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Google dice que el Pixel 8 centrado en IA no puede ejecutar sus últimos modelos de IA para teléfonos inteligentes

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Google dice que el Pixel 8 centrado en IA no puede ejecutar sus últimos modelos de IA para teléfonos inteligentes
Agrandar / El Pixel 8 Pro más grande se beneficia de las últimas funciones de inteligencia artificial. Este no es el caso del modelo más pequeño.

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Si crees en las exageraciones de Google, la IA en un teléfono es realmente importante, la mejor IA es la de Google, y el mejor lugar para obtener esa IA es el teléfono inteligente insignia de Google, el Pixel 8. Estamos a cinco meses desde el lanzamiento del Pixel 8, y esto ya no parece una posición justificable: Google dice que sus últimos modelos de IA no pueden funcionar en el Pixel 8.

Google publicó esta noticia en un video recapitulativo del Mobile World Congress que fue visto por Mishaal Rahman. Al final del programa, durante una sesión de preguntas y respuestas, el Googler Terence Zhang, miembro del equipo Gemini-on-Android, dijo: «[Gemini] Nano no llegará al Pixel 8 debido a algunas limitaciones de hardware. Actualmente está disponible en el Pixel 8 Pro y muy recientemente disponible en la familia Samsung S24. Pronto llegará a más dispositivos de gama alta. »

Ésta es una afirmación descabellada. Gemini es el último modelo de inteligencia artificial de Google y su lanzamiento recibió mucha atención el mes pasado. Gemini viene en varios tamaños diferentes, y el tamaño «Nano» más pequeño está diseñado específicamente para funcionar en teléfonos inteligentes como una «IA en el dispositivo» muy publicitada. El Pixel 8 y el Pixel 8 Pro son los smartphones insignia de Google. Google diseñó el teléfono, el chip y el modelo de IA y ¿de alguna manera no pueden hacer que estas cosas funcionen bien juntas?

Lo que aumenta la extrañeza es que Gemini Nano puede funcionar en el Pixel 8 Pro pero no en el Pixel 8 más pequeño debido a «limitaciones de hardware». ¿Qué límites serían estos exactamente? Ambos teléfonos tienen exactamente el mismo SoC Google Tensor. Usan el mismo software. Las principales diferencias entre los dos teléfonos son el tamaño de la pantalla (6,7 pulgadas frente a 6,2), el tamaño de la batería, la diferente carga de la cámara y 8 GB de RAM frente a 12 GB. La RAM es la única diferencia conocida que puede señalar que podría crear un procesamiento Limitación, pero Gemini Nano también funciona en la serie Galaxy S24, donde el modelo base tiene 8 GB de RAM. Que la RAM sea el problema significaría que los teléfonos Samsung son de alguna manera más eficientes en RAM que los teléfonos Pixel, lo cual es difícil de creer. Si Pixel 8 Pro Tensor 3 y Pixel 8 Tensor 3 son diferentes en algún aspecto, no está en la hoja de especificaciones.

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Hace cinco meses, durante el evento de lanzamiento de Pixel 8, Google pintó un imagen muy diferente de la serie Pixel 8: «Me complace presentarles la próxima evolución de la IA en sus manos, Google Pixel 8 Pro y Google Pixel 8. Nuestros últimos teléfonos reúnen muchas de las tecnologías de Google. Estos son los primeros teléfonos que utilizan nuestra última tecnología. Chip Google Tensor. Incluyen la mejor experiencia de Android, experiencias de cámara únicas y los últimos avances en inteligencia artificial de Google. Ambos dispositivos cuentan con SoC Google Tensor 3 personalizado que Google afirmó fue «diseñado específicamente para llevar los avances de la IA de Google directamente a los usuarios de Pixel y mostrar al mundo lo que es posible». Se suponía que este diseño personalizado impulsado por IA de Google ofrecería «experiencias increíblemente útiles que ningún otro teléfono puede ofrecer».

Google "Comparar" La página no comunica claramente a los clientes lo que están comprando.
Agrandar / La página «Comparar» de Google no les dice claramente a los clientes lo que están comprando.

