundos. Solo los suscriptores Pro pueden animar fotos subidas que contengan personas.

La versión que se lanza hoy es una variante "turbo", una versión optimizada del modelo Sora presentado en febrero, diseñada para mayor rapidez y menor costo.

Funciones de Sora:
El sistema permite crear videos de diversas maneras: escribiendo descripciones de texto, convirtiendo imágenes estáticas en videos o modificando videos existentes.

Incluye herramientas para remezclar contenido, como:

- "Re-cut": recortar y extender escenas individuales.
- "Blend": fusionar videos sin interrupciones.
- "Loop": crear bucles infinitos.

También cuenta con varios estilos predefinidos, como "Cartón y Papercraft," que transforma escenas para que parezcan hechas de cartón y papel, y un estilo "Film Noir."

https://youtu.be/2jKVx2vyZOY

Primera reseña: visuales impresionantes, pero problemas con la física
El crítico tecnológico Marques Brownlee (MKBHD) probó Sora durante una semana y destacó tanto fortalezas como limitaciones. La IA sobresale en la creación de escenas abstractas y caricaturas, pero tiene problemas para respetar las leyes básicas de la física.

En los videos creados con Sora, los objetos suelen aparecer y desaparecer al azar o moverse de maneras poco naturales. Según Brownlee, esto demuestra una limitación clave de las IA actuales: aunque pueden reconocer patrones y crear contenido convincente, no entienden cómo funciona el mundo físico. OpenAI planea abordar estos problemas en futuras versiones de Sora.

Los errores son más evidentes al animar personas y animales, con extremidades que a veces adoptan posiciones imposibles. Sin embargo, Brownlee elogió los efectos como agua y fuego, que son renderizados con notable precisión.

https://youtu.be/OY2x0TyKzIQ

El tiempo de generación varía según la resolución: los videos en 480p se crean en menos de 20 segundos, mientras que los más complejos en 1080p pueden tardar varios minutos.

Brownlee resaltó que Sora es ideal para crear contenido abstracto, animaciones de texto y caricaturas, ya que cualquier anomalía física puede parecer una decisión artística.

Aunque OpenAI ha implementado medidas de seguridad como marcas de agua, Brownlee expresó preocupación sobre el posible uso indebido de esta tecnología para generar contenido engañoso. Señaló que Sora es solo el comienzo de un futuro en el que los videos generados por IA serán omnipresentes.

Vía | OpenAI launches Sora video generator for ChatGPT subscribers

https://tecnologiaconjuancho.com/descubre-sora-el-nuevo-generador-de-videos-con-ia-de-openai/

¿Windows 11 en un celular? Así lo lograron con éxito

Algunas personas pueden haber olvidado los Windows Phones, pero nosotros en XDA no lo hacemos. Hemos hablado sobre algunas de las mejores características de Windows Phone que deberían regresar y de los mejores dispositivos Windows Phone de todos los tiempos. Y aunque Microsoft se niegue a regresar al mercado móvil, hay quienes seguirán instalando Windows 11 en la mayor cantidad posible de dispositivos portátiles. Por ejemplo, un usuario de Reddit mostró cómo hizo funcionar Windows 11 en su teléfono, y la gente está intrigada.

Alguien logró instalar Windows 11 en su teléfono

En una publicación de u/anh0l en el subreddit de Windows 11, este usuario logró exprimir el último sistema operativo de Microsoft en su teléfono. Según el autor de la publicación, utilizaron el Renegade Project para instalar un UEFI adaptado a smartphones y luego instalar Windows 11 Arm. Incluso con estas herramientas, les tomó ocho horas hacer que todo funcionara correctamente.

https://www.reddit.com/r/Windows11/comments/1h9bblk/i_managed_to_run_windows_11_on_a_phone/?utm_source=embedv2&utm_medium=post_embed&utm_content=whitespace&embed_host_url=https://www.xda-developers.com/windows-11-working-on-phone/

Muchas personas se han sumado al hilo para hacer preguntas sobre cómo instalar Windows 11 en dispositivos móviles. Como era de esperar, algunos quisieron saber si sería viable usar Windows 11 como sistema principal en sus dispositivos. Resulta que la experiencia no es tan buena:

La batería es terrible, jajaja. Duró alrededor de 2.5 horas. Además, no hay controladores que soporten carga rápida, así que carga muy lento. Por cierto, se calienta muy rápido. Su temperatura normal en Windows ronda los 120°F, así que sí, no es la mejor experiencia.

Si estás interesado en algo similar, hemos cubierto las mejores formas de usar Windows en Android e iOS. Y si quieres ver más experimentos con sistemas operativos, échale un vistazo a la vez que alguien instaló Windows 11 en un Nintendo Switch.

Vía | Someone got Windows 11 working on their phone, proving that people crave another Windows Phone

https://tecnologiaconjuancho.com/windows-11-en-un-celular-asi-lo-lograron-con-exito/

Meta revoluciona la IA: Conoce el nuevo Llama 3.3 70B

Meta ha anunciado la última incorporación a su familia de modelos generativos de inteligencia artificial: Llama 3.3 70B.

En una publicación en X, Ahmad Al-Dahle, vicepresidente de inteligencia artificial generativa en Meta, afirmó que Llama 3.3 70B, diseñado solo para texto, ofrece el rendimiento del modelo más grande de la compañía, Llama 3.1 405B, pero a un costo menor.

"Al aprovechar los últimos avances en técnicas de posentrenamiento, este modelo mejora su rendimiento central a un costo significativamente más bajo", escribió Al-Dahle.

Al-Dahle compartió un gráfico que muestra cómo Llama 3.3 70B supera a modelos como Gemini 1.5 Pro de Google, GPT-4o de OpenAI y Nova Pro de Amazon en varios indicadores de la industria, incluyendo MMLU, que evalúa la capacidad de un modelo para entender el lenguaje. Según un portavoz de Meta, el modelo debería mostrar mejoras en áreas como matemáticas, conocimientos generales, seguimiento de instrucciones y uso de aplicaciones.

