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Tecnología

Apple detalla los modelos que impulsan Apple Intelligence

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Apple ha compartido los detalles de dos de los modelos que impulsan su sistema de inteligencia artificial (IA) Apple Intelligence, el del servidor y el del dispositivo, con la vista puesta en su despliegue en los próximos meses.

Apple Intelligence, el sistema de capacidades impulsadas por IA destinadas a ofrecer una experiencia personal, privada e integrada en los servicios de los dispositivos de Apple, tiene en su base varios modelos fundacionales, que son los que permiten que realice las tareas en el día a día de las personas.

Aunque presentó la integración de la IA en sus dispositivos en junio, en el marco de su conferencia anual de desarrolladores, Apple ha detallado ahora en un documento técnico dos de esos modelos fundacionales y los principios por los que se guía para desarrollar una inteligencia artificial responsable.

Los dos modelos que ha detallado son, por un lado, el que se ejecuta en el propio dispositivo y presenta un tamaño de 3.000 millones de parámetros de lenguaje, y por otro, el que funciona en el servidor y ha sido diseñado para realizar tareas específicas «de manera precisa y responsable». A ellos se les unen otros como uno específico de programación y un modelo de difusión para habilitar la expresión creativa en servicios como la ‘app’ Mensajes.

Se trata de modelos construidos con una arquitectura Transformer y en los que la compañía ha centrado sus esfuerzos en la fase de preentrenamiento, haciendo hincapié en la eficiencia y la calidad de los datos más que en su cantidad, procedentes de contenidos licenciados de editores, de bases curadas y disponibles de forma pública o de código abierto e información pública en internet recogida por su indexador Applebot.

En su documento técnico, Apple asegura que han seguido «una estricta política de datos que garantiza que no se incluyen datos de usuarios de Apple, además de realizar una revisión legal rigurosa de cada componente del corpus de capacitación».

El entrenamiento ha sido diferente en cada uno de los modelos detallados: mientras que en el modelo de servidor esta fase se ha realizado desde cero con 6,3 billones de tokens y utilizando 8.192 chips TPUv4, en el modelo en local se ha apostado por las técnicas de destilación de conocimientos y poda estructural para mejorar el rendimiento y la eficiencia y utilizado 2.048 chips TPUv5p.

En la fase del postentrenamiento han optado por aplicar métodos que permitieran mejorar el seguimiento de instrucciones de uso general y la capacidad de conversación mediante el ajuste fino supervisado y el aprendizaje de refuerzo a partir de retroalimentación humana.

«Nuestros modelos se crearon con el propósito de ayudar a los usuarios a realizar actividades cotidianas en sus productos Apple, basados en los valores fundamentales de Apple y arraigados en nuestros principios de IA responsable en cada etapa», dice la compañía.

UN SISTEMA PARA ENTENDER LAS NECESIDADES DE LOS USUARIOS

Durante la presentación de Apple Intelligence, la compañía dijo que puede comprender las acciones entre las aplicaciones, el lenguaje, así como crear imágenes o emojis personalizados con diferentes estilos, y aprende de la información que tiene de los usuarios y su contexto para comprender las necesidades de los usuarios.

Entonces, el vicepresidente sénior de Ingeniería de Software, Craigh Federighi, insistió en que todo este proceso se lleva a cabo de forma privada y se procesa de manera local, desde el mismo dispositivo, de modo que estos datos solo son accesibles para sus propietarios.

De manera complementaría, crearon Private Cloud Compute, que permite a Apple Intelligence escalar su capacidad computacional; si la potencia del dispositivo no es suficiente, lleva el procesamiento de la información a una nube privada, enviando únicamente la información relevante para ejecutar la tarea. Estos datos no se guardan ni son accesibles para la propia marca, aseguró.

El sistema de IA se ha introducido ahora en las betas de iOS 18.1 e iPadOS 18.1, dirigidas a iPhone 15 Pro, iPhone 15 Pro Max y iPad con chips de la familia Apple Silicon, donde ya prueba algunas de las funciones que impulsa, como la herramienta de escritura inteligente en Mail y Notas, los resúmenes de transcripciones y nuevas características para Fotos.

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Cómo dejar una reseña en Google Maps sin el nombre real

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Google Maps permite a cualquier usuario convertirse en guía local y compartir con el resto de personas su valoración sobre un restaurante, un teatro o un lugar de interés, y ahora puede hacerlo de manera privada sin tener que revelar el nombre real.

Los usuarios tienen desde este mes la posibilidad de dejar las reseñas con su nombre real o de establecer el ‘nick’ o apodo que más les guste, para que quien las lea no sepa de quién se trata.

Este cambio se realiza directamente en el perfil de usuario (‘Tu perfil’) dentro de Google Maps, donde, al editarlo, aparece la opción de ‘Usar un nombre personalizado’, que será el que se verá de manera pública en el servicio de navegación pero también en la Búsqueda.

