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Libera tu verdadero poder en Fortnite Battle Royale: ¡Super!

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Mientras Daigo, el Creador de Máscaras, extrae energía de las profundidades de la isla, la nueva generación de héroes se alza en la Academia Supernova. Rebosantes de poder desenfrenado, estos valientes reclutas deben dominar sus habilidades para contrarrestar la pérdida de Daigo. ¡Así que, a prepararse! Entrena. Dalo todo. Alcanza tu máximo potencial. ¡Es hora de un curso intensivo de superhéroes en Fortnite BR Capítulo 6 Temporada 3: Super ! De cero a héroe El objetivo es muy sencillo: pon a prueba tus poderes contra el temible Creador de Máscaras Daigo y sus secuaces. Y, ya sabes, contra los otros 99 jugadores de la partida. Aquí es donde hay que salvar el día: Academia Supernova La Academia Supernova, el punto de partida para el entrenamiento de héroes y el centro de los más talentosos, es el mejor lugar para estudiar cómo ajustar cuentas con los supervillanos. Ciudad Utopía Como un faro de esperanza, la vida es (o era) solo un sueño en el elegante y sereno horizonte de Ciudad Utopía . Aquí encontrarás elegantes parques de oficinas, jardines impecables y mucho botín por el que pelear. Dominio del demonio El peligro acecha en la ciudadela de Daigo, el Creador de Máscaras, el Dominio del Demonio , donde planea orquestar una toma hostil de la academia y Ciudad Utopía. ¡Su fortaleza destrozada es el lugar perfecto para perfeccionar tu técnica y practicar tus poderes sobrenaturales! Asciende en los rangos de héroe ¿Quieres ser un héroe? ¡Primero tendrás que ganarte tus galones! Cada vez que realices una hazaña en cada partida, progresarás para subir tu Rango de Héroe. Todos los jugadores comenzarán cada partida con el rango C y podrán ascender a los rangos B, A, S y S+. Tu Rango de Héroe se comparte entre los miembros de tu grupo. Aquí tienes algunas hazañas que te ayudarán: Cada vez que subas de nivel, obtendrás 100 de Salud Efectiva. Tendrás acceso a un Alijo de Héroe repleto de botín poderoso. No hay Alijo de Héroe para S+. En cambio, al llegar a S+, alcanzarás tu forma final y recibirás todas las Bendiciones que te faltaban . ¡Cuidado con este pico de poder! Desafía las probabilidades con objetos de héroe Los héroes notables de la Academia Supernova tienen poderes especiales que puedes usar como propios. Por ejemplo, Morgan Myst. Sus Guanteletes Myst disparan un cono de energía de sombra dañina frente a ti. Los objetos de héroe no están vinculados a los atuendos; son botín que puedes encontrar en los alijos de héroe y en otros lugares de la isla. Aquí están los otros elementos de héroe que te ayudarán a salvar el día y tu calificación: Equipamiento extracurricular Hay mucho más poder a tu disposición más allá de los objetos de héroe. Lanza un premio Kripto y el peludo compañero canino de Superman se lanzará desde el cosmos para recuperarlo, infligiendo graves daños a cualquier cosa o persona cercana. Otros artículos incluyen: Refuerza tus habilidades con bendiciones Toda bendición necesita un héroe. Encuentra nuevas bendiciones en cofres por la isla o cómpralas en los Laboratorios de Tecnología de la Academia. Esta temporada, tus bendiciones serán más poderosas a medida que tu rango de héroe suba. Sprites, los mejores compañeros El Sprite de Carrera y el Sprite de Superman han reemplazado a los Sprites de Aire y Agua en el mapa. Como un pequeño genio elemental, el Sprite de Carrera otorga tres cargas de Carrera a lo largo del tiempo a cualquiera que se encuentre en su área de efecto. Mientras tanto, el Sprite de Superman arrasa todo lo que se le pone por delante con su mirada de rayo láser; derribará cualquier fortaleza con una sonrisa en el rostro. Malos y perdedores, nombra una mejor combinación Daigo, el Creador de Máscaras, ha regresado del reino espiritual, completamente corrompido por la magia oscura, y su poder crece a medida que drena la Isla con sus Agujas. Necesitarás un buen botín antes de desafiarlo en el Dominio del Demonio. Elimina a Daigo y obtendrás el Fusil Aguja Mítico Mejorado y el Medallón de Defensas Infernales , que aumenta la velocidad de recarga y regenera escudo cada segundo, hasta un máximo de 50. Recuerda: ¡un Medallón no te oculta ! Los Medallones te hacen visible en el minimapa de los oponentes, y cuantos más Medallones tengas, más preciso será el radio de tu ubicación exacta. La teniente de Daigo, Kor, se encuentra donde antiguamente se alzaba el Shogun X. Salta con rapidez, distanciándose de los jugadores para disparar con su potente DMR Ojo Certero. (¡Su picazón es feroz!) Derrota a Kor y recibirás como recompensa el DMR Ojo Certero de Kor mítico y el Medallón de Golpeador Envuelto , que te hace invisible al saltar con sprint. Además, te permite alcanzar más distancia, velocidad y altura con el salto con sprint. Cámbialo con Fortnite en Nintendo Switch 2 ¡Fortnite para Nintendo Switch™ 2 llegó justo a tiempo para Super! Para celebrarlo, quienes inicien sesión en Fortnite en esta nueva consola antes del 31 de marzo de 2026 recibirán el gesto Estrella de los Deseos . (Desean que los buenos ganen contra Daigo). Todos llevamos un héroe dentro. ¡Fortnite Super estará disponible desde ahora hasta el 8 de agosto ! Para obtener más información, consulte el sitio oficial . Fortnite Precio regular:Gratis Nintendo Switch 2 Más información Fortnite Precio regular:Gratis Nintendo Switch Más información Nintendo News. Traducido al español