Introducing Llama 3.3 – a new 70B model that delivers the performance of our 405B model but is easier & more cost-efficient to run. By leveraging the latest advancements in post-training techniques including online preference optimization, this model improves core performance at… pic.twitter.com/6oQ7b3Yuzc

— Ahmad Al-Dahle (@Ahmad_Al_Dahle) December 6, 2024

Llama 3.3 70B, disponible para descarga en la plataforma de desarrollo Hugging Face y en otras fuentes, incluido el sitio oficial de Llama, es el último intento de Meta por liderar el campo de la IA con modelos "abiertos" que pueden ser utilizados y comercializados para diversas aplicaciones.

Aunque los términos de Meta limitan cómo ciertos desarrolladores pueden usar los modelos Llama (las plataformas con más de 700 millones de usuarios mensuales deben solicitar una licencia especial), para muchos esto es irrelevante. De hecho, los modelos Llama han acumulado más de 650 millones de descargas, según Meta.

Meta también utiliza Llama internamente. Meta AI, el asistente de inteligencia artificial de la compañía impulsado completamente por modelos Llama, cuenta ahora con casi 600 millones de usuarios activos mensuales, según el CEO de Meta, Mark Zuckerberg. Zuckerberg asegura que Meta AI está en camino de convertirse en el asistente de IA más utilizado del mundo.

Para Meta, la naturaleza abierta de Llama ha sido tanto una ventaja como un desafío. En noviembre, un informe alegó que investigadores militares chinos habían utilizado un modelo Llama para desarrollar un chatbot de defensa. En respuesta, Meta puso sus modelos Llama a disposición de contratistas de defensa estadounidenses.

Meta también ha expresado preocupaciones sobre su capacidad para cumplir con la Ley de IA de la UE, que establece un marco regulatorio para la inteligencia artificial, calificando la implementación de la ley como "demasiado impredecible" para su estrategia de lanzamiento abierto. Un problema relacionado son las disposiciones del GDPR, la ley de privacidad de la UE, sobre el entrenamiento de IA. Meta entrena sus modelos con datos públicos de usuarios de Instagram y Facebook que no se han dado de baja, datos que en Europa están protegidos por el GDPR.

A principios de este año, los reguladores de la UE pidieron a Meta que detuviera el entrenamiento con datos de usuarios europeos mientras evaluaban su cumplimiento con el GDPR. Meta accedió, pero al mismo tiempo respaldó una carta abierta que pedía una "interpretación moderna" del GDPR que no "rechace el progreso".

Meta, enfrentando desafíos técnicos similares a los de otros laboratorios de IA, está ampliando su infraestructura informática para entrenar y ejecutar futuras generaciones de Llama. El miércoles, la compañía anunció la construcción de un centro de datos de IA de $10 mil millones en Luisiana, el más grande que ha desarrollado hasta la fecha.

En la llamada de resultados del cuarto trimestre de agosto, Zuckerberg mencionó que para entrenar la próxima generación de modelos Llama, Llama 4, Meta necesitará 10 veces más capacidad de cómputo que la requerida para Llama 3. La compañía ha adquirido un clúster de más de 100,000 GPUs de Nvidia para el desarrollo de modelos, rivalizando con recursos de competidores como xAI.

El entrenamiento de modelos generativos de IA es un negocio costoso. Los gastos de capital de Meta aumentaron casi un 33%, alcanzando $8.5 mil millones en el segundo trimestre de 2024, frente a $6.4 mil millones del año anterior, impulsados por inversiones en servidores, centros de datos e infraestructura de red.

Vía | Meta unveils a new, more efficient Llama model | TechCrunch

https://tecnologiaconjuancho.com/meta-revoluciona-la-ia-conoce-el-nuevo-llama-3-3-70b/

¿Qué pasa con Bitcoin? Análisis de su reciente volatilidad

Bitcoin superó nuevamente la marca de los $100,000 este lunes por la mañana, aunque no se mantuvo mucho tiempo en seis cifras: el precio de la principal criptomoneda cayó por debajo de los $97,000 al momento de redactar este artículo, acompañado de descensos en otros activos importantes.

Dogecoin y XRP son los mayores perdedores diarios entre las 10 principales criptomonedas por capitalización de mercado, con una caída aproximada del 8% en las últimas 24 horas, según datos de CoinGecko. Bitcoin ha bajado un 3%, situándose en $96,880.

DOGE, la moneda meme más valiosa por capitalización de mercado, se está enfriando tras alcanzar un precio máximo de tres años de $0.48 durante el fin de semana. Actualmente se cotiza en $0.428, lo que representa un aumento de casi el 1% en la semana a pesar de esta reciente caída.

Por otro lado, XRP, vinculado a Ripple, lleva seis días a la baja tras alcanzar un máximo de siete años de $2.82 el pasado martes. Actualmente tiene un precio de $2.38.

A pesar de haber bajado un 14% en la última semana, XRP ha tenido un mes extraordinario, disparándose un 333% en los últimos 30 días. Durante ese mismo periodo, Dogecoin ha subido un 106%, mientras que Bitcoin ha crecido un 27%.

Bitcoin alcanzó un máximo histórico de $103,679 la semana pasada después de cruzar la marca de $100K por primera vez. Este nuevo récord supera en aproximadamente $30,000 el pico anterior, que fue roto el Día de las Elecciones del mes pasado, cuando Donald Trump aseguró un segundo mandato en la Casa Blanca.

Solana ha tenido una caída casi tan pronunciada como DOGE y XRP, bajando un 6% en las últimas 24 horas y cotizando justo por debajo de $222, según CoinGecko. Ethereum ha bajado un 5%, situándose en $3,786.

Fuera del top 10 por capitalización de mercado, otras criptomonedas importantes como Avalanche (AVAX), Shiba Inu (SHIB), Chainlink (LINK) y Polkadot (DOT) han registrado caídas de aproximadamente un 9% cada una en el último día.

