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El hardware de IA dedicado es DOA: un reloj inteligente es una opción mucho mejor

Hace un tiempo, se generó mucho revuelo detrás del entonces misterioso Humane AI Pin y Rabbit R1, dos dispositivos con diseños diferentes que tienen el mismo propósito de brindar a los usuarios la comodidad de la IA, todo sin la necesidad de un teléfono inteligente. LEA: AI Pin de Humane está aquí para reemplazar nuestros teléfonos inteligentes. El marketing detrás de estos dos dispositivos únicos también los impulsó como capaces de realizar todas las tareas básicas que normalmente se esperarían de un teléfono, pero sin todo el desorden y el desplazamiento interminable que implica el uso de un teléfono más. Dispositivo inteligente “tradicional”. Si bien ambos prometieron una especie de revolución técnica, la ejecución dejó mucho que desear, como se vio en varias revisiones después de su lanzamiento. Muchos atribuyen diferentes razones a por qué AI Pin y R1 no arrasaron en el mercado: el producto de Humane era demasiado caro, funcionaba bastante lento y tenía una duración de batería inferior a la normal (por nombrar algunos), mientras que el R1 fue víctima de rendimiento poco confiable, funcionalidad limitada y un caso de información incompleta. Muchos cuestionaron la necesidad de tales dispositivos, cuando la mayoría de los teléfonos ya pueden realizar las mismas tareas de manera más eficiente, con el beneficio adicional de un hardware completo. Quizás se pueda decir lo mismo de los relojes inteligentes: como el Humane AI Pin, están diseñados tanto para su forma como para su función en un paquete compacto y, al igual que el R1, cuentan con un conjunto personalizado de controles y una pequeña pantalla para la navegación por la interfaz de usuario. Sin embargo, a diferencia de estos dos, destacan en las áreas clave que más importan a los usuarios. Una es la practicidad: dado que los relojes ya existen como pequeños dispositivos prácticos y como accesorios de moda, tenía sentido que los fabricantes adoptaran las mismas tecnologías que se encuentran en los teléfonos inteligentes y las tabletas, y las redujeran a un factor de forma más pequeño que luego pudiera complementar la vida del usuario. Configuración de dispositivo. También son fáciles de usar, sin necesidad de controles propietarios confusos ni proyección láser, así como un diseño de hardware completamente nuevo. Por supuesto, lo más importante es la funcionalidad, que según muchos, el R1 y el AI Pin tienen dificultades para cumplir. Claro, la mayoría de los relojes inteligentes están vinculados al teléfono del usuario para la conectividad inalámbrica, pero, por supuesto, hay modelos celulares que pueden acceder a Internet y mantener a los usuarios actualizados con mensajes, correo electrónico y otras aplicaciones que requieren conectividad en línea. Hay una advertencia: los relojes inteligentes carecen de funcionalidad nativa de IA… Hay una advertencia: los relojes inteligentes carecen de funcionalidad nativa de IA, aunque según el rendimiento que hemos visto hasta ahora con R1 y AI Pin, un reloj inteligente Wear OS configurado para funcionar. El Asistente de Google puede hacer un trabajo similar, o incluso mejor, al brindar a los usuarios funciones de asistente inteligente. ¿Necesitas llamar a tu asistente de voz para enviar un mensaje de texto o encender la aspiradora inteligente en la sala de estar? Está todo ahí en tu muñeca, con suficiente batería de sobra al final del día. Ahora bien, para ser justos, es importante reconocer que Humane AI Pin y Rabbit R1 son los primeros de su tipo. De manera similar a cómo la mayoría de los primeros relojes inteligentes parecían limitados en el pasado, se podría decir que todavía hay margen de mejora y tal vez los productos exitosos en este segmento de la industria sean más refinados. Por otro lado, sin embargo, dado que la mayoría de los consumidores (y críticos) parecen estar buscando un producto mayoritariamente completo desde el principio, las personas que quieran llevar consigo un minúsculo dispositivo inteligente sin duda encontrarán una experiencia más completa y funcional con un dispositivo inteligente. wearables, al menos por el momento.