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Los LLM tienen en cuenta información no relacionada al recomendar tratamientos médicos

Inteligencia Artificial en la Salud Humana, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, La Ética y la Inteligencia Artificial, La IA aplicada a la Educación, Papers de Investigación Científica /

Los investigadores descubren que la información no clínica en los mensajes de los pacientes (como errores tipográficos, espacios en blanco adicionales y lenguaje exagerado) reduce la precisión de un modelo de IA. Un modelo de lenguaje amplio (LLM) implementado para realizar recomendaciones de tratamientos puede verse obstaculizado por información no clínica en los mensajes de los pacientes, como errores tipográficos, espacios en blanco adicionales, marcadores de género faltantes o el uso de un lenguaje incierto, dramático e informal, según un estudio de investigadores del MIT. Descubrieron que realizar cambios estilísticos o gramaticales en los mensajes aumenta la probabilidad de que un LLM recomiende que un paciente autogestione su condición de salud informada en lugar de asistir a una cita, incluso cuando ese paciente debería buscar atención médica. Su análisis también reveló que estas variaciones no clínicas en el texto, que imitan cómo se comunican las personas realmente, tienen más probabilidades de cambiar las recomendaciones de tratamiento de un modelo para pacientes femeninas, lo que resulta en un mayor porcentaje de mujeres a las que se les aconsejó erróneamente no buscar atención médica, según los médicos humanos. Este trabajo “es una prueba contundente de que los modelos deben ser auditados antes de su uso en el ámbito sanitario, un ámbito en el que ya se utilizan”, afirma Marzyeh Ghassemi, profesora asociada del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT, miembro del Instituto de Ciencias de la Ingeniería Médica y del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión, y autora principal del estudio. Estos hallazgos indican que los LLM incorporan información no clínica para la toma de decisiones clínicas de maneras previamente desconocidas. Esto pone de manifiesto la necesidad de realizar estudios más rigurosos sobre los LLM antes de implementarlos en aplicaciones de alto riesgo, como la formulación de recomendaciones de tratamiento, afirman los investigadores. “Estos modelos suelen entrenarse y probarse con preguntas de exámenes médicos, pero luego se utilizan en tareas muy diferentes, como evaluar la gravedad de un caso clínico. Aún hay mucho que desconocemos sobre los LLM”, añade Abinitha Gourabathina, estudiante de posgrado de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) y autora principal del estudio. A ellos se unen en el documento que será presentado en la Conferencia ACM sobre Equidad, Responsabilidad y Transparencia, por la estudiante de posgrado Eileen Pan y el posdoctorado Walter Gerych. Mensajes contradictorios Se están utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño como GPT-4 de OpenAI para  redactar notas clínicas y clasificar mensajes de pacientes en centros de atención médica de todo el mundo, en un esfuerzo por agilizar algunas tareas para ayudar a los médicos sobrecargados. Un creciente cuerpo de trabajos ha explorado las capacidades de razonamiento clínico de los LLM, especialmente desde un punto de vista de imparcialidad, pero pocos estudios han evaluado cómo la información no clínica afecta el juicio de un modelo. Interesada en el impacto del género en el razonamiento LLM, Gourabathina realizó experimentos en los que intercambió las claves de género en las notas de los pacientes. Le sorprendió que los errores de formato en las indicaciones, como los espacios en blanco adicionales, provocaran cambios significativos en las respuestas LLM. Para explorar este problema, los investigadores diseñaron un estudio en el que alteraron los datos de entrada del modelo intercambiando o eliminando marcadores de género, agregando lenguaje colorido o incierto o insertando espacios adicionales y errores tipográficos en los mensajes de los pacientes. Cada perturbación fue diseñada para imitar un texto que podría escribir alguien de una población de pacientes vulnerables, basándose en una investigación psicosocial sobre cómo las personas se comunican con los médicos. Por ejemplo, los espacios adicionales y los errores tipográficos simulan la escritura de pacientes con dominio limitado del inglés o con menor aptitud tecnológica, y la adición de lenguaje incierto representa a pacientes con ansiedad por la salud. Los conjuntos de datos médicos con los que se entrenan estos modelos suelen estar depurados y estructurados, y no reflejan de forma muy realista la población de pacientes. Queríamos comprobar cómo estos cambios tan realistas en el texto podrían influir en los casos de uso posteriores, afirma Gourabathina. Utilizaron un LLM para crear copias alteradas de miles de registros de pacientes, garantizando al mismo tiempo la mínima modificación del texto y la conservación de todos los datos clínicos, como la medicación y el diagnóstico previo. Posteriormente, evaluaron cuatro LLM, incluyendo el modelo comercial GPT-4 de gran tamaño y un LLM más pequeño, diseñado específicamente para entornos médicos. A cada LLM se le plantearon tres preguntas basadas en las notas del paciente: ¿debe el paciente manejar su enfermedad en casa?, ¿debe acudir a una visita clínica?, y ¿se le debe asignar un recurso médico, como una prueba de laboratorio? Los investigadores compararon las recomendaciones del LLM con respuestas clínicas reales. Recomendaciones inconsistentes Observaron inconsistencias en las recomendaciones de tratamiento y un desacuerdo significativo entre los LLM al recibir datos alterados. En general, los LLM mostraron un aumento del 7 al 9 % en las sugerencias de autocuidado para los nueve tipos de mensajes modificados para los pacientes. Esto significa que los LLM eran más propensos a recomendar que los pacientes no buscaran atención médica cuando los mensajes contenían errores tipográficos o pronombres de género neutro, por ejemplo. El uso de lenguaje rimbombante, como jerga o expresiones dramáticas, tuvo el mayor impacto. También descubrieron que los modelos cometían alrededor de un 7 por ciento más de errores en el caso de las pacientes femeninas y eran más propensos a recomendar que las pacientes femeninas se autogestionaran en casa, incluso cuando los investigadores eliminaron todas las señales de género del contexto clínico. Muchos de los peores resultados, como los pacientes a quienes se les dice que se automediquen cuando tienen una condición médica grave, probablemente no se capturarían en pruebas que se centran en la precisión clínica general de los modelos. En la investigación, solemos analizar las estadísticas agregadas, pero hay muchos aspectos que se pierden en la traducción. Necesitamos analizar la dirección en