En medio de esta tendencia bajista, las liquidaciones de posiciones largas y cortas alcanzaron los $620 millones en las últimas 24 horas, según datos de CoinGlass, con Bitcoin liderando las liquidaciones con aproximadamente $86 millones.

Vía | Dogecoin, XRP and Solana Slide as Bitcoin Price Falls Below $97K - Decrypt

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Descubre el modelo 01 de OpenAI y su suscripción Pro

Sam Altman y su equipo dieron inicio al evento “12 Días de OpenAI” el jueves con una transmisión en vivo en la que presentaron la versión completamente funcional de su modelo de razonamiento 01, junto con un nuevo nivel de suscripción llamado ChatGPT Pro. Sin embargo, para acceder ilimitadamente a estas nuevas funciones y capacidades, deberás desembolsar la considerable suma de $200 al mes.

El modelo 01, originalmente llamado en clave Proyecto Strawberry, se lanzó en septiembre como una vista previa, junto con una versión más ligera llamada 01-mini, disponible para suscriptores de ChatGPT Plus. A diferencia de los modelos estándar de lenguaje (LLM), 01 es un modelo de razonamiento capaz de verificar los hechos antes de devolver una respuesta al usuario. Esto ayuda a reducir la tendencia del modelo a generar respuestas incorrectas, aunque a costa de un tiempo de procesamiento más largo y respuestas más lentas.

A pesar de ello, estos modelos pueden “deducir” respuestas a consultas complejas en campos técnicos como ciencia, programación y matemáticas más rápido que los humanos. Según las pruebas internas de OpenAI, la nueva versión de 01 reduce los “errores graves” en “preguntas complejas del mundo real” en un 34 % en comparación con la versión preliminar.

El nuevo modelo está disponible desde hoy para los usuarios de ChatGPT Plus y Team a través de la herramienta de selección de modelos en el sitio web de ChatGPT. Los suscriptores de Enterprise y Edu tendrán acceso a partir de la próxima semana. Aunque inicialmente no será posible cargar archivos ni acceder a la web con el nuevo 01, OpenAI planea agregar soporte para estas y otras funciones en los próximos meses.

La empresa también presentó un nuevo nivel de suscripción integral, ChatGPT Pro, por $200 al mes. Con esta suscripción, los usuarios tendrán acceso ilimitado a todos los modelos de OpenAI, incluido GPT-4o, la versión completa de 01 y el Modo Avanzado de Voz. Los suscriptores Pro también tendrán acceso exclusivo al modo Pro de 01, que, según la empresa, “utiliza más recursos informáticos para brindar las mejores respuestas a las preguntas más difíciles”.

“En evaluaciones realizadas por expertos externos, el modo Pro de 01 produce respuestas más precisas y completas de forma más consistente, especialmente en áreas como ciencia de datos, programación y análisis de jurisprudencia”, declaró OpenAI a TechCrunch. “En comparación con 01 y la vista previa de 01, el modo Pro de 01 muestra un mejor rendimiento en pruebas exigentes de aprendizaje automático en matemáticas, ciencias y programación. En particular, observamos una reducción del 75 % en errores en preguntas más sencillas de competencias de programación, que reflejan mejor las consultas habituales de programación diaria”.

OpenAI ha estado bajo una fuerte presión por parte de sus inversores en los últimos meses para reducir las pérdidas económicas de la compañía, que llegó a gastar hasta $700,000 diarios en operar ChatGPT. Recientemente, la empresa sugirió la posibilidad de incorporar anuncios en los resultados de chat como una forma de generar ingresos, además de proponer tarifas de hasta $2,000 al mes para clientes Enterprise en un nivel de suscripción exclusivo. Según The New York Times, OpenAI podría aumentar las tarifas de las suscripciones Plus a $44 mensuales para 2029. Resta por ver si los usuarios estarán dispuestos a pagar tanto por un producto que aún suele ser “confiadamente erróneo” como ChatGPT.

Vía | ChatGPT’s new Pro subscription will cost you $200 per month | Digital Trends

https://tecnologiaconjuancho.com/descubre-el-modelo-01-de-openai-y-su-suscripcion-pro/

El supercomputador Frontier desentraña los secretos de la materia oscura

El mes pasado, un equipo de investigadores puso a trabajar al que en ese momento era el supercomputador más rápido del mundo para abordar una gran incógnita: la naturaleza de la materia atómica y oscura del universo.

El supercomputador se llama Frontier, y recientemente un equipo de científicos lo utilizó para realizar la simulación astrofísica más grande del universo hasta ahora. El tamaño de esta simulación corresponde a los datos obtenidos por observatorios con telescopios de gran alcance, algo que antes no era posible. Los cálculos detrás de estas simulaciones establecen una nueva base para entender la composición de la materia del universo, desde todo lo que podemos observar hasta aquello que es invisible y solo interactúa con la materia común a través de la gravedad.

¿Qué calculó exactamente el supercomputador Frontier?

Frontier es un supercomputador de clase exaescala, capaz de realizar un quintillón (mil millones de billones) de cálculos por segundo. Es decir, una máquina de alto rendimiento diseñada para la titánica tarea de simular la física y la evolución del universo conocido y desconocido.

“Si queremos entender qué sucede en el universo, necesitamos simular tanto la gravedad como toda la física involucrada, incluyendo el gas caliente, la formación de estrellas, agujeros negros y galaxias,” explicó Salman Habib, director de la división de ciencias computacionales del Laboratorio Nacional Argonne, en un comunicado del Laboratorio Nacional Oak Ridge. “Es como un ‘cajón de sastre’ astrofísico.”

La materia que conocemos, es decir, lo que podemos observar —desde agujeros negros hasta nubes moleculares, planetas y lunas—, representa solo el 5% del contenido del universo, según el CERN. Una porción mucho mayor se infiere únicamente por los efectos gravitacionales que tiene sobre la materia visible (o atómica). A este componente invisible se le llama materia oscura, un término general que engloba partículas y objetos responsables de aproximadamente el 27% del universo. El 68% restante corresponde a la energía oscura, que impulsa la acelerada expansión del universo.

