Gemini vs. Assistant: ¿Cuál es Mejor?
Comparamos Google Assistant y Gemini, dos IAs de Google. Analizamos sus diferencias, fortalezas y cuál es más 'inteligente' en diversas tareas y contextos.
Comparamos Google Assistant y Gemini, dos IAs de Google. Analizamos sus diferencias, fortalezas y cuál es más 'inteligente' en diversas tareas y contextos.
Gemini de Google es un avance en IA generativa. Modelos, aplicaciones y servicios que redefinen la interacción tecnológica. Esta guía explora capacidades, aplicaciones y diferencias con otras herramientas de IA.
Google presenta Gemini Code Assist, un asistente de codificación con IA gratuito para desarrolladores. Esta herramienta se basa en el modelo de lenguaje de Google y ofrece funciones como generación de código, explicaciones y sugerencias inteligentes.
Una conversación con Noam Shazeer, autor de Transformer, y Jeff Dean sobre la evolución de la IA, desde PageRank hasta arquitecturas Transformer y MoE.
El artículo explora cómo Google Gemini está transformando la interacción con smartphones, especialmente con su integración en el Samsung Galaxy S25. Se destaca su capacidad conversacional, integración en múltiples aplicaciones y su potencial para revolucionar la tecnología móvil.
El panorama de los asistentes virtuales está cambiando drásticamente, con Google Gemini emergiendo como líder. Su integración en dispositivos Samsung y su amplia accesibilidad le dan una ventaja sobre competidores como ChatGPT y otros asistentes. Google busca consolidar su posición en el mercado de la IA mediante la distribución masiva y la mejora continua de Gemini.
Este estudio explora cómo escalar el tiempo de inferencia en modelos de difusión mejora la calidad de las imágenes generadas. Se enfoca en la búsqueda de ruido óptimo utilizando verificadores y algoritmos, encontrando que la asignación de más recursos computacionales durante la inferencia resulta en muestras de mayor calidad y que la búsqueda de ruido es una dimensión clave para escalar el NFE. También analiza la efectividad de diferentes algoritmos, la alineación entre verificadores y tareas, y la compatibilidad con modelos ajustados, demostrando que escalar modelos más pequeños puede ser más eficiente que usar modelos grandes sin búsqueda.