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Descubra el poder de la automatización de infraestructura asistida por GenAI

Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Nube e Infraestructura como Servicio, Robótica y Automatización /

Descubra cómo el código asistido por GenAI ayuda a los equipos de TI a automatizar los flujos de trabajo, aumentar la eficiencia y preparar las operaciones para el futuro con Dell. El panorama de la infraestructura de TI está experimentando una rápida transformación. A medida que las organizaciones buscan mayor eficiencia, escalabilidad y resiliencia, la automatización se ha convertido en la columna vertebral de las operaciones modernas. La automatización de infraestructura asistida por GenAI es un avance evolutivo impulsado por la inteligencia artificial generativa que permite a los equipos de TI acelerar los flujos de trabajo, reducir errores y asegurar el futuro de sus operaciones. Dell se mantiene a la vanguardia, ofreciendo no solo plataformas robustas, sino también recursos prácticos para ayudar a los equipos a superar las brechas de conocimiento y alcanzar niveles de automatización sin precedentes.  La nueva era de la automatización de la infraestructura La automatización, que antes era una estrategia sencilla para aprovisionar servidores o aplicar parches a los sistemas, se ha convertido en una disciplina sofisticada que abarca todo el ciclo de vida de la infraestructura de datos. La creciente complejidad de la gestión de entornos locales y de nube pública hace imperativo aprovechar todas las herramientas disponibles para aumentar la velocidad y la consistencia del flujo de trabajo.  La automatización actual no se limita a escribir scripts, sino a orquestar la infraestructura con confianza, lo que permite lanzamientos ágiles, la asignación rápida de cargas de trabajo y la gestión integral del ciclo de vida. Los repositorios impulsados ​​por la comunidad, las herramientas de automatización productizadas y los marcos de mejores prácticas son pilares esenciales, y la aparición de GenAI está ampliando las posibilidades.  Cómo Dell ayuda a las organizaciones a mejorar sus habilidades Dell reconoce que el éxito de las iniciativas de automatización depende de equipos cualificados y con capacidad de expansión. Gracias a una documentación completa, laboratorios prácticos, la participación de la comunidad y una sólida cartera de soluciones de infraestructura como código (IaC), Dell reduce la curva de aprendizaje de los profesionales de TI en cada etapa de la adopción.  Los principales beneficios del enfoque impulsado por GenAI de Dell incluyen: La documentación y las configuraciones de muestra de Dell permiten a los equipos ver ejemplos del mundo real; estos sirven como modelos para replicar y expandir las estrategias de automatización dentro de sus entornos únicos.  De cero a héroe de la automatización Herramientas esenciales para IaC impulsada por GenAI La transición a una infraestructura asistida por GenAI no implica abandonar lo que funciona. Se trata, más bien, de integrar la inteligencia artificial en flujos de trabajo probados. Así es como el ecosistema de Dell permite a las organizaciones comenzar y escalar rápidamente:  Ansible de Red Hat  Ansible sigue siendo uno de los marcos de automatización más adoptados. Conocido por su arquitectura sin agentes y operaciones estables, Ansible facilita la gestión de la configuración, el aprovisionamiento, la implementación de aplicaciones y el cumplimiento normativo continuo en diversas carteras de Dell, desde el almacenamiento PowerStore y PowerScale hasta las soluciones PowerFlex.  Dell ofrece una variedad de colecciones de Ansible, con manuales elaborados en YAML, diseñados para automatizar las operaciones del primer y del segundo día.  Terraform de HashiCorp Terraform ofrece un aprovisionamiento de infraestructura consistente y declarativo en entornos híbridos y multicloud. Dell ofrece proveedores de Terraform que admiten una amplia gama de hardware y recursos virtualizados, lo que permite una gestión de estado simplificada, un aprovisionamiento rápido y un escalamiento horizontal sin problemas.  Pulumi Para los equipos que prefieren la infraestructura como código en lenguajes de programación conocidos, Pulumi se integra con Python, JavaScript y más. Dell es compatible con Pulumi para el aprovisionamiento de IaC, con modelos que facilitan la automatización de flujos de trabajo complejos en el lenguaje que prefiera.  Ejemplo de flujo de trabajo de introducción Para obtener tutoriales más detallados, el InfoHub de Dell proporciona guías paso a paso, incluida la Implementación de Dell PowerStore con Pulumi y Terraform Provider .  Extensiones de VS Code y complementos GenAI Los entornos de desarrollo modernos como VS Code (Visual Studio Code) se vuelven aún más formidables gracias a las extensiones personalizadas de Dell. Estas ofrecen:  La afirmación de que “el lenguaje de programación más popular es el inglés” suena cierta en este contexto: los modelos de IA generativos, alimentados en el contexto adecuado, pueden convertir instrucciones en lenguaje natural en código robusto y funcional.  Aprovechar GenAI para la automatización de infraestructuras Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) revolucionan la generación de código y configuraciones. Para la automatización de infraestructuras, GenAI puede:  Nota crítica sobre el contexto y la confiabilidad Si bien GenAI abre nuevas puertas, no es infalible. Los LLM pueden «alucinar» con código plausible, pero incorrecto, si no se les proporciona el contexto suficiente. Por eso, Dell enfatiza:  Herramientas de codificación de IA y por dónde empezar Para aprovechar las capacidades de GenAI de forma estable y escalable, se recomienda comenzar con herramientas como VS Code en combinación con Tabnine y herramientas de línea de comandos de código abierto como AIDER. Python también es invaluable por su flexibilidad programable y su capacidad para crear flujos de trabajo LLM encadenados. Además, la interacción con los laboratorios prácticos y los recursos de la comunidad de Dell puede brindar un apoyo esencial. Un ejemplo de flujo de trabajo con el ecosistema de Dell podría incluir la definición de los requisitos de infraestructura y la selección de los módulos relevantes, el uso de VS Code con fragmentos de IaC de Dell y Copilot para la elaboración de playbooks, el aprovechamiento de ejemplos de la comunidad y código bien documentado para la generación de solicitudes de GenAI contextuales, y la implementación, prueba e iteración con proveedores Terraform, Pulumi o Ansible, todos con el sólido soporte de Dell.  Avanzando con GenAI y Dell Empiece hoy mismo explorando los laboratorios prácticos de Dell sobre automatización de PowerFlex, PowerScale y PowerMax, y descubra extensiones de VS Code personalizadas para optimizar su flujo de trabajo de desarrollo. El futuro de

