La cara pública de nuestro ejército es el Secretario de Defensa Lloyd Austin. Incompetente y corrupto es como mejor se le describe. Es un político desvergonzado que se sirve a sí mismo, un antiguo general de cuatro estrellas que ahora va a trabajar vestido de traje. El Secretario de Defensa Austin fue humillado recientemente en la escena mundial por el Partido Comunista Chino. Buscó una reunión en un foro anual de seguridad en Singapur con su homólogo chino Li Shangfu, el nuevo ministro de Defensa de China.
El cofundador de Telegram explicó que las actualizaciones tienen que someterse "al oscuro proceso de revisión impuesto a todas las aplicaciones móviles por los monopolios tecnológicos", lo que causa "pérdidas financieras directas".
Elon Musk es el CEO de Tesla, el cual se había distinguido por sacar diferentes trucos de la manga para salvar a su compañía en diferentes situaciones. Algunas, muy comprometidas que dieron lugar a importantes crisis. Lo que no esperaba es que su Tesla Cybertruck, el buque insignia de la firma, le iba a dar tantos quebraderos de cabeza poco tiempo después. Y es que todo indica que la suerte se le ha acabado, tanto al propio Elon Musk, como a Tesla.
El principal responsable de la trama se anunciaba en un portal web y, además de no cumplir con lo acordado, chantajeaba a los que requerían de su trabajo. La investigación policial se inició después de varias denuncias referidas a la contratación de una persona que decía ser especialista informático. Este se anunciaba en Milanuncios ofreciendo sus servicios para recuperar contraseñas en redes sociales, reparar terminales telefónicos por medios remotos y espiar teléfonos y la aplicación WhatsApp de terceras person...
Desert Warrior, respaldada y financiada por Arabia Saudí como una especie de respuesta moderna a Lawrence de Arabia, se estrenó este fin de semana en 1.010 salas de Norteamérica con una recaudación inicial de tan solo 472.111 dólares. Eso supone una media por sala (PTA) de unos asombrosamente bajos 467 dólares.
“Si quieres, puedes”. La frase suena poderosa, optimista, casi irrefutable. Es el tipo de lema que aparece en camisetas de gimnasio, agendas escolares y vídeos virales en TikTok. Se repite como un mantra luminoso que promete que la vida está al alcance de quien se esfuerza lo suficiente. Pero ¿y si no es verdad? ¿Y si ese tipo de mensajes, lejos de empoderar, están hundiendo a muchas personas?
‘Juzgado de guardia’ es la última secuela televisiva de un clásico que se cancela por sus bajas audiencias. Y no es una excepción para estos experimentos: cuando vuelve un título legendario, lo normal es fracasar. Sólo hace falta echar un vistazo a la cartelera cinematográfica para constatar que vivimos en la era de las secuelas, las precuelas y los reinicios, también llamados reboots. Un fenómeno motivado por la nostalgia y la búsqueda de marcas reconocibles que aseguren resultados en taquilla y que no se limita al cine.
Sam Altman (CEO de OpenAI) reconoció en el pasado que su objetivo principal es alcanzar la AGI, la inteligencia artificial general que sería capaz de igualar a los humanos en muchas tareas. Sin embargo, su objetivo real es dar pie a la ASI, la superinteligencia artificial que, según él, llegará en "unos pocos miles de días". Por tanto, si la predicción de Altman se cumple, en los próximos años llegaremos a conocer las posibilidades de una IA capaz de superar a los humanos.
Tragedias como el hundimiento del Titanic, la explosión del transbordador espacial Challenger o la rotura del puente Hasselt Road hoy no se habrían producido gracias al desarrollo en ciencia de materiales. Todas estas catástrofes se habrían evitado con los avances en materiales que conocemos hoy. Con algunos cambios en la composición del acero, muchos desastres se habrían evitado. Y no solo el hundimiento de barcos.
Investigadores de Apple han encontrado "limitaciones fundamentales" en los modelos de inteligencia artificial de vanguardia, en un artículo que plantea dudas sobre la carrera de la industria tecnológica por desarrollar sistemas cada vez más potentes. El estudio, que evaluó la capacidad de los modelos para resolver problemas, añadió que a medida que los LRM se acercaban al colapso de su rendimiento, comenzaron a "reducir su esfuerzo de razonamiento". Los investigadores de Apple afirmaron que esto les pareció "particularmente preocupante"...
