El avance de la IA a menudo compromete la privacidad. Google Gemma 3 ofrece una alternativa: modelos potentes para procesamiento local, priorizando el control del usuario y la seguridad. Derivados de Gemini, estos modelos de código abierto democratizan la IA avanzada, enfatizando la privacidad y accesibilidad en el hardware del usuario.
Google presenta TxGemma, una IA de código abierto basada en Gemma, diseñada para acelerar el descubrimiento de fármacos. Ofrece modelos especializados y capacidades predictivas para superar los desafíos del desarrollo terapéutico, fomentando la colaboración global.
La Comisión de Protección de Información Personal de Corea (PIPC) promueve un ecosistema de startups de IA de código abierto, equilibrando la innovación con la protección de la información personal. Se abordaron desafíos y oportunidades, con un enfoque en la colaboración, la seguridad y la orientación práctica para las PYMEs.
Google Gemma 3, la colaboración de Palantir con Archer y Qualcomm, y la asociación de Anthropic con CommBank: un resumen de los últimos avances en IA, destacando el rendimiento, la seguridad y las aplicaciones en diversas industrias.
NVIDIA se alía con Alphabet y Google para impulsar la IA y la robótica. Integración de Omniverse, Cosmos e Isaac con la IA de Google. Avances en GPUs, transparencia de contenido con SynthID de Google DeepMind y optimización de modelos Gemma. Impacto en salud, energía y más.
Mistral Small 3.1 es un modelo de IA multimodal y multilingüe de código abierto. Supera a modelos como Gemma 3 y GPT-4 Mini, ofreciendo eficiencia y precisión en texto e imágenes, incluso en hardware estándar.
Modelo de IA de código abierto, potente y eficiente. Multilingüe, multimodal y accesible, ideal para desarrolladores e investigadores. Democratiza el acceso a la IA avanzada.
El procesador AMD Ryzen AI MAX+ 395 redefine el rendimiento de la IA en portátiles ultradelgados. Con núcleos 'Zen 5', una NPU XDNA 2 y una GPU RDNA 3.5, ofrece una experiencia de IA local sin precedentes, superando a la competencia en tareas de LLM y modelos multimodales, gracias a su memoria unificada de hasta 128 GB.
Exploramos el ajuste fino de modelos de lenguaje, sus ventajas sobre RAG, desafíos, casos de uso reales (gestión del conocimiento, procesos, código, finanzas, salud) y técnicas (LoRA, cuantización). Consideraciones de hardware, implementación y costos para aplicaciones prácticas.
Google profundiza su compromiso con la IA en la atención médica, presentando TxGemma para el descubrimiento de fármacos, colaboraciones con Nvidia e Isomorphic Labs, y herramientas como Capricorn para tratamientos oncológicos personalizados.
