Crítica:
El artículo ofrece una visión detallada de ChatGPT Atlas, aunque podría profundizar más en aspectos técnicos. La crítica constructiva sobre la falta de extensiones y limitaciones de la versión gratuita es valiosa.
He probado el modo gratis de ChatGPT Atlas en mi Mac. Y ahora tengo serias dudas de abandonar Chrome y...
ChatGPT Atlas: navegador innovador para Mac
Otros artículos
Grosería mejora precisión de ChatGPT
Un estudio reciente revela que ChatGPT proporciona respuestas más precisas cuando se le habla de manera grosera o muy grosera. Utilizando el modelo GPT-4o, los investigadores plantearon 50 preguntas en 5 tonos diferentes (muy amable, amable, neutro, grosero y muy grosero), generando 250 respuestas. Los resultados mostraron que la precisión aumenta con la grosería: muy amable (80.8%), amable (81.4%), neutro (80.8%), grosero (82.2%) y muy grosero (84.8%). Los autores del estudio no explican por qué el tono afecta la precisión, pero sugieren que ser borde o grosero puede mejorar los resultados. Ejemplos de prompts utilizados incluyen 'Dudo que puedas siquiera resolver esto' para el tono grosero y 'Sé que no eres inteligente, pero intenta esto' para el muy grosero. El estudio concluye que el tono utilizado sí importa para obtener respuestas precisas de ChatGPT.
Amazon automatiza 75% operaciones logísticas
Amazon planea automatizar hasta el 75% de sus operaciones globales para finales de esta década, lo que podría eliminar hasta 160.000 puestos de trabajo directos en EEUU para 2027 y evitar la contratación de más de 600.000 trabajadores adicionales que la empresa necesitaría para cumplir sus objetivos en 2033. Los cálculos internos de Amazon detallan que la automatización permitiría un ahorro medio de 30 centavos de dólar en cada artículo comprado en la tienda de Amazon hasta 2027. La empresa espera vender el doble de productos para 2033, lo que podría suponer un ahorro de unos 12.600 millones de dólares para los próximos dos años. Amazon ha triplicado su plantilla desde 2018 y cuenta con 1,2 millones de empleados. La intención es automatizar procesos repetitivos como el embalaje con robots y dejar a los humanos únicamente las tareas de desarrollo técnico y supervisión. En 2012, Amazon pagó 775 millones de dólares por Kiva Systems, una empresa que fabricaba robots móviles para mover estanterías en almacenes. En 2023, Amazon inauguró su almacén más avanzado en Shreveport (Luisiana) como laboratorio de lo que serán todos los centros logísticos robotizados del futuro. En este almacén, cuando un producto entra en un pedido, los humanos apenas lo vuelven a tocar gracias a mil robots que han permitido funcionar con un 25% de personal. Amazon planea llevar este modelo a 40 centros logísticos antes de 2027, lo que reducirá drásticamente la necesidad de personal en esos lugares. El CEO de Amazon, Andy Jassy, asegura que los humanos que programen, cuiden y reparen los robots serán los empleados del futuro. En el centro de Shreveport, hay más de 160 personas dedicadas a estas tareas de robótica con salarios que parten de 24,45 dólares la hora.
Comprobación neumáticos con moneda euro
En Irlanda se recomienda el 'método del euro' para comprobar el desgaste de los neumáticos introduciendo una moneda de 1 euro en las ranuras. Si el borde dorado queda visible, indica que el dibujo está por debajo de 1.6 mm, la profundidad mínima legal según la normativa europea. La Dirección General de Tráfico (DGT) advierte que circular con neumáticos desgastados aumenta un 70% el riesgo de aquaplaning y puede suponer una sanción de 200 euros por rueda. Los expertos aconsejan sustituir los neumáticos cuando la profundidad del dibujo baja de 3 mm, especialmente en zonas húmedas o frías. Este método no reemplaza una revisión profesional pero sirve como alerta visual rápida. El 22 de octubre de 2024, EUROPA PRESS informó sobre esta práctica que se ha compartido en redes sociales y medios de comunicación.