Para reforzar la privacidad, el usuario pueden acompañar el apodo de una imagen de su elección, que será la que acompañará a su perfil y que tampoco tiene que mostrar su rostro real.

Aunque leer una reseña de una persona anónima puede ser halagador, como una sorpresa, también abre la puerta a la publicación de reseñas falsas con las que se busca hacer daño. Para evitarlo, Google mantiene la vinculación de las reseñas con la cuenta de usuario, para poder monitorizar la actividad sospechosa.

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Tecnología

Ya disponibles las capacidades avanzadas de Gemini 3 Deep Think para los suscriptores de Google AI Ultra

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Google ha comenzado a lanzar oficialmente su nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) actualizado Gemini 3 Deep Think, que ya está disponible desde la aplicación de Gemini para los suscriptores de Google AI Ultra, quienes podrán probar sus capacidades para resolver problemas más complejos.

La compañía dio a conocer los avances de su último modelo de razonamiento profundo el pasado mes de noviembre, cuando detalló que incluye capacidades mejoradas de razonamiento y comprensión multimodal, de cara a ofrecer mejores respuestas a la hora de abordar problemas complejos de matemáticas, ciencias y lógica.

Ahora, Google ha anunciado que Gemini 3 Deep Think ya está disponible para los usuarios suscritos a Google AI Ultra a nivel global, quienes podrán comenzar a utilizar sus avances para resolver problemas complejos desde la aplicación de Gemini.

Así lo ha detallado en un comunicado en su blog, donde ha subrayado que se trata de un modelo «líder en la industria», con altas puntuaciones en conocidos ‘benchmarks’ como el Humanity’s Last Exam, donde obtiene un 41 por ciento sin usar herramientas, y el ARC-AGI-2, donde consigue un 45,1 por ciento sin precedentes con ejecución de código.

Estos resultados se obtienen, en parte, gracias a que ha sido diseñado para utilizar un sistema de razonamiento paralelo avanzado, que explora múltiples hipótesis simultáneamente, basándose en las variantes del modelo predecesor, Gemini 2.5 Deep Think.

Para acceder al modo Deep Think de Gemini 3, bastará con seleccionar la opción de ‘razonamiento profundo’ en la barra de indicaciones de la aplicación Gemini, así como el modelo Gemini 3 en el menú desplegable de modelos.

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Tecnología

Lenovo refuerza su apuesta por la IA en Tech World Iberia 2025

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Lenovo ha reunido a sus principales socios, clientes y medios de comunicación en The Lenovo GARAGE para celebrar su gran cita anual, Tech World Iberia 2025, durante la que ha reforzado su apuesta por la Inteligencia Artificial (IA), incidiendo en que los ingresos relacionados con la IA representan ya el 30 por ciento del total de la compañía, un crecimiento de 13 puntos en un año.

Este encuentro también ha servido para repasar los resultados de Lenovo a nivel global del segundo trimestre fiscal, anunciados hace unas semanas, que reflejan una facturación de 20.500 millones de dólares, lo que supone un crecimiento del 15 por ciento interanual. El beneficio neto ajustado alcanzó también una cifra récord de 512 millones de dólares, un 25 por ciento más que el año anterior.

«Estamos muy orgullosos de los recientes resultados de la compañía, que no solo marcan un récord, sino que demuestran que nuestra estrategia de diversificación y nuestra visión de futuro en torno a la IA son las correctas», ha señalado Alberto Ruano, director general de Lenovo Iberia.

«Capitalizar la democratización de la IA y nuestra excelencia operativa nos ha permitido obtener un trimestre histórico. En este Tech World queremos destacar cómo esta fortaleza global se traduce en un mayor compromiso y en mejores soluciones para España y Portugal», ha apostillado.

Entre las principales novedades, la compañía ha anunciado que está construyendo un ‘Personal AI Twin’, un superagente de IA que operará entre dispositivos, sistemas operativos y aplicaciones. «Aprende las necesidades y preferencias del usuario para anticipar sus necesidades y actuar en consecuencia», detalla la compañía.

A nivel empresarial, Lenovo ofrece una guía hacia una adopción de la IA a través de su metodología ‘AI Readiness’, que acompaña a las empresas desde el descubrimiento y la consultoría, hasta el despliegue y la gestión de soluciones de IA a gran escala.

El grupo de dispositivos inteligentes, que incluye PC, tabletas y ‘smartphones’, sigue siendo el corazón del negocio de Lenovo, con unos ingresos globales de 15.100 millones de dólares. Sin embargo, la compañía destaca el crecimiento de doble dígito en todas las divisiones (IDG, ISG, SSG), que demuestra «la solidez de una estrategia de diversificación», que queda reflejado en que más del 45 por ciento del negocio ya está fuera del PC.

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