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Epson añade generación de datos de sonido de zumbador a su herramienta de creación de datos de voz para PC

Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT /

La función permite la reproducción de voz con suficiente calidad y presión sonora incluso con zumbadores de bajo coste Seiko Epson Corporation (TSE: 6724, «Epson») ha agregado una nueva función de generación de datos de sonido de timbre a su herramienta de PC de creación de datos de voz, que está diseñada para los microcontroladores de reproducción de voz y los circuitos integrados de reproducción de voz dedicados de Epson. Con esta mejora, la herramienta ahora puede generar datos de voz no sólo para la reproducción convencional basada en altavoces, sino también para la reproducción a través de zumbadores. La herramienta admite 12 idiomas ampliamente utilizados en América, Europa y Asia (inglés americano, español americano, francés canadiense, inglés británico, alemán, francés, español, italiano, ruso, japonés, chino y coreano). Los dispositivos de voz se están generalizando cada vez más en aplicaciones como controles remotos de calentadores de agua y electrodomésticos. Además, el uso de la voz para alertas y orientación se está expandiendo en dispositivos de salud, edificios de oficinas y fábricas. Para satisfacer estas crecientes necesidades, Epson ha desarrollado microcontroladores de reproducción de voz y circuitos integrados (CI) dedicados a la reproducción de voz, optimizados para dichas aplicaciones. Al ofrecer estas soluciones junto con su herramienta para PC para la creación de datos de voz, Epson se ha ganado un sólido apoyo de sus clientes. Si bien los zumbadores son una opción rentable para integrar la reproducción de voz en diversos dispositivos, suelen ofrecer una calidad de audio y una presión sonora insuficientes. Por ello, muchos fabricantes optan por altavoces más caros para cumplir con los requisitos de rendimiento. Para abordar este desafío, Epson ha implementado un algoritmo propietario en su herramienta para PC que permite la generación de datos de voz optimizados para la reproducción de voz y melodías mediante zumbadores. La reproducción de voz y melodías mediante zumbadores es posible gracias a la combinación de esta herramienta con los microcontroladores de reproducción de voz de Epson o circuitos integrados (CI) dedicados a la reproducción de voz que admiten la salida de zumbadores. Este avance permite a los fabricantes añadir fácilmente la función de guía de voz a productos existentes que ya utilizan zumbadores, simplemente incorporando un CI de voz de Epson. Esto no solo ofrece importantes ventajas en cuanto a costes, sino que también ayuda a reducir el tiempo de desarrollo. La herramienta se proporciona gratuitamente a los clientes que adoptan las soluciones de voz de Epson y se incluye con la placa de evaluación. Epson se compromete a contribuir al rendimiento mejorado de los productos de los clientes y a la realización de una infraestructura social más inteligente a través de sus tecnologías patentadas centradas en la eficiencia energética, la miniaturización y la precisión, lo que Epson llama “Sho-Sho-Sei” (tecnologías eficientes, compactas y precisas). Características del producto Nueva función 1. Generación de datos de sonido del zumbador Características existentes 2. Datos de voz de alta calidad generados simplemente ingresando texto 2 3. También puedes usar tus propios datos de voz y melodía. 4. Colocación automática de configuraciones de frases básicas 5. Salida de información de control de reproducción de voz en coordinación con las especificaciones del microcontrolador y del CI 6. Las listas de generación de voz se pueden exportar Descripción general del producto Circuitos integrados compatibles S1C31D50 S1C31D51 S1C31D41S1V3G340 S1V3F351 S1V3F352*S1C31D50 y S1V3G340 no admiten la función de reproducción de sonido del timbre. Sistema operativo compatible Windows 11 Idiomas admitidos Idiomas utilizados principalmente en América:inglés americano, español americano, francés canadiense Idiomas utilizados principalmente en Europa:inglés británico, alemán, francés, español, italiano, ruso. Idiomas utilizados principalmente en Asia:japonés, chino, coreano. Importación de audio y melodías en uso Se pueden importar archivos WAV a la herramienta(frecuencia de muestreo: 16 kHz, formato mono) Voz Solo para mujeres (un hablante por idioma)El tono y la velocidad son ajustables Dispositivos de salida compatibles Altavoz / Zumbador EPSON News. Traducido al español