¿Cómo cambia Frontier nuestra comprensión del universo?

“Si quisiéramos simular una gran porción del universo observada por telescopios como el Observatorio Rubin en Chile, estaríamos analizando enormes intervalos de tiempo: miles de millones de años de expansión,” señaló Habib. “Hasta hace poco, ni siquiera podíamos imaginar realizar simulaciones tan grandes excepto con aproximaciones que solo consideraban la gravedad.”

En la imagen superior, la izquierda muestra la evolución del universo en expansión durante miles de millones de años en una región con cúmulos de galaxias. A la derecha se observa la formación y movimiento de galaxias con el tiempo en una sección de esa misma imagen.

“No se trata solo del tamaño físico del dominio simulado, que es crucial para compararlo con las observaciones modernas gracias a la computación exaescala,” explicó Bronson Messer, director de ciencia en las instalaciones de liderazgo computacional de Oak Ridge, en un comunicado. “También incluye el realismo físico adicional al integrar bariones y otras dinámicas físicas, haciendo de esta simulación una verdadera obra maestra de Frontier.”

Frontier ya no es el supercomputador más rápido del mundo

Frontier es uno de varios supercomputadores exaescala utilizados por el Departamento de Energía de los Estados Unidos y cuenta con más de 9,400 CPUs y más de 37,000 GPUs. Está ubicado en el Laboratorio Nacional Oak Ridge, aunque las simulaciones recientes fueron realizadas por investigadores de Argonne.

Los resultados obtenidos por Frontier fueron posibles gracias a su código, el Hardware/Hybrid Accelerated Cosmology Code (HACC), desarrollado hace 15 años y actualizado como parte del Proyecto de Computación Exaescala del DOE, que tuvo un presupuesto de $1.8 mil millones y duró ocho años, finalizando este año.

Los resultados de las simulaciones se anunciaron el mes pasado, cuando Frontier aún era el supercomputador más rápido del mundo. Sin embargo, poco después, Frontier fue superado por el supercomputador El Capitan, que ahora ocupa el primer lugar con una velocidad de 1.742 quintillones de cálculos por segundo y un rendimiento máximo de 2.79 quintillones de cálculos por segundo, según un comunicado del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore.

Vía | A Supercomputer Just Created the Largest Universe Simulation Ever

https://tecnologiaconjuancho.com/el-supercomputador-frontier-desentrana-los-secretos-de-la-materia-oscura/

ETFs de Bitcoin superan a Nakamoto: Una nueva era financiera

El inminente abrazo de Wall Street a los activos digitales alguna vez fue un grito de guerra para los defensores de Bitcoin, quienes creían que un grupo de inversores de traje dominaría inevitablemente este mercado emergente. Cuando los ETFs de Bitcoin al contado superaron las tenencias de Satoshi Nakamoto este jueves, tenían razón.

Al cierre del mercado del jueves, los ETFs de Bitcoin al contado poseían colectivamente 1,105,690 Bitcoin, con un valor de 110 mil millones de dólares, según datos de CoinGlass. Emitidos por 10 gestores de activos en Estados Unidos, estos productos comenzaron a negociarse el 11 de enero, con la excepción del Bitcoin Mini Trust de Grayscale.

Como creador (o creadores) pseudónimo de Bitcoin, el nombre de Nakamoto es emblemático en los círculos de criptomonedas. Con un estimado de 1.1 millones de Bitcoin en carteras que se cree ampliamente están vinculadas al inventor(es) de Bitcoin, este hito representó una cifra sorprendente para los observadores de ETFs, al mismo tiempo que marcó la madurez del mercado más allá de la ausencia del "padrino" de las criptomonedas.

KING OF THE HILL: The US spot ETFs have just passed Satoshi in total bitcoin held, now hold more than 1.1m, more than anyone in the world, and they're not even a year old yet, literally babies still. Mind blowing. h/t @EdmondsonShaun for the data pic.twitter.com/FQBIGGz5ei

— Eric Balchunas (@EricBalchunas) December 6, 2024

Eric Balchunas, analista de ETFs en Bloomberg, describió el acontecimiento como “impactante” en X (anteriormente conocido como Twitter), destacando que estos productos son “literalmente bebés”. De hecho, las tenencias de estos ETFs superaron las del creador de Bitcoin en menos de un año.

En una entrevista reciente con Decrypt, Balchunas estimó que los productos de Wall Street podrían superar las tenencias de Nakamoto para Navidad. Sin embargo, los ETFs de Bitcoin al contado han atraído 2,400 millones de dólares desde el lunes, coincidiendo con el histórico ascenso de Bitcoin por encima de los $100,000 el miércoles, quizás un regalo anticipado para los fieles de BTC.

“Sería un cierre perfecto para un lanzamiento de ensueño”, dijo Balchunas a Decrypt el miércoles. “Nunca ha habido un lanzamiento como este entre los ETFs, y nunca habrá otro igual”.

El avance del jueves ocurrió más de 15 años después de la creación de Bitcoin. Y, aunque no se sabe si el pseudónimo Nakamoto corresponde a una persona o un grupo, está establecido que el creador de Bitcoin minó alrededor de 1.1 millones de Bitcoin en los primeros siete meses del proyecto.

Nakamoto, quien desapareció de la escena pública en 2011, presentó Bitcoin como dinero electrónico capaz de fluir sin la necesidad de intermediarios financieros. En este sentido, resulta algo irónico que las marcas más prestigiosas de Wall Street hayan sido centrales para este hito del jueves, y que aparentemente hayan tenido un impacto tan grande en el valor ascendente de Bitcoin durante todo el año.

BlackRock, el mayor gestor de activos del mundo, ha dominado el incipiente mercado de productos que hacen que invertir en Bitcoin sea tan sencillo como exponerse al S&P 500. Por sí solo, el iShares Bitcoin Trust (IBIT) posee 521,000 Bitcoin con un valor de 50 mil millones de dólares, según CoinGlass.

