El contenido cumple con las expectativas del título, proporcionando información concreta sobre el acuerdo tecnológico entre Reino Unido y Estados Unidos. La calidad informativa es alta, con detalles específicos sobre las inversiones y las empresas involucradas.
Google lanzó un sistema de pagos con soporte para stablecoins el 16 de septiembre. Este protocolo, desarrollado junto a Coinbase, Salesforce y American Express, facilita que aplicaciones de IA envíen y reciban dinero. El sistema utiliza un modelo de pagos basado en agentes automatizados similar a proyectos como WDK de Tether. James Tromans, jefe de Web3 en Google Cloud, destacó que el protocolo considera capacidades ferroviarias de pago heredadas y futuras, como stablecoins. En abril, Google creó un protocolo A2A para facilitar la interoperabilidad entre agentes automatizados. Se espera que Google emplee este modelo A2A en su nuevo esquema de pagos con criptomonedas estables. La creación de este riel de pago realza la intención de Google de apostar por las criptomonedas.
Alibaba Cloud presentó su familia de modelos Qwen3-Next, destacando su eficiencia en el entrenamiento de modelos de IA. Estos nuevos modelos son 13 veces más pequeños que el modelo más grande lanzado por la empresa y lograron ser hasta 10 veces más rápidos que el modelo Qwen3-32B lanzado en abril. La reducción de costos de entrenamiento es del 90%, con un costo de 500.000 dólares, comparado con los 78 millones de dólares invertidos por OpenAI en el entrenamiento de GPT-4. El modelo Qwen3-Next-80B-A3B utiliza la arquitectura Mixture of Experts con 512 expertos y la técnica de atención híbrida Gated DeltaNet. Según benchmarks de Artificial Analysis, Qwen3-Next-80B-A3B supera a DeepSeek R1 y Kimi-K2. Los modelos de Alibaba son más pequeños y eficientes, con un enfoque en reducir costos y mejorar el rendimiento. La empresa Tencent presentó modelos con menos de 7.000 millones de parámetros, mientras que la startup Z.ai lanzó su modelo GLM-4.5 Air con 12.000 millones de parámetros activos. Los grandes modelos como GPT-5 y Claude usan muchos más parámetros, lo que aumenta el cómputo necesario.
Spotify introduce mejoras en su plan gratuito para móviles, permitiendo a los usuarios elegir y reproducir cualquier canción a la carta, aunque con ciertas limitaciones. A partir de ahora, los usuarios gratuitos podrán seleccionar y reproducir canciones directamente desde álbumes o listas de reproducción gracias a las funciones 'Pick & Play', 'Search & Play' y 'Share & Play'. Sin embargo, existe una asignación diaria de 'tiempo bajo demanda', tras la cual la aplicación volverá al modo aleatorio con un número limitado de saltos por hora. Esta actualización llega después del anuncio de audio sin pérdidas para usuarios premium. El plan gratuito cuenta con 433 millones de usuarios en el último trimestre. Con esta medida, Spotify busca mejorar la experiencia de sus usuarios gratuitos y aumentar su exposición a los anuncios, una de sus principales fuentes de ingresos. El cambio forma parte de una estrategia para mantener a los usuarios en la plataforma y fomentar la suscripción a planes Premium, cuyos precios han aumentado. La función de audio sin pérdidas fue incorporada para usuarios premium a principios de septiembre, tras una subida de precios en agosto.
El proyecto Starline de21st Europe propone una red de alta velocidad que conecte las principales capitales europeas. El tren podría viajar a400 km/h, conectando39 destinos. El objetivo es minimizar curvas cerradas y pendientes para lograr una gran velocidad media. El proyecto incluye vagones con asientos amplios, áreas para teletrabajo, familias y cafetería, sin división de asientos basada en jerarquía. Las estaciones serían espacios públicos con identidad propia, diseñados por arquitectos reputados, con tiendas, restaurantes, museos y salas de conciertos. El transporte ferroviario es cuatro veces más eficiente que el transporte por carretera. El proyecto busca reducir emisiones en un95% respecto a vuelos de corto recorrido. La financiación se plantea mediante presupuestos de infraestructura de la UE, financiación del Banco Europeo de Inversiones y bonos de la UE a largo plazo. El grupo danés21st Europe es un ‘think tank’ sin capacidad para implementar el proyecto.