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Cuando lanzas dos teléfonos a la vez, siempre es difícil distinguir las diferencias reales entre los dos modelos. A veces, los dispositivos se mencionan en plural, mientras que otras veces se utiliza «Pixel 8» para representar ambos dispositivos. A veces, el dispositivo más caro se menciona de forma singular sin más motivo que el hecho de que es el buque insignia más caro. Entre la presentación de una hora y la sesión informativa previa privada en la que participó Ars, «¿Cuál es la diferencia?» se convirtió en una pregunta bastante común que se esperaba que fuera respondida con claridad. Por lo general, el delimitador de referencia aquí es la hoja de especificaciones, que se supone que explica en lenguaje sencillo lo que realmente estás comprando. La tienda de Google tiene una página de comparación donde puedes enfrentar directamente el Pixel 8 y el Pixel 8 Pro entre sí, y no hay indicios de una diferencia en las capacidades de procesamiento de IA o una diferencia en los chips Tensor.

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En el caso de Pixel 8 y Pixel 8 Pro, Google no fue lo suficientemente claro en su comunicación en el lanzamiento. Hoy, sin embargo, mirando retrospectivamente presentación de lanzamiento con el nuevo conocimiento que hay Este una diferencia dramática en las capacidades de procesamiento de IA, puede usar un lenguaje como hablar de «LLM en el dispositivo Pixel 8 Pro», que ahora puede interpretar como una declaración de capacidades de IA exclusivas para el modelo Pro, pero no estaba claro en ese momento.

Como consumidor, es difícil no sentirse engañado y es vergonzoso para Google, pero para que te importe en la práctica, necesitas saber qué hace realmente «Gemini Nano» y por qué debería preocuparte. Esta es una pregunta difícil de responder. Google tiene una página en la parte superior. aquí detalla algunas de las funciones que Gemini Nano potencia en el Pixel 8 Pro, pero una función también podría ser potenciada por diferentes modelos en diferentes dispositivos. Por si sirve de algo, el resumen enumera una función «Resumir» para la aplicación Google Recorder y una «Respuesta inteligente» en Gboard. Muchas aplicaciones de Google ya tienen la funcionalidad de «respuesta inteligente» sin Gemini Nano. Los desarrolladores externos también pueden conectarse al modelo Gemini Nano integrado para sus aplicaciones, pero es difícil imaginar a alguien haciendo eso con un soporte de dispositivo tan limitado.

La otra opción es simplemente olvidarse de realizar todas estas tareas de IA en el dispositivo y hacerlo en la nube. Por ejemplo, ninguno de estos elementos de Gemini Nano tiene nada que ver con el chatbot Google Gemini, que se ejecuta en la nube. Una gran pregunta es qué significará esto para el Google Pixel 8 más pequeño en el futuro. Google prometió siete años de actualizaciones del sistema operativo para los nuevos Pixels, y eliminar funciones debido a «limitaciones de hardware» después de cinco meses es una decepción.

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Soy un profesional de gestión deportiva con conocimientos adecuados sobre la industria del deporte en España. Tengo varias habilidades que me han ayudado a trabajar en diferentes sectores del deporte en España, incluyendo eventos deportivos, desarrollo de base para el deporte e infraestructura deportiva.

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Solo siete personajes no lograron llegar al top 64 en el torneo Tekken 8 de Evo Japan 2024, pero no todos son de bajo nivel.

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Solo siete personajes no lograron llegar al top 64 en el torneo Tekken 8 de Evo Japan 2024, pero no todos son de bajo nivel.









Evo Japan 2024 es uno de los principales torneos que tuvo lugar el pasado fin de semana. Dado que este es uno de los primeros torneos importantes de este tamaño para Tekken 8, nos da una visión interesante de cómo está evolucionando el meta de Tekken 8.





Muchos de los niveles superiores esperados, como Feng y Dragunov, se utilizan comúnmente para entrar en los 64 superiores del grupo. Sin embargo, resulta que esta vez sólo siete personajes no están entre los 64 primeros, lo cual es interesante considerando que uno de esos personajes en particular también fue uno de los principales contendientes.









Junto con Asuka, Paul, Kazuya, Leo, Panda y Yoshimitsu, Devil Jin no tuvo mucho éxito en este evento. Aunque a menudo se hace referencia a Devil Jin como difícil de jugar, también está destinado a ser un candidato de primer nivel o de primer nivel.


Por otro lado, no sorprende ver una falta de representación de Asuka y Panda, pero sí sorprende ver que se utilizan luchadores como Leroy, Kuma, Zafina y Steve, ya que a menudo se los ve como niveles inferiores en Tekken. 8.