Con el creador pseudónimo de Bitcoin superado desde el jueves, los ETFs de Bitcoin al contado están escribiendo un nuevo capítulo en la historia del activo. De ser esotérico a estar profundamente entrelazado con las finanzas tradicionales, la adopción de Bitcoin por parte de Wall Street apenas está comenzando.

Vía | Bitcoin ETFs Now Hold More BTC Than Satoshi Amid 'Mind-Blowing' Growth - Decrypt

https://tecnologiaconjuancho.com/etfs-de-bitcoin-superan-a-nakamoto-una-nueva-era-financiera/

Snapdragon X Elite conquista los miniPC: Geekom lanza su primera máquina sorprendente

Una publicación en el sitio de redes sociales chino Weibo ha revelado una minicomputadora próxima de Geekom, que será impulsada por el procesador Qualcomm Snapdragon X Elite. Como Qualcomm abandonó sus propios planes para un producto similar, este será el primer miniPC alimentado por X Elite que llegará al mercado.

El producto se parece mucho al Mac mini M4, con la excepción del botón de encendido, que está muy inteligentemente ubicado en la parte frontal de la computadora. En la imagen filtrada, también podemos ver un jack para auriculares y lo que parece ser dos puertos USB-A, junto con algún tipo de lector de tarjetas en un costado de la máquina. Por ahora solo tenemos una imagen, así que no podemos ver qué puertos tiene en la parte trasera. La carcasa parece tener el mismo acabado de aluminio que el Mac mini, así como las mismas esquinas redondeadas.

Otra similitud que comparte con el Mac mini es su arquitectura Arm, y será uno de los primeros productos de escritorio en ofrecer Windows 11 en Arm. Si su rendimiento logra igualarse o acercarse al nuevo Mac mini, podría convertirse en un gran competidor para personas interesadas en este formato que prefieren trabajar con Windows.

Como la computadora aún no aparece en el sitio web de Geekom, no hay forma de saber cuáles serán sus especificaciones o su precio. Sin embargo, sabemos que el CEO de Qualcomm, Cristiano Amon, anunció hace unos meses su intención de llevar los chips Snapdragon X a computadoras con precios mucho más bajos. No especificó el tipo de máquinas a las que se refería, por lo que es posible que este miniPC sea parte de la nueva línea económica.

Vía | The Mac mini may finally have some real competition | Digital Trends

https://tecnologiaconjuancho.com/snapdragon-x-elite-conquista-los-minipc-geekom-lanza-su-primera-maquina-sorprendente/

Innovación sin límites: La visión de Apple para la tecnología AI que viene

La extensa entrevista aborda el giro de Apple hacia la tecnología de inteligencia artificial, incluyendo las características de Apple Intelligence que Cook encuentra más útiles, la asociación de Apple con OpenAI, y el impacto ambiental de la IA. Por ejemplo, WIRED le preguntó a Cook sobre el objetivo de OpenAI de lograr inteligencia artificial general (AGI), un software de IA a nivel humano capaz de aprender, comprender y aplicar conocimientos en múltiples áreas, y realizar tareas para las que no fue entrenado específicamente.

"En este momento, la tecnología es lo suficientemente buena como para que podamos entregársela a las personas y cambiar sus vidas, y eso es en lo que estamos enfocados. Seguiremos tirando del hilo para ver a dónde nos lleva".

"La discusión sobre la AGI es algo que seguiremos teniendo".

"Hay beneficios extraordinarios para la humanidad. ¿Hay cosas que necesitan tener barreras de seguridad? Por supuesto. Somos muy considerados sobre lo que hacemos y lo que no hacemos. Espero que otros también lo sean. La AGI está muy lejos, como mínimo. Iremos resolviendo sobre la marcha qué barreras de seguridad necesitaremos en ese entorno".

Cook agregó que Apple nunca ha considerado cobrar por Apple Intelligence, viéndolo como una característica fundamental, similar al multitáctil. Dijo que Apple ve "el smartphone durando mucho tiempo", a pesar de la aparición de dispositivos impulsados por IA. Cuando le preguntaron si le preocupaba la cantidad de tiempo que los usuarios pasan usando smartphones, respondió:

"Me preocupa que la gente se quede desplazándose interminablemente. Por eso hacemos cosas como Screen Time, para tratar de guiar a las personas. Apoyamos que la gente se ponga límites a sí misma, como la cantidad de notificaciones que reciben. También hacemos muchas cosas en el área de controles parentales. Mi creencia fundamental es que si estás mirando tu teléfono más de lo que miras a los ojos de alguien, eso es un problema".

Sobre los informes de que el Apple Vision Pro no ha cumplido con las expectativas de ventas, Cook dijo:

"Es un producto para primeros usuarios, para personas que quieren la tecnología del mañana hoy. Esas personas lo están comprando, y el ecosistema está floreciendo. La prueba definitiva para nosotros es el ecosistema. No sé si tú lo estás usando mucho, pero yo estoy ahí todo el tiempo. Veo aplicaciones nuevas constantemente".

WIRED también le preguntó a Cook si el Vision Pro se dirige finalmente hacia gafas de realidad mixta como las de Meta y Snap:

"Sí, es una progresión a lo largo del tiempo en términos de lo que sucede con los factores de forma. La realidad aumentada es un gran asunto. Con Vision Pro, hemos avanzado a lo que claramente es la tecnología más avanzada que hemos hecho, y creo que la tecnología más avanzada del mundo en términos de problemas electrónicos. Veremos hacia dónde va".

Cook respondió preguntas sobre la entrada de Apple en herramientas de salud para el Apple Watch y AirPods, e insinuó cómo la empresa está investigando IA para analizar datos biométricos en tiempo real:

"No voy a anunciar nada hoy. Pero tenemos investigación en marcha. Estamos dedicando todo nuestro esfuerzo aquí, y trabajamos en cosas que llevan años en desarrollo. Estuvimos trabajando en el tema de la audición mucho antes de perfeccionarlo lo suficiente como para sentirnos cómodos lanzándolo".

