No es descabellado decir que el modelo de lenguaje autorregresivo, también conocido como GPT-3, es un avance sin precedentes en la creación de contenido por la Inteligencia Artificial. De hecho, los resultados que puede producir son tan avanzados que muchos académicos se están mordiendo las uñas porque los generadores de texto de IA ya son capaces de escribir tan bien como un estudiante universitario, lo que está llevando a los alumnos a hacer trampas en los exámenes sin que nadie pueda detectarlo.

En otros sectores, como el de los negocios, las empresas están usando GPT-3 para diseñar productos y aplicaciones que incluyen: servicio al cliente automatizado, generación de informes, análisis de sentimientos, gestión del conocimiento y traducción automática.

Pero OpenAI lo cambió todo para siempre. Anunció un nuevo modelo en la familia GPT-3, "text-davinci-003", que supuestamente mejora a sus predecesores al manejar instrucciones más complejas y producir contenido de formato más largo. Esto hizo que la gente se lanzara a probarlo y descubrieron que es capaz de generar canciones, poemas o rimas a un nivel nunca antes visto.

Cómo utilizar los volúmenes de Docker para programar más rápido

Use Docker Host Volumes y nodemon para escribir y probar su código más rápido durante el desarrollo.

Si es un desarrollador que usa Docker, es probable que haya escuchado que puede usar volúmenes para mantener el estado persistente de sus contenedores en producción. Pero lo que muchos desarrolladores no saben es que los volúmenes también pueden ser una excelente herramienta para acelerar su flujo de trabajo de desarrollo.

En esta publicación, le daré una breve descripción general de qué es un volumen de Docker, cómo funcionan los volúmenes de host de Docker y le mostraré un tutorial y un ejemplo de cómo puede usar volúmenes y nodemon para hacer que la codificación con Docker sea más fácil y rápida.

En 1951, el reconocido psicólogo estadounidense Solomon Asch fue a un instituto para realizar una prueba de visión. Al menos eso es lo que les dijo a los 123 jóvenes voluntarios que participaron –sin saberlo– en un experimento sobre la conducta humana en un entorno social. El experimento era muy simple. En una clase de un colegio se juntó a un grupo de siete alumnos, los cuales estaban compinchados con Asch.

Haciéndose pasar por oculista, Asch les mostraba tres líneas verticales de diferentes longitudes, dibujadas junto a una cuarta línea. Entonces Asch les pedía que dijesen en voz alta cuál de entre las tres líneas verticales era igual a la otra dibujada justo al lado. Y lo organizaba de tal manera que el alumno que hacía de cobaya del experimento siempre respondiera en último lugar, habiendo escuchado la opinión del resto de compañeros. Sin embargo, los siete estudiantes compinchados con Asch respondían uno a uno la misma respuesta incorrecta.

Las baterías de estado sólido son el futuro de la automoción electrificada, así como de otros sectores en los que el almacenaje de energía es vital. Y el prestigioso Massachusetts Institute of Technology afirma haber solventado un importante obstáculo.

La industria del automóvil trabaja incansablemente en la transición al coche eléctrico, para lo cual debe mejorar la tecnología existente en la actualidad. La batería es posiblemente el componente con mayor margen de mejora, pues las celdas de iones de litio convencionales cuentan aún con muchas limitaciones. Los fabricantes tienen la esperanza de dar un gran paso adelante con la introducción de las baterías de estado sólido, que prometen más rendimiento, seguridad y fiabilidad.

La primera versión pública de Stable Diffusion se lanzó a mediados de agosto del 2022, representando todo un golpe al mercado de la IA generativa de imágenes: apenas nos estábamos acostumbrando a todo lo que podían hacer soluciones privativas como DALL-E 2 y MidJourney, y de pronto teníamos entre nuestras manos una potentísima alternativa open source.

Para finales de ese mismo mes, el modelo de Stable Diffusion ya se había actualizado a la versión 1.5. En conjunto, la 'V1' de esta IA fue, según nos recuerdan sus creadores, un ejemplo de software con «uno de los ascensos más rápidos a 10.000 estrellas de Github, disparándose a través de 33.000 estrellas en menos de dos meses».

El vídeo bajo estas líneas demuestra cómo funciona esta pequeña máquina mortífera de tan sólo 1,25 kilogramos de peso. Es capaz de volar tanto en exteriores como en espacios cerrados, recorriendo pasillos y huecos de escaleras, sorteando obstáculos estáticos o móviles a una velocidad de 20 metros por segundo. Si eres el objetivo de uno de estos bichos, oirás el penetrante zumbido de sus cuatro rotores de alta potencia pero tu tiempo de reacción será nulo. Es una máquina terrorífica que parece absolutamente imparable e implacable.

Pero el Lanius tiene unos parámetros operativos que hacen que un Switchblade parezca un juego de niños a cámara lenta .

Quien más quien menos, todos nos hemos relajado en una piscina o en el mar tumbados en una colchoneta hinchable. En los primeros modelos tocaba tirar de pulmón, más tarde salieron los infladores de pie y ahora es bastante común ver motores que se encargan de la incómoda tarea del llenado de aire.

Habrá quienes piensen que este sector no puede evolucionar mucho más, pero no podrían estar más equivocados. Los fabricantes se han lanzado a una vertiginosa carrera por diseñar productos que disparen el confort y ocupen el mínimo espacio cuando están plegados. Y en esa competición la empresa DDD Manufaktúra ha pegado un sprint que nos ha dejado a todos boquiabiertos.