El luchador más popular en Evo Japan 2024 terminó siendo Feng con siete jugadores usándolo como personaje principal mientras que otros dos lo tenían listo como personaje secundario. Víctor quedó segundo con seis competidores usándolo.


Consulte las estadísticas de uso de los 64 personajes principales de Evo Japan 2024 para Tekken 8 a continuación:

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• Feng – 7 (2)

• Víctor – 6

• Hwoarang-5

• Dragunov – 4
• Lirio – 4
•Bryan – 4

• Azucena – 3 (1)

• Claudio – 2 (1)
• Junio ​​21)
• JACK-8 – 2
• Kuma-2
• Alicia – 2
• Ley – 2
• Niña – 2
• Foucault – 2
• Jin-2
• Rey – 2
• Lars – 2
• Xiaoyu – 2

• Reina – 1
•Leroy – 1
• Lee – 1
• Cuervo – 1
•Steve – 1
•Zafina – 1
• Shaheen – 1

•Asuka – 0
• Diablo Jin – 0
• Pablo – 0
• Kazuya – 0
• Leo – 0
• Panda – 0
•Yoshimitsu – 0









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Google Play Store lanza descargas simultáneas de aplicaciones de Android

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Google Play Store lanza descargas simultáneas de aplicaciones de Android

Después de pruebas intermitentes en los últimos años, Google parece haber implementado ampliamente descargas e instalaciones simultáneas de aplicaciones en Play Store, mejorando la calidad de vida.

Para verlo en acción, instale dos aplicaciones (elija descargas más grandes, como Google Docs, Sheets y Slides) y vea cómo se descargan y luego se instalan simultáneamente en lugar de esperar a que una se complete primero. Puedes seguir su progreso en Play Store y en tu pantalla de inicio, como se muestra en las capturas de pantalla a continuación.

Este comportamiento actualizado solo se activa en instalaciones nuevas, mientras que solo funciona con dos aplicaciones a la vez. (Puede ver cómo una tercera descarga permanece «Pendiente» hasta que se completa algo del primer par). A modo de comparación, la App Store de iOS puede manejar tres descargas e instalaciones simultáneas.

Actualmente, las descargas simultáneas de Google Play no se aplican a las actualizaciones de aplicaciones, lo que sería más útil ya que las actualizaciones son más comunes que las nuevas instalaciones. Con suerte, esto es solo un caso en el que Google Play comienza poco a poco antes de expandirse. Este cambio será útil al configurar un nuevo teléfono o tableta Android.

Estamos viendo este cambio en varios teléfonos y tabletas Pixel que hemos probado con Android 14 y Play Store versión 40.6.31.

Más información sobre Google Play:

FTC: Utilizamos enlaces de afiliados automáticos que generan ingresos. Más.

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Los creadores del corto basado en Sora explican las fortalezas y limitaciones del video generado por IA

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Los creadores del corto basado en Sora explican las fortalezas y limitaciones del video generado por IA

Créditos de imagen: niños tímidos

La herramienta de generación de video de OpenAI, Sora, sorprendió a la comunidad de IA en febrero con un video fluido y realista que parece muy por delante de sus competidores. Pero el debut cuidadosamente organizado omitió muchos detalles, detalles que fueron completados por un cineasta al que se le concedió acceso anticipado para crear un cortometraje utilizando a Sora.

Shy Kids es un equipo de producción digital con sede en Toronto que fue seleccionado por OpenAI como uno de los pocos producir cortometrajes principalmente con fines promocionales de OpenAI, aunque tenían una libertad creativa considerable creando una “cabeza de aire”. En un entrevista con el medio de noticias de efectos visuales fxguideEl artista de postproducción Patrick Cederberg describió «realmente usar a Sora» como parte de su trabajo.

Quizás la conclusión más importante para la mayoría es simplemente esta: aunque el artículo de OpenAI que destaca los cortos deja al lector asumir que surgieron más o menos completamente formados de Sora, la realidad es que se trataba de producciones profesionales, completas con guiones gráficos, edición y corrección de color y trabajos posteriores como rotoscopia y VFX. Al igual que Apple dice «filmado con iPhone» pero no muestra la configuración del estudio, la iluminación profesional y el trabajo de color después del hecho, la publicación de Sora solo habla de lo que permite hacer a las personas, no de la forma en que realmente lo hicieron.