Además, WIRED le preguntó si Apple volverá a hacer presentaciones en vivo:

"Durante la Covid aprendimos que la audiencia está principalmente en línea. Muy pocas personas pueden entrar en el teatro, y queríamos que más gente se involucrara en el anuncio mismo. Puedes hacerlo de manera más productiva en video que en vivo, debido a las transiciones en el escenario y demás".

Sin embargo, Cook admitió: "Lo extraño. Lo extraño". Dijo que le preguntan con más frecuencia cuánto tiempo más seguirá siendo CEO de Apple, explicando:

"Lo haré hasta que la voz en mi cabeza me diga 'Ya es hora', y entonces me iré a pensar en cómo será el próximo capítulo. Pero es difícil imaginar la vida sin Apple, porque mi vida ha estado ligada a esta empresa desde 1998. Es la gran mayoría de mi vida adulta. Y la amo".

Cook también respondió preguntas sobre la decisión de Apple de agregar Control de Cámara al iPhone 16, trabajar en Apple Park, la creciente supervisión regulatoria que enfrenta la empresa y el legado de Apple. Consulta la entrevista completa de WIRED para más respuestas de Cook.

Vía | Apple CEO Tim Cook Opens Up About AI Plans, Vision Pro Future, and More in New Interview - MacRumors

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Bitcoin Dispara a $100K: La Revolución Cripto que Nadie Vio Venir

Bitcoin superó los 100.000 dólares por primera vez el miércoles por la noche y siguió subiendo hasta los 103.000 dólares, manteniéndose por encima de esta marca importante durante el jueves, pero finalmente bajó a cifras de cinco dígitos.

En este momento, BTC se está negociando a 98.969 dólares, bajando de su máximo histórico de 103.679 dólares, luego de que la principal criptomoneda se moviera por encima de los 100.000 dólares en las últimas horas.

En las últimas 24 horas, se han liquidado posiciones de futuros de Bitcoin por un valor de 199 millones de dólares, según datos de CoinGlass. Esto incluye casi 127 millones de dólares en posiciones cortas (apuestas a la caída del precio) y alrededor de 72 millones de dólares en posiciones largas (apuestas a que el precio de BTC subirá).

Solo en la última hora, se han liquidado posiciones largas de Bitcoin por 23 millones de dólares. En total, se han liquidado posiciones por 611 millones de dólares en todos los activos cripto en el último día.

A pesar de la caída, Bitcoin sigue subiendo casi un 4% en la última semana y un 41% en los últimos 30 días. Ha seguido alcanzando nuevos máximos históricos después de romper la barrera de los 73.737 dólares el día de las elecciones el mes pasado.

El reciente aumento de precios de Bitcoin y otras criptomonedas se ha atribuido principalmente a la victoria de Donald Trump para un segundo mandato en la Casa Blanca, debido a su campaña pro-cripto y las diversas promesas hechas al sector. El jueves, él mismo se atribuyó el mérito por la subida por encima de los 100.000 dólares.

"Felicidades, bitcoiners", dijo Trump en una publicación en Truth Social. "¡¡¡100.000 dólares!!! ¡De nada!!! Juntos, haremos que Estados Unidos sea grande de nuevo".

Vía | Bitcoin Price Falls Under $100,000 as Historic Surge Cools—And Longs Get Rekt - Decrypt

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Intel busca nuevo CEO: ¿Lip-Bu Tan es el elegido?

Intel está en busca activa de un nuevo CEO tras la renuncia de Pat Gelsinger, quien dejó el cargo el lunes. Según informa Reuters, la junta directiva está considerando a varios candidatos, entre ellos Lip-Bu Tan, exmiembro del consejo, quien renunció hace unos meses tras desacuerdos con Gelsinger sobre el rumbo que debía tomar Intel.

La salida de Gelsinger se habría producido luego de que la junta expresara su frustración por el lento avance de sus esfuerzos para revitalizar la compañía. Según los informes, Gelsinger tuvo la opción de retirarse o ser despedido. Intel ha formado un comité de búsqueda para supervisar el proceso de selección de su próximo CEO. Aunque las deliberaciones están en etapas iniciales, se espera una decisión final en las próximas semanas.

Entre los candidatos en evaluación, Lip-Bu Tan ha surgido como una opción destacada. Tan, un veterano inversor en la industria tecnológica y exCEO de Cadence Design Systems, fue clave en la transformación de Cadence en un negocio exitoso y es muy respetado en el sector. Incluso ha recibido el premio Lifetime of Innovation de imec, lo que lo convierte en un fuerte contendiente.

Sin embargo, hay un inconveniente: aunque ha invertido en numerosas empresas, nunca ha gestionado una del tamaño de Intel, que desarrolla su propia gama de productos y fabrica chips. Además, no está claro cuáles son los objetivos de la junta para el próximo CEO ni cuánto tiempo disponen para alcanzarlos. Gelsinger estuvo al frente de Intel durante 3 años y medio, y transformar una compañía de este tamaño lleva tiempo. De hecho, los productos actuales de Intel fueron desarrollados antes de su gestión.

Lip-Bu Tan formó parte del consejo de Intel durante casi dos años, desde su incorporación en septiembre de 2022, asumiendo luego mayores responsabilidades en operaciones de fabricación. Durante su tiempo en el consejo, tuvo desacuerdos con Gelsinger sobre el tamaño del personal, la estrategia de fabricación por contrato y la cultura interna de la empresa, lo que eventualmente llevó a su salida en agosto de 2023. A pesar de esto, según Reuters, la junta de Intel se ha acercado a Tan recientemente para explorar su interés en liderar la compañía.

Intel ha declinado hacer comentarios sobre la búsqueda del reemplazo de Gelsinger, ya que se trata de un proceso confidencial. Del mismo modo, ni Lip-Bu Tan ni representantes de su firma de capital de riesgo, Walden Catalyst, han emitido declaraciones.