Predicciones del director ejecutivo Jensen Huang sobre la ingeniería rápida

Con el anuncio de NVIDIA de AI Enterprise 5.0 y NVIDIA Inference Microservices en la conferencia GTC, el CEO Jensen Huang planea comenzar una era para hacer que la implementación de AI empresarial sea más fácil y más aplicable que nunca, posiblemente mientras cambia la forma principal en que las personas interactúan con las computadoras. La idea de controlar y programar computadoras solo con indicaciones es similar a lo que Humane ha propuesto con su Ai Pin basado en indicaciones, pero Huang la extiende a los desarrolladores y TI, así como a los consumidores: “El trabajo de la computadora es no requerir C++ para será útil”, afirmó Huang durante la sesión de preguntas y respuestas de prensa de NVIDIA GTC celebrada el 19 de marzo en San José, California (Figura A). Figura A El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, habla durante una sesión de preguntas y respuestas con la prensa durante el NVIDIA GTC en San José, California, el 19 de marzo. Imagen: Megan Crouse/TechRepublic El director ejecutivo de NVIDIA, Jensen Huang, habla durante una sesión de preguntas y respuestas con la prensa durante el NVIDIA GTC en San José, California, el 19 de marzo. Imagen: Megan Crouse/TechRepublic Huang: La ingeniería rápida está transformando la programación Cuando se le preguntó si la programación seguirá siendo una habilidad útil en la era de las indicaciones generativas de IA, Huang dijo: «Creo que la gente debería aprender todo tipo de habilidades» y comparó el código. hasta hacer malabares, tocar el piano o aprender cálculo. Sin embargo, Huang dijo: «La programación no será esencial para que usted sea una persona exitosa». VER: Huang anunció una amplia gama de productos NVIDIA para centros de datos, inteligencia artificial empresarial, criptografía y más durante el discurso de apertura de la conferencia GTC. (TechRepublic) La IA generativa, dijo Huang, está “cerrando la brecha tecnológica. No es necesario ser programador de C++ para tener éxito”, afirmó. “Solo hay que ser un ingeniero rápido. ¿Y quién no puede ser un ingeniero puntual? Cuando mi esposa me habla, rápidamente me manipula. … Todos necesitamos aprender a incitar a las IA, pero eso no es diferente a aprender a incitar a los compañeros de equipo”. Huang continuó diciendo: «Pero si alguien quiere aprender a hacerlo (programar), que lo haga porque estamos contratando programadores». PREMIUM: aprenda cómo convertirse en un ingeniero rápido en esta descarga Premium de TechRepublic La ingeniería rápida es una habilidad que cambia rápidamente. ¿La ingeniería rápida reemplazará la programación tradicional cuando se trata de crear IA generativa a partir de IA generativa como sugirió Huang? «No dejaría mi trabajo diario todavía para convertirme en un ingeniero rápido», dijo Chirag Dekate, analista de Gartner, en una llamada a TechRepublic el 19 de marzo. «Desafortunadamente, el mercado se está corrigiendo excesivamente». Y el mercado se está sobrecorregindo ante un aumento en la demanda de lo que solía ser la ingeniería rápida. En una industria que cambia rápidamente, optimizar las indicaciones para lograr que una IA genere el texto correcto puede que ya no sea la forma en que se realiza la ingeniería de indicaciones de IA; en cambio, las indicaciones pueden ser multimodales. Los NIM son notables, dijo Dekate, porque encajan perfectamente la IA generativa en el contexto de multinube híbrida en el que operan muchas empresas. «Lo que NVIDIA está construyendo ahora es una base para las empresas nativas de IA de próxima generación, donde donde quiera que vayan las empresas experimentarán NIM», dijo. Sin embargo, es posible que NVIDIA no sea la empresa que haga realidad la transformación. Dekate señaló a Cognition AI, que la semana pasada presentó a Devin, su “ingeniero de software de IA”, como una señal de que la forma en que se realiza la ingeniería de software puede cambiar en el futuro. Más cobertura de IA de lectura obligada No importa qué nombre termine en el software más común, Dekate dijo que la forma en que los desarrolladores interactúan con la IA generativa cambiará rápidamente. «El ritmo de innovación de la IA generativa continúa acelerándose», afirmó Dekate. “Lo más probable es que no interactuemos con ninguno de estos modelos utilizando nuestras percepciones heredadas. Me refiero a tecnología de hace tres o seis meses como legado. La IA generativa cambia así de rápido”. David Nicholson, director de investigación de The Futurum Group, dijo a TechRepublic por correo electrónico que en un futuro de IA generativa «una instalación con lenguaje humano se convierte en una habilidad informática importante». “Tu título en inglés (o) historia o derecho de repente te ayuda a convertirte en un ingeniero rápido, pero una especialización en ciencias de la computación nunca estará de más”, escribió Nicholson. “No es una exageración de NVIDIA. Es verdaderamente una revolución”. Descargo de responsabilidad: NVIDIA pagó mi pasaje aéreo, alojamiento y algunas comidas para el evento NVIDIA GTC que se llevó a cabo del 18 al 21 de marzo en San José, California.

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