La entrevista de Cederberg es interesante y poco técnica, así que si estás interesado, ve a fxguide y léelo. Pero aquí hay algunas cosas interesantes sobre el uso de Sora que nos dicen que, por muy impresionante que sea, el modelo puede ser un salto menos gigante de lo que pensábamos.

El control sigue siendo en esta etapa lo más deseable y también lo más difícil de alcanzar. …Lo mejor que pudimos conseguir fue ser hiperdescriptivos en nuestras indicaciones. Explicar el vestuario de los personajes, así como el tipo de globo, fue nuestra forma de garantizar la coherencia, porque plano a plano/generación en generación, todavía no existe una función para un control total sobre la coherencia.

En otras palabras, cuestiones simples en el cine tradicional, como elegir el color de la ropa de un personaje, requieren soluciones y controles elaborados en un sistema generativo, porque cada plano se crea independientemente de los demás. Obviamente, esto podría cambiar, pero ciertamente hay mucho más trabajo en este momento.

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cartel de youtube

Los resultados de Sora también tuvieron que ser monitoreados para detectar elementos no deseados: Cederberg describió cómo el modelo generaba regularmente en el globo una cara que el personaje principal tiene como cabeza, o un hilo que colgaba delante de él. Estos tenían que ser eliminados por correo, otro proceso tedioso, si no recibían el mensaje para excluirlos.

Realmente no es posible lograr tiempos y movimientos precisos de los personajes o de la cámara: «Hay un pequeño control temporal sobre dónde suceden estas diferentes acciones en la generación real, pero no es preciso…c «Es una especie de disparo en la oscuridad», Cederberg dicho.

Por ejemplo, cronometrar un gesto como un saludo es un proceso muy aproximado y basado en sugerencias, a diferencia de las animaciones manuales. Y una toma como una panorámica sobre el cuerpo del personaje puede reflejar o no lo que quiere el cineasta, por lo que en este caso el equipo representó una toma compuesta en orientación vertical y recortó en posproducción. Los clips generados también a menudo estaban en cámara lenta sin ningún motivo en particular.

Ejemplo de un disparo como sale de Sora y como acabó en el corto. Créditos de imagen: niños tímidos

De hecho, el uso de lenguaje cinematográfico común como «pan right» o «dolly» era generalmente inconsistente, dijo Cederberg, lo que el equipo encontró bastante sorprendente.

«Los investigadores, antes de acercarse a los artistas para jugar con esta herramienta, en realidad no pensaban como cineastas», dijo.

Como resultado, el equipo ejecutó cientos de generaciones, cada una de las cuales duró entre 10 y 20 segundos, y terminó usando solo unas pocas. Cederberg estimó la proporción en 300:1, pero, por supuesto, probablemente a todos nos sorprendería la proporción en una sesión fotográfica normal.

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el equipo en realidad Hice un pequeño video detrás de escena. explicando algunos de los problemas que encontraron, si tiene curiosidad. Como gran parte del contenido adyacente a la IA, Los comentarios son bastante críticos con todo el proyecto. – pero no tan virulenta como la publicidad impulsada por IA que hemos visto ridiculizada recientemente.

cartel de youtube

La última cuestión interesante se refiere a los derechos de autor: si le pides a Sora que te regale un clip de “Star Wars”, él se negará. Y si intentas eludirlo con «un hombre vestido con una espada láser en una nave espacial retro-futurista», también se negará, porque mediante algún mecanismo reconoce lo que estás intentando hacer. También se negó a hacer un “plano de Aronofsky” o un “zoom de Hitchcock”.

Por un lado, tiene mucho sentido. Pero eso plantea la pregunta: si Sora sabe qué es, ¿eso significa que el modelo fue entrenado en ese contenido para reconocer mejor que está infringiendo? OpenAI, que mantiene sus tarjetas de datos de entrenamiento en secreto, hasta el punto de lo absurdo, como ocurre con Entrevista de la CTO Mira Murati con Joanna Stern – Es casi seguro que nunca nos lo dirá.

En cuanto a Sora y su uso en el cine, es claramente una herramienta poderosa y útil en su lugar, pero su lugar no es «crear películas desde cero». De nuevo. Como dijo otro villano, “eso viene después”.

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