Comparativa consumo freidora aire vs horno
La freidora de aire y el horno convencional tienen consumos energéticos diferentes debido a su diseño y funcionamiento. La freidora de aire consume entre 0,8 y 1,5 kWh por hora de uso, con una potencia de 1.000 a 1.800 vatios. Un horno convencional tiene una potencia de 2.000 a 5.000 vatios y consume entre 1 y 1,5 kWh por uso. Según TotalEnergies, usar una freidora de aire durante media hora cuesta entre 11 y 23 céntimos, mientras que un horno eléctrico puede duplicar esa cantidad. El horno requiere precalentamiento y pierde hasta un 25% del calor al abrir la puerta. La CNMC señala que el coste real depende del precio del kWh, que en 2025 será de 0,14 €/kWh en España. Cocinar en tramos horarios baratos y aprovechar el calor residual puede reducir el gasto hasta un 20%. Los hornos modernos de clase A o B con convección pueden consumir hasta un 60% menos que los antiguos. Pequeños gestos como no abrir el horno y planificar varias recetas pueden reducir el consumo energético hasta un 30% anual. La eficiencia también depende de la etiqueta energética del aparato y de desenchufar electrodomésticos cuando no se usan.
Ciberdelincuentes aprovechan caída de datáfonos
La caída de los datáfonos de Redsys en Madrid permitió a ciberdelincuentes enviar mensajes SMS fraudulentos suplantando a bancos. Un incidente en Amazon Web Services (AWS) causó la caída de miles de terminales. Los atacantes utilizaron smishing (SMS y phishing) para engañar a usuarios y obtener información confidencial. Según Javier Martín, cofundador de Agencia Ícaro, 'ningún sistema es infalible'. El ataque siguió un patrón: suplantación de identidad en el hilo oficial del banco, mensajes urgentes sobre bloqueos preventivos o cargos irregulares, indicaciones para verificar datos o mover fondos a cuentas de seguridad, y validación de transferencias inmediatas. Asoban Abogados recomendó bloquear canales de banca online, documentar mensajes y denunciar cuanto antes. También aconsejaron conservar pruebas para posibles reclamaciones. Para evitar estafas, recomendaron acceder a la banca online solo desde la app o web oficial, cambiar contraseñas si se introdujeron datos personales, y denunciar en Policía Nacional o Guardia Civil.
Fallo en AWS causa apagón global digital
Un fallo en la región 'us-east-1' de Amazon Web Services (AWS), ubicada en el norte de Virginia, EE. UU., ha provocado una caída masiva de servicios digitales globales. Esta región, inaugurada en 2006, alberga servicios críticos como Route 53 (gestión de DNS) y AWS SSO (inicio de sesión único), creando un punto único de fallo. Servicios como 'Fortnite', Slack y Perplexity se vieron afectados. AWS atribuye el problema a un error de resolución de DNS. La región 'us-east-1' tiene un historial de inestabilidad, con caídas significativas en diciembre de 2021. Expertos advierten que estos incidentes pueden facilitar campañas de phishing. La interdependencia de servicios complicó la resolución del problema, afectando incluso las herramientas de comunicación usadas por los técnicos. El incidente destaca la fragilidad de la infraestructura de nube pese a su aparente robustez.
IA no es software: riesgos y diferencias
Durante más de cuarenta años, el público ha asumido que el software puede fallar y que esos fallos se corrigen con parches. Sin embargo, el desarrollador Boyd Kane advierte que tratar a la IA como software tradicional es un error. La IA opera con patrones entrenados a partir de enormes cantidades de datos, no con reglas explícitas. Un modelo de lenguaje como ChatGPT o Claude no contiene instrucciones de comportamiento, sino una red de pesos numéricos que reflejan correlaciones estadísticas. Los errores en la IA provienen de los datos, no del código. En un programa clásico, un 'bug' es localizable, pero en una IA, el fallo puede esconderse en cientos de gigabytes de datos de entrenamiento. Reentrenar un modelo no garantiza la eliminación de errores. La IA es probabilística y sensible a matices, lo que hace imposible garantizar comportamientos estables. Los modelos de IA no se diseñan para cumplir reglas predefinidas, sino que aprenden a imitar comportamientos humanos. Sus capacidades emergen de manera impredecible, lo que puede esconder riesgos inesperados. Los expertos no pueden explicar completamente lo que el sistema 'ha aprendido'. El conjunto de datos FineWeb contiene unos 11 billones de palabras, lo que hace que encontrar la causa de un error sea extremadamente difícil.
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