Vía | Intel's next CEO could be Lip-Bu Tan, a former member of the board who reportedly clashed with Gelsinger about strategy | Tom's Hardware

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AMD Radeon RX 8600 y RX 8800: Lo último en gráficas RDNA 4

AMD confirma aparentemente las nuevas GPUs Radeon RX 8600 y RX 8800

AMD parece haber confirmado accidentalmente sus próximas tarjetas gráficas Radeon RX 8600 y RX 8800 para escritorio a través de recientes actualizaciones en sus bibliotecas ROCm (Radeon Open Compute). Estas GPUs, que se espera formen parte de la arquitectura RDNA 4 de AMD, fueron detectadas en cambios de código (gracias a VideoCardz), lo que sugiere un desarrollo activo y futuros lanzamientos. Aunque decimos “aparentemente”, ya que es posible falsificar credenciales, las actualizaciones en el repositorio ROCm fueron realizadas por un empleado de AMD, si asumimos su autenticidad.

La última actualización menciona "gfx12_rx8800" y "gfx12_rx8600" junto con las ya existentes "gfx11_rx7900". Esto indica que "gfx12" representa una nueva arquitectura de GPU, y las RX 8800/RX 8600 serían familias de tarjetas gráficas. Un registro de cambios menciona explícitamente “agregar arquitectura nav4x”, lo que confirma que estas GPUs forman parte de la serie Navi 4X de próxima generación, destinada a la nueva línea Radeon de AMD.

Aunque no se revelan especificaciones ni fechas de lanzamiento, la inclusión inesperada de las RX 8600 y RX 8800 en estas bibliotecas ofrece una primera mirada a los planes de AMD para su próxima generación de GPUs de escritorio. Parece que AMD se prepara para lanzar tarjetas gráficas de gama media (RX 8600) y de alto rendimiento (RX 8800), que sucederán a las Radeon RX 7600 y RX 7800 basadas en RDNA 3.

La semana pasada, Lisa Su, directora ejecutiva de AMD, confirmó durante la conferencia de resultados del tercer trimestre que los primeros productos basados en la nueva arquitectura RDNA 4 llegarán a principios de 2025. “Además de un aumento significativo en el rendimiento de juegos, RDNA 4 ofrecerá mejoras notables en trazado de rayos y nuevas capacidades de IA. Estamos en camino de lanzar las primeras GPUs RDNA 4 a principios de 2025”, declaró.

Se espera que AMD presente su nueva serie de GPUs Radeon RX 8000 en un evento de prensa el 6 de enero durante el CES 2025, con un despliegue de productos en las semanas siguientes.

ROCm es la plataforma de software de código abierto de AMD para computación de alto rendimiento y cargas de trabajo de IA. Ofrece herramientas para la programación de GPUs, bibliotecas de aprendizaje automático y soporte para estándares abiertos como OpenCL. El soporte para nuevas GPUs en ROCm requiere que los desarrolladores actualicen el código, que suele compartirse en GitHub.

Con el reciente anuncio de las GPUs de segunda generación Arc de Intel, basadas en la arquitectura Battlemage, será interesante ver cómo AMD ajusta los precios de su nueva línea, especialmente en el caso de la RX 8600, pensada para el segmento de entrada.

Por otro lado, la tarjeta gráfica Radeon RX 8800 XT, aún no lanzada, apareció en la calculadora de consumo de energía del fabricante de fuentes de poder Seasonic. Aunque no hay confirmación oficial, la filtración sugiere que esta tarjeta tendría un TDP (Consumo de Energía Térmica) de 220 W. Si es cierto, la nueva RX 8800 XT podría consumir unos 43 W menos que su predecesora, la Radeon RX 7800 XT.

Vía | AMD seemingly confirms Radeon RX 8600 and RX 8800 GPUs via ROCm Github update | Tom's Hardware

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Personaliza Google a tu manera: busca solo lo que te interesa

Google sigue añadiendo más y más elementos innecesarios a su buscador, desde anuncios hasta resultados impulsados por IA. Puedes evitarlo desactivando los resultados de búsqueda con IA o incluso dejando Google por alguna alternativa. Pero, ¿qué tal si pudieras crear tu propio reemplazo usando el motor de búsqueda de Google, pero sin todas esas funciones que detestas?

Según Mitja Rutnik de Android Authority, puedes hacer exactamente eso con una herramienta poco conocida llamada Programmable Search Engine (Motor de Búsqueda Programable). Rutnik afirma que usa habitualmente un motor personalizado que creó con esta herramienta para buscar solo artículos de su natal Eslovenia, y otro para encontrar contenido únicamente en sitios web de su empleador.

Para aclarar, Google no diseñó esta herramienta pensando en este tipo de uso. ¿Has visitado alguna vez un sitio web con una barra de búsqueda que dice "Potenciado por Google"? Esa barra se crea usando esta herramienta. Aunque no tengas un sitio web, nada te impide ingresar al servicio, crear tu motor de búsqueda y usarlo como tu propio Google personal.

Cómo usar Programmable Search Engine para crear tu propio Google

Para empezar, dirígete a la página principal de Programmable Search Engine. Tendrás que agregar un nuevo motor de búsqueda.

La configuración inicial te permite limitar las búsquedas a un conjunto específico de sitios web. (No te preocupes, después podrás personalizar más cosas). Haz clic en el botón azul Crear cuando termines.

Luego, regresa a la página "Todos los motores de búsqueda" y selecciona el motor que acabas de crear. Aquí es donde puedes personalizar más a fondo. Hay una opción para limitar los resultados por región, ideal si prefieres resultados de tu país.

Puedes añadir sitios específicos para buscar o excluir algunos que no consideres confiables. Esto puede mejorar tus resultados si hay sitios que prefieres no ver nunca más.

A continuación, entra en la sección Apariencia. Aquí puedes personalizar la fuente, los colores y el diseño general de tu página de búsqueda. Puedes elegir entre temas predeterminados o personalizar todo a tu gusto, incluso desactivar las miniaturas en los resultados.