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Ya se puede ver 28 años después y estos son los mejores juegos de zombis que siguen las normas de un apocalipsis

Gaming /

Como mínimo, la mitad de la diversión de los productos sobre apocalipsis zombis es identificar los tropos. Durante el último medio siglo de cine, novelas gráficas, juegos y televisión, los creadores han marcado ciertas normas y convenciones inamovibles que caracterizan a este género y lo diferencian de la pura ciencia ficción o del terror. Y el hecho de ver al personal creativo expresar nuevas interpretaciones o incluso subversiones de estas normas es una parte endémica de una buena historia de muertos vivientes. 28 años después, ya en todos los cines, trae de vuelta a la vida tanto a esos temas como a los muertos vivientes, con pantallas llenas de matanzas y estereotipos de los vivos contra los muertos.  La otra mitad, evidentemente, es matar zombis. Eso significa que estos juegos de la Epic Games Store os permiten disfrutar de ambas partes de la ecuación. Se adhieren a las convenciones que nunca se han reconocido abiertamente, pero que todos los supervivientes reconocen al instante, y lo hacen de formas que elevan los intríngulis de acabar con exhumanos. Cuando alguien cae, los muertos vivientes van en manada En circunstancias normales, se puede huir fácilmente de un zombi, incluso de los que aún tienen algunas fibras musculares de contracción rápida en sus cuerpos en descomposición y, por lo tanto, aún pueden ir corriendo. En una partida normal, no suelen tener mucho interés en comeros… ¿Tan mala pinta tenéis? Es casi ofensivo verlos tirar la toalla y dejar de correr con tanta indiferencia después de dar tres pasos. https://www.youtube-nocookie.com/embed/f5pBFHWJlTA?rel=0Hasta que, por supuesto, tenéis que parar un momento y hacer un movimiento ligeramente de curación con los brazos de cara a un camarada caído hasta que una barra de revivir se llena y vuelven a estar en pie. En ese momento, todo zombi en el país sabrá que es momento de atacar. Parece que se comuniquen por telepatía, y utilizan todas las reservas de energía que les quedan en moverse todos a una, abalanzándose sobre vosotros a una velocidad y con una fiereza que haría que el juego fuera imposible si hicieran esto todo el rato. Menos mal que no es así. Esto pasa en Zombie Army 4, World War Z y No More Room in Hell 2. Los zombis mantienen la distancia social cuando están en zonas boscosas En teoría, no hay motivos para que las hordas de caminantes prefieran un sitio a otro si no es por la fuerza del aroma de deliciosos cerebros de cada zona. A lo mejor es que el condicionamiento consumista de los muertos vivientes actúa incluso en ese estado de aturdimiento, como pasa en Amanecer de los muertos, de George A. Romero, y se ven atraídos a distritos comerciales urbanizados por costumbre. En cualquier caso, los enemigos de Days Gone, Back 4 Blood, The Walking Dead de Telltale y muchos otros títulos están de acuerdo: ciudades bien, campo mal. https://www.youtube-nocookie.com/embed/5TZxTwRQY_M?rel=0No es que no se dignen a hacer acto de presencia en los bosques, sino que prefieren esparcirse mucho más una vez que llegan a los frondosos lugares idílicos fuera de las zonas urbanizadas. El grupo de supervivientes de Lee y Clementine lo sabe muy bien, por eso deciden marcharse de Macon y buscar una granja tan pronto como pueden. Sin embargo, cuando el jugador se entromete en su ejercicio de distanciamiento social, se acaban las apuestas. Las hordas que encontraréis en las zonas boscosas de Days Gone y Back 4 Blood son tan numerosas y feroces como en cualquier otro juego del género. Esto pasa en Days Gone, Back 4 Blood y The Walking Dead. Dividíos y pagaréis las consecuencias La naturaleza apática inherente a los zombis es una parte clave de lo que hace que den tanto miedo. Este espécimen, antaño humano, podría haberse sentado a razonar con vosotros, pero ahora, tras los estragos causados por a saber qué virus, brujería o experimentos del gobierno que lo han dejado medio vivo, ya no tendréis la oportunidad de salir de un enfrentamiento hablando. No disfruta devorándoos ni os guarda rencor. Solo hace lo que le mandan los instintos. https://www.youtube-nocookie.com/embed/vjhSd2uwk5c?rel=0Esta norma tiene una única excepción: los muertos vivientes pueden cabrearse solo con una persona, y es el compañero en modo cooperativo que se aleja demasiado del resto del grupo. Es ese tipo de persona egoísta que sale corriendo para conseguir el mayor número de muertes al final del nivel al que dan caza las variedades de zombi más poderosas. Los Gunners y los Flamers de Zombie Army 4; los Bulls, los Lurkers y los Juggernauts de World War Z y Aftermath, y los Gorefiends de Killing Floor 2 son, en resumidas cuentas, cajones de cuchillos con patas. Todos estos especímenes se sientan y esperan hasta que uno de vosotros demuestre no saber cooperar antes de atacar desde las sombras para daros una lección sobre cómo es mucho más probable que vuestros compañeros de equipo os revivan cuando estáis en la misma zona. Esto pasa en Killing Floor 2, World War Z y Zombie Army 4. Los enemigos únicos no aparecerán a no ser que les hagáis una presentación chula Es uno de los aspectos del apocalipsis zombi que se suelen pasar por alto: hay verdaderas divas acechando entre las hordas de enemigos corrientes y molientes. A lo mejor no os piden que separéis los M&Ms azules del resto por adelantado (que prefieren una tabla de ibéricos de una materia macabra sin especificar), pero las variantes de enemigos más especiales se niegan a aparecer a menos que les prometáis una presentación chula. https://www.youtube-nocookie.com/embed/f7JbFBq4NAo?rel=0The Evil Within, la saga de supervivencia y terror de Tango Gameworks, lo sabe muy bien y se esfuerza al máximo para construir entornos que establecen el tono de sus jefes más memorables, como el Butcher en el primer juego y Laura, a quien quizá conoceréis mejor como «ohGodohGodohGodohGod» o «la chica araña hecha de brazos amputados». Nunca os toparéis con uno de los especiales por casualidad en un almacén sin más o en la calle. Plants Vs. Zombies también da un giro de guion al presentar a las plantas nuevas de esta forma. Una breve viñeta muestra su especialidad frente al tipo de enemigo al que está diseñada para contrarrestar,