El usuario busca una página que no existe en el sitio web de Xataka. Se ofrece ayuda para encontrar contenido relacionado a través de un buscador o enlaces a secciones del sitio. Se presentan varias opciones de navegación, incluyendo links a diferentes áreas como Tecnología, Móviles, Energía, Xataka Movilidad, Apple, Samsung, Inteligencia artificial, China, Empleo, Windows11, y más. También se proporcionan enlaces a otros medios como Xataka Móvil, Xataka Android, Xataka Smart Home, Applesfera, Genbeta, Mundo Xiaomi, Territorio S, Videojuegos, 3DJuegos, Vida Extra, MGG, 3DJuegos PC, 3DJuegos Guías, Sensacine, Espinof, Directo al Paladar, Motorpasión, Motorpasión Moto, Vitónica, Trendencias, Decoesfera, Compradiccion, Poprosa, Bebés y Más, Diario del Viajero, El Blog Salmón, Pymes y Autónomos.
Un estudio publicado en Electronics Optics & Control, liderado por Meng Hao del Instituto de Investigación y Desarrollo de Helicópteros de China, presenta un sistema avanzado de guerra antisubmarina (ASW) impulsado por inteligencia artificial (IA). Este sistema puede detectar submarinos silenciosos mediante decisiones inteligentes en tiempo real. Utiliza datos de boyas de sonar, sensores submarinos, radares, temperatura del océano y niveles de salinidad para generar una imagen en vivo de lo que sucede bajo el mar. El sistema ASW podría reducir la probabilidad de escape de un submarino a solo un 5%, lo que significa que solo uno de cada 20 submarinos probablemente escaparía a la detección y al ataque. En simulaciones, el sistema de IA encontró y rastreó submarinos enemigos aproximadamente el 95% de las veces. La IA opera con una arquitectura de tres capas: percepción, toma de decisiones e interacción hombre-máquina. La IA fusiona datos en tiempo real del sonar, radar y sensores oceanográficos para generar una imagen dinámica del entorno submarino. Un modelo de aprendizaje por refuerzo multiagente enfrenta a agentes 'cazadores' de IA con agentes 'presa' simulados. La IA no solo detecta submarinos, sino que anticipa su comportamiento y ajusta patrones de búsqueda en consecuencia. El sistema podría mejorar con colaboración de drones, barcos y vehículos no tripulados bajo el agua, creando una red de búsqueda tridimensional completa.
AMD ha publicado accidentalmente el código fuente de FSR4, incluyendo archivos INT8, lo que permite su uso en GPUs RX7000, RX6000 y NVIDIA RTX30. FSR4 es una tecnología de reescalado por IA que mejora la calidad de imagen en juegos. Previamente, solo era compatible con las GPUs RX9000. La comunidad ha compilado los archivos para que funcionen en GPUs RDNA3 como las RX7000, con una ganancia notable en calidad de imagen, aunque con una pérdida de rendimiento del 15-20% respecto a FSR3.1. En pruebas con Cyberpunk2077 en una RX7900 XT, FSR3.1 alcanzó 130 FPS, mientras que FSR4 logró 110 FPS. La calidad del reescalado mejoró notablemente, eliminando el shimmering y aliasing. También funciona en GPUs RDNA2 como las RX6000 y NVIDIA RTX30, aunque con pérdidas de calidad y rendimiento. Los archivos están disponibles en la última actualización del SDK de FidelityFX en GitHub.
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