Explora todas las opciones y guarda tus cambios cuando estés satisfecho. Finalmente, en la pestaña Resumen, encontrarás el enlace a tu nuevo motor de búsqueda. Haz clic para probarlo.

Los resultados serán muy similares a los que ofrecía Google en 2001: solo verás resultados web. La única excepción podría ser un enlace a Google Imágenes, si activaste esa función. Sin anuncios, sin resúmenes de IA, solo resultados web. Este tipo de experiencia no es para todos, pero seguro que a más de uno le encantará.

Puedes configurar este nuevo motor como tu página de inicio o añadirlo como motor de búsqueda personalizado en tu navegador si quieres llevar la experiencia al siguiente nivel.

Vía | Programmable Search Engine Lets You Build Your Own Version of Google | Lifehacker

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¿Está tu información personal en peligro? La lucha contra los intermediarios de datos

A raíz de varios escándalos que revelaron cómo los intermediarios de datos ponen en peligro a miembros del servicio militar, agentes de inteligencia y ciudadanos comunes, las agencias federales de protección al consumidor anunciaron este martes una serie de propuestas para restringir la forma en que la industria maneja información personal sensible.

Primero, la Oficina de Protección Financiera del Consumidor (CFPB, por sus siglas en inglés) propuso una nueva norma que limitaría drásticamente la capacidad de los intermediarios de datos para vender información personal sensible de los estadounidenses, sometiéndolos a las mismas restricciones que enfrentan las agencias de crédito como Experian, Equifax y TransUnion. Segundo, la Comisión Federal de Comercio (FTC) anunció acuerdos propuestos con los intermediarios de datos Gravy Analytics, su subsidiaria Venntel, y Mobilewalla, que les prohibirían usar o compartir información sobre visitas de los consumidores a instalaciones médicas, organizaciones religiosas, oficinas sindicales, escuelas, instalaciones militares y otros lugares sensibles.

"El rastreo persistente por parte de los intermediarios de datos puede poner en riesgo a millones de estadounidenses, exponiendo las ubicaciones exactas donde están destinados los militares o los tratamientos médicos que alguien está buscando", dijo Lina Khan, presidenta de la FTC, en un comunicado.

Gravy Analytics no respondió de inmediato a las solicitudes de comentarios.

“Mobilewalla respeta la privacidad del consumidor y ha estado evolucionando nuestras protecciones de privacidad a lo largo de nuestra historia como empresa”, escribió Laurie Hood, portavoz de la compañía, en un correo electrónico. “Si bien no estamos de acuerdo con muchas de las acusaciones e implicaciones de la FTC de que Mobilewalla rastrea y apunta a individuos según categorías sensibles, estamos satisfechos de que la resolución nos permita seguir proporcionando información valiosa a las empresas de una manera que respete y proteja la privacidad del consumidor”.

Con el Congreso estancado en la legislación sobre privacidad, la propuesta de norma de la CFPB y los acuerdos de la FTC representan algunos de los esfuerzos federales más significativos en años para evitar que la información personal y el historial de ubicaciones de las personas se vendan para cualquier propósito.

Aunque el destino de estas medidas dependerá en gran parte de la administración entrante de Trump, las propuestas surgen tras escándalos que han expuesto cómo la industria de intermediación de datos pone en peligro la seguridad de agentes del orden, soldados y espías, generando críticas de ambos partidos.

El mes pasado, una investigación de WIRED reveló que la empresa Datastream Group estaba vendiendo datos de ubicación que podían usarse para rastrear al personal militar e inteligencia estadounidense en el extranjero. En septiembre, investigadores compraron datos de ubicación y rastrearon los movimientos de funcionarios de la Comisión de Bolsa y Valores. Mientras tanto, policías de Nueva Jersey demandaron a más de 100 intermediarios de datos por no eliminar información personal, incluidas sus direcciones, como exige la ley estatal.

"Estos no son incidentes aislados, sino una vulnerabilidad sistémica en la forma en que se compra y vende nuestra información personal", afirmó el director de la CFPB, Rohit Chopra, en un comunicado.

La CFPB dice que su nueva norma está diseñada para evitar que los intermediarios vendan libremente este tipo de información, que además de poner en peligro la seguridad nacional y a las fuerzas del orden, también amenaza la seguridad de víctimas de acoso y violencia doméstica, y alimenta una amplia gama de estafas financieras.

La propuesta aclara que cualquier empresa que venda información sobre el historial crediticio, puntaje de crédito, pagos de deudas o ingresos de un consumidor debe cumplir con las normas de la Ley de Información Crediticia Justa. Esto restringiría los propósitos para los cuales los intermediarios podrían vender la información, como evitar su uso para dirigir publicidad, y exigiría el consentimiento claro del consumidor antes de obtener o compartir dicha información.

“Esto significa que ya no podrían evadir sus obligaciones y tendrían que seguir las mismas reglas de protección al consumidor que las principales agencias de crédito, incluidas las de precisión y acceso de los consumidores a su información”, dijo Chopra.

Además, la norma restringiría la venta de identificadores personales específicos como números de seguro social y direcciones, permitiendo su venta solo para ciertos fines.

Sin embargo, la norma haría poco para restringir que las agencias de seguridad y espionaje estadounidenses compren esta información sensible e identificable sin una orden judicial. Según el autor Byron Tau, las agencias federales y estatales recurren cada vez más a intermediarios como Gravy Analytics y Mobilewalla para obtener datos sensibles que luego utilizan para rastrear y perfilar a los estadounidenses.

Los acuerdos de la FTC también incluyen excepciones para compartir datos de ubicación sensible con agencias de seguridad nacional y fuerzas del orden.

Vía | Feds Propose Crackdown on Data Brokers Selling Sensitive Personal Information

https://tecnologiaconjuancho.com/esta-tu-informacion-personal-en-peligro-la-lucha-contra-los-intermediarios-de-datos/