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Una colaboración entre Intel y HP ofrece PC con IA de última generación

Cambio Climático y Sostenibilidad, Ciberseguridad y Protección de Datos, Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT, Nube e Infraestructura como Servicio /

El ecosistema de software de Intel habilitó nuevos asistentes de inteligencia artificial en los EliteBook X y EliteBook Ultra de HP; para algunos asistentes, es la primera vez que aparecen en PC basadas en Windows.

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Motorola anuncia el nuevo teclado zapoteco: El dixhsa / diza se escribe, se comparte… y ahora se teclea

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Hoy reafirmamos esta dedicación con la ampliación de nuestra Iniciativa de Apoyo a las Lenguas Indígenas. Como parte de nuestros continuos esfuerzos por concientizar y empoderar a las comunidades indígenas en México, Motorola lanza una iniciativa que une la tecnología con la riqueza de las raíces mexicanas.  Motorola y la Fundación Lenovo están comprometidas con la inclusión y con una tecnología más inteligente para todos. Hoy reafirmamos esta dedicación con la ampliación de nuestra Iniciativa de Apoyo a las Lenguas Indígenas. Como parte de nuestros continuos esfuerzos por concientizar y empoderar a las comunidades indígenas en México, Motorola lanza una iniciativa que une la tecnología con la riqueza de las raíces mexicanas. A partir de este 18 de junio de 2025, todos los dispositivos Android, gracias al desarrollo de Motorola, podrán incorporar la habilidad de uso del nuevo teclado en zapoteco (dixhsa / diza), desarrollado en conjunto con comunidades de Oaxaca, diseñado para preservar y dar vida a una de las lenguas indígenas más representativas de México. La Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) estima que cada dos semanas desaparece una lengua indígena, lo que supone la pérdida potencial de unas 3,000 lenguas únicas para finales de siglo. Por eso, en los últimos cuatro años, Motorola ha estado al frente de esta misión, defendiendo la revitalización de las lenguas en peligro de extinción en todo el mundo y ha habilitado seis idiomas en su interfaz de usuario: Nheengatu, Kaingang, Cherokee, Kangri, Maori y Ladino. Además, ha puesto a disposición del público teclados de diferentes lenguas alrededor del mundo: Nheengatu, Kaingang, Kangri y Kuvi. Adicionalmente, Motorola dispone en código abierto más de un millón de palabras traducidas para lenguas indígenas del mundo, lo que permitirá que otras empresas también promuevan estas lenguas mediante sus propias interfaces, ampliando el impacto de esta iniciativa a nivel global. Una lengua viva que ahora también se puede digitalizar El zapoteco no es solo una lengua, es historia, identidad y una forma de ver el mundo: es México mismo, arraigado en su cultura y tradición. Es por lo que, en colaboración con el profesor Ambrocio Gutiérrez Lorenzo, lingüista originario de Teotitlán del Valle y la Fundación Lenovo, Motorola desarrolló un teclado que representa cinco variantes zapotecas: A través de talleres comunitarios con hablantes nativos, se definió el mapeo de caracteres y el diseño del teclado desde cero, respetando las necesidades y estructuras lingüísticas propias de cada variante. Esta es la primera vez que estas formas escritas del zapoteco llegan a dispositivos móviles, marcando un antes y un después para su revitalización. Un paso más allá de la inclusión digital Este teclado es un puente. Una herramienta creada con respeto, desde y para las comunidades, con el objetivo de fomentar el uso escrito del zapoteco y fortalecer su presencia entre generaciones. En Motorola, se reconoce que la verdadera innovación sucede cuando la tecnología respeta, representa y reconecta con las raíces. Hoy, la lengua zapoteca está más viva que nunca, y vibra en la palma de tu mano. ¿Qué dice el arte cuando habla en zapoteco? Un art film que convierte la lengua en un manifiesto visual Za lade ridxi (Nubes entre las voces), es un art film escrito y dirigido por Cassandra Casasola, poema zapoteco por Irma Pineda, musicalizado por Mare Advertencia y Alan Ortíz-Grande, en colaboración con artistas y comunidades zapotecas que representa un homenaje a las culturas que no sólo habitan en las montañas o en las festividades tradicionales, sino también en los muros urbanos, en las canciones, en el deporte, en el arte y, ahora, en la escritura digital. Este poema audiovisual ha reunido a voces que defienden que la lengua zapoteca no es pasado, es presente y futuro. El diálogo que se generó entre las generaciones zapotecas, le dio vida al filme “Nubes entre las voces”, donde reside el poema “Cayaba Nisaguie” escrito por Irma Pineda, ganadora del premio Sor Juana y defensora de los derechos lingüísticos; que se complementa con la música original de Mare Advertencia, una de las principales activistas de origen zapoteco que han revolucionado el espectro musical del rap en México. Juntas, representan la dualidad del zapoteco contemporáneo. Por un lado, la tradicionalidad de Irma y por otro, el carácter disruptivo de Mare, han demostrado cómo esta lengua no solo se ha preservado, sino que se reinventa. Este film es un simbolismo que sugiere las dificultades en cuanto a la visibilidad, la comunicación y el entendimiento entre culturas. Pero a su vez, insinúa la posibilidad de lograr un encuentro y conexión donde esas voces puedan resonar. El film art completo está disponible en el canal oficial de Motorola México en YouTube. Disponibilidad del teclado zapoteco El nuevo teclado estará disponible en dispositivos con sistema operativo Android (Android 13 en adelante), para su descarga vía Google Play Store. Así, cualquier usuario podrá explorar las cinco variantes zapotecas incluidas en su diseño. Descargar de Google Play Store app Teclado de idiomas indígenas https://play.google.com/store/apps/details?id=com.motorola.indigenousime&hl=en&pli=1 Configuración > Teclado > Activar Motorola Indigenous Keyboard Ir a teclado > Presionar icono de teclado en la esquina derecha y seleccionar Motorola Indigenous Keyboard Con el ícono del globo terráqueo debajo del teclado podrás explorar las diferentes variantes de teclado Motorola News. Traducido al español

