Los usuarios promocionan a Whisper JAX como la API de voz a texto más rápida

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Marca de tiempo: 24 de abril de 2023 5:00 p.m.
Nodo de origen: 2607028

Es posible que Mark Zuckerberg haya popularizado el término "metaverso", pero es posible que el fundador y director ejecutivo de Meta ya no presente el metaverso a los usuarios y anunciantes con el mismo entusiasmo que antes. O eso parece. Últimamente, Meta ha mostrado un mayor enfoque en la IA generativa.

La IA generativa es un conjunto de técnicas de aprendizaje automático que permiten a las computadoras generar texto, dibujar imágenes y crear otros medios que se asemejan a la producción humana. Ahora, Meta está tratando de enganchar a los usuarios y anunciantes con sus videos de formato corto y herramientas de IA similares a TikTok.

La empresa de tecnología con sede en California recientemente anunció la creación de una nueva unidad de producto enfocada en inteligencia artificial – Meta AI. La división está encabezada por el actual director de productos, Chris Cox, y combina varios equipos en Meta.

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Meta presenta DinoV2

El equipo de Meta está desarrollando personas de IA que pueden ayudar a los usuarios de muchas maneras, afirma Zuckerberg. Esto incluye pruebas con experiencias de chat de IA en WhatsApp y Messenger, filtros de imagen de IA y formatos de anuncios en Instagram, y video de IA y experiencias multimodales.

El año pasado, Meta AI presentó Make-A-Video, un sistema de inteligencia artificial que permite a los usuarios generar videos a partir de un mensaje de texto. Más recientemente, lanzó varios productos de IA, incluidos DinoV2 y SAM.

Lanzado el 17 de abril, DinoV2 es un modelo generativo de IA que puede generar rápidamente activos 3D para mundos virtuales. De acuerdo a un del blog, el modelo puede crear formas tridimensionales (3D) con topología, ricos detalles geométricos y texturas a partir de datos como imágenes y videos.

DinoV2 utiliza el aprendizaje autosupervisado, una técnica que permite que el modelo aprenda de grandes cantidades de datos sin etiquetar sin ninguna asistencia de etiquetado externa, dice Meta. La herramienta puede ser muy útil para creadores de contenido de video y en otras aplicaciones.

Meta dijo que usó el modelo en colaboración con Restaurar adelante para “mapear bosques, árbol por árbol, a través de áreas del tamaño de continentes”. DinoV2 puede identificar y reconocer varios objetos dentro de un video, como personas, mascotas y otros elementos. También es capaz de identificar las relaciones entre estos objetos y la escena como un todo.

Emprendedor digital Abah descrito el modelo en Twitter como “un paso innovador hacia el logro de modelos de visión por computadora a nivel de la industria. El uso del aprendizaje autosupervisado cambia las reglas del juego y seguramente causará sensación en la industria de la tecnología”.

Otros expresaron interés en usar DinoV2 en agricultura, medicina y otras industrias. SAM, por otro lado, es un nuevo modelo de IA que puede identificar objetos individuales dentro de una imagen. Viene con un conjunto de datos de anotaciones de imágenes que está disponible para que lo utilicen los investigadores.

Problemas del metaverso de Meta

En los últimos meses, un número creciente de grandes empresas de tecnología se han vuelto cool en el metaverso a medida que el enfoque cambia a la nueva locura de los chatbots de IA.

En febrero, el gigante tecnológico chino Tencent Holdings recortó personal en su unidad de realidad extendida (XR) y plegó los planes para el hardware de realidad virtual (VR). Tanto Meta como Microsoft han reducido sus planes de metaverso a lo grande.

La división Reality Labs de Meta, la parte del negocio enfocada en la realidad virtual y el metaverso, ha estado perdiendo dinero desde su inicio y reportó más de $13.7 mil millones en pérdidas el año pasado. La compañía está en camino de eliminar más de 21,000 puestos de trabajo este año.

Microsoft cerró su brazo de metaverso VR AltspaceVR el 10 de marzo y también despidió a todo el personal en sus populares proyectos de realidad extendida