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Cómo las IA entienden las palabras

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Los investigadores de la EPFL han creado un modelo matemático que ayuda a explicar cómo la división del lenguaje en secuencias hace que una inteligencia artificial moderna, como los chatbots, sea tan buena a la hora de comprender y usar palabras. No cabe duda de que la tecnología de IA domina nuestro mundo actual. El progreso parece avanzar a pasos agigantados, especialmente en modelos de lenguaje extenso (LLM) como chatGPT. Pero ¿cómo funcionan? Los LLM se componen de redes neuronales que procesan largas secuencias de «tokens». Cada token suele ser una palabra o parte de una palabra y se representa mediante una lista de cientos o miles de números, lo que los investigadores denominan un «vector de alta dimensión». Esta lista captura el significado de la palabra y cómo se usa. Por ejemplo, la palabra «gato» podría convertirse en una lista como [0.15, -0.22, 0.47, …, 0.09], mientras que «perro» se codifica de forma similar, pero con sus propios números únicos. Las palabras con significados similares obtienen listas similares, por lo que el LLM puede reconocer que «gato» y «perro» son más parecidos que «gato» y «plátano». Una caja negra, incluso para los expertos Procesar el lenguaje como secuencias de estos vectores es claramente efectivo, pero, irónicamente, no entendemos bien por qué. Los modelos matemáticos simples para secuencias largas de estos tokens de alta dimensión aún están prácticamente sin explorar. Esto deja una brecha en nuestra comprensión: ¿por qué este enfoque funciona tan bien y qué lo diferencia fundamentalmente de los métodos anteriores? ¿Por qué es mejor presentar los datos a las redes neuronales como secuencias de tokens de alta dimensión en lugar de como una única y larga lista de números? Si bien la IA actual puede escribir historias o responder preguntas de forma impresionante, el funcionamiento interno que lo hace posible sigue siendo un misterio, incluso para los expertos. Ahora, un equipo de científicos, dirigido por Lenka Zdeborová en la EPFL, ha construido el modelo matemático más simple posible que aún capta la esencia del aprendizaje a partir de tokens, como lo hacen los LLM. Su modelo, llamado Regresión de Secuencia Bilineal (BSR), elimina la complejidad de la IA del mundo real, pero conserva parte de su estructura esencial y funciona como un campo de juego teórico para estudiar cómo los modelos de IA aprenden de las secuencias. ¿Cómo funciona el BSR? Imagina una oración donde cada palabra se puede convertir en una lista de números que captura su significado, como hacen los LLM. Estas listas se alinean en una tabla, con una fila por palabra. Esta tabla registra la secuencia completa y todos los detalles de cada palabra. Un claro punto de referencia matemático En lugar de procesar toda la información a la vez, como los modelos de IA más antiguos, BSR analiza las filas de la tabla de una manera y la columna de otra. El modelo utiliza esta información para predecir un único resultado, como el sentimiento de la oración. La ventaja de BSR reside en su simplicidad, que permite su completa resolución matemática. Esto permite a los investigadores ver con exactitud cuándo el aprendizaje basado en secuencias empieza a funcionar y cuántos datos se necesitan para que un modelo aprenda de forma fiable de los patrones en las secuencias. BSR explica por qué obtenemos mejores resultados usando una secuencia de incrustaciones que aplanando todos los datos en un gran vector. El modelo reveló umbrales precisos donde el aprendizaje pasa de inútil a efectivo una vez que detecta suficientes ejemplos. Esta investigación ofrece una nueva perspectiva para comprender el funcionamiento interno de los grandes modelos lingüísticos. Al resolver el BSR con precisión, el equipo proporciona un punto de referencia matemático claro que avanza hacia una teoría que pueda guiar el diseño de futuros sistemas de IA. Estos conocimientos podrían ayudar a los científicos a construir modelos más simples, más eficientes y, posiblemente, más transparentes. Otros colaboradores Fondos Fundación Nacional Suiza para la Ciencia Referencias Vittorio Erba, Emanuele Troiani, Luca Biggio, Antoine Maillard, Lenka Zdeborová. Regresión de secuencia bilineal: Un modelo para el aprendizaje a partir de secuencias largas de tokens de alta dimensión. PRX, 16 de junio de 2025. DOI: 10.1103/l4p2-vrxt EPFL News. Traducido al español

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La Unión Europea de Radiodifusión y NVIDIA se asocian para impulsar la IA soberana en apoyo a las emisoras públicas

Cambio Climático y Sostenibilidad, Ciberseguridad y Protección de Datos, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT, Nube e Infraestructura como Servicio /

La UER llevará marcos de IA soberanos que priorizan la gobernanza local y la confianza pública a más de 110 organizaciones miembros en más de 50 países. En un nuevo esfuerzo por promover la IA soberana para los medios de servicio público europeos, NVIDIA y la Unión Europea de Radiodifusión (UER) están trabajando juntos para brindar a la industria de los medios acceso a tecnologías de IA y nube confiables y de alta calidad. Anunciada en NVIDIA GTC Paris en VivaTech , la colaboración de NVIDIA con la EBU (la alianza líder mundial de medios de servicio público con más de 110 organizaciones miembro en más de 50 países y que llega a una audiencia de más de mil millones) se centra en ayudar a construir marcos de IA y nube soberanos, impulsar el desarrollo de la fuerza laboral y cultivar un ecosistema de IA para crear un panorama de medios europeos más equitativo, accesible y resiliente. El trabajo creará mejores bases para que los medios de servicio público se beneficien de la infraestructura de nube europea y de los servicios de inteligencia artificial que se rigen exclusivamente por la política europea, cumplen con las normas europeas de protección de datos y privacidad y encarnan los valores europeos. La IA soberana garantiza que las naciones puedan desarrollar e implementar inteligencia artificial utilizando infraestructura, conjuntos de datos y experiencia locales. Al invertir en ella, los países europeos pueden preservar su identidad cultural, fortalecer la confianza pública y apoyar la innovación adaptada a sus necesidades. “Nos enorgullece colaborar con NVIDIA para impulsar el desarrollo de servicios de IA y nube soberanos”, afirmó Michael Eberhard, director de tecnología de la emisora ​​pública ARD/SWR y presidente del Comité Técnico de la UER. “Al impulsar estas capacidades juntos, contribuimos a garantizar que todos los miembros de la UER dispongan de servicios multimedia potentes, compatibles y accesibles, impulsando la innovación, la resiliencia y la autonomía estratégica en todos los ámbitos”. Impulsando la innovación en los medios de comunicación en Europa Para apoyar el desarrollo de tecnologías de IA soberanas, NVIDIA y la UER establecerán marcos que prioricen la independencia y la confianza pública, ayudando a garantizar que la IA sirva a los intereses de los europeos y preservando al mismo tiempo la autonomía de las organizaciones de medios. Gracias a esta colaboración, NVIDIA y la UER desarrollarán arquitecturas de nube híbrida diseñadas para cumplir con los más altos estándares de los medios de comunicación de servicio público europeos. La UER aportará su arquitectura Dynamic Media Facility (DMF) y Media eXchange Layer (MXL), con el objetivo de facilitar la interoperabilidad y la escalabilidad de los flujos de trabajo, así como el entrenamiento y la inferencia de IA de bajo coste y bajo consumo. Siguiendo los principios del código abierto, este trabajo busca crear un ecosistema tecnológico accesible y dinámico. La colaboración también proporcionará a las empresas de medios de comunicación de servicio público las herramientas para ofrecer servicios personalizados y contextualmente relevantes, así como sistemas de recomendación de contenido, con un enfoque en la transparencia, la rendición de cuentas y la identidad cultural. Esto se logrará mediante la inversión en infraestructura de nube soberana e IA, así como en plataformas de software como NVIDIA AI Enterprise , modelos de base personalizados, modelos de lenguaje de gran tamaño entrenados con datos locales y tecnologías de generación aumentada por recuperación . Como parte de la colaboración, NVIDIA también pone a disposición recursos de su Instituto de Aprendizaje Profundo , ofreciendo a las organizaciones de medios europeas programas integrales de capacitación para crear una fuerza laboral preparada para la IA. Esto apoyará los esfuerzos de la UER para garantizar la integridad de las noticias en la era de la IA . Además, la UER y sus socios están invirtiendo en centros de datos locales y plataformas en la nube que respaldan tecnologías soberanas, como NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip , NVIDIA RTX PRO Servers , NVIDIA DGX Cloud y NVIDIA Holoscan for Media , lo que ayuda a los miembros de la unión a lograr una capacitación en IA segura y rentable y energéticamente eficiente, al tiempo que promueve la investigación y el desarrollo de IA. Colaboración con medios de comunicación de servicio público para la nube soberana y la IA La colaboración dentro del sector de los medios de comunicación es esencial para el desarrollo y la aplicación de estándares integrales y mejores prácticas que garanticen la creación y el despliegue de una nube e IA soberanas europeas. Al colaborar con proveedores de software independientes, proveedores de centros de datos, proveedores de servicios en la nube y fabricantes de equipos originales, NVIDIA y la EBU buscan crear un enfoque unificado para la nube soberana y la IA. Este trabajo también facilitará las discusiones entre la industria de la nube y la IA y los reguladores europeos, ayudando a garantizar el desarrollo de soluciones prácticas que beneficien tanto al público en general como a las organizaciones de medios. “Desarrollar capacidades soberanas de nube e IA basadas en la arquitectura Dynamic Media Facility y Media eXchange Layer de la EBU requiere una sólida colaboración intersectorial”, afirmó Antonio Arcidiacono, director de tecnología e innovación de la EBU. “Al colaborar con NVIDIA, así como con un amplio ecosistema de socios tecnológicos de medios, estamos fomentando una base común de confianza, innovación y resiliencia que impulsa el crecimiento de los medios europeos”. NVIDIA Blog. R. K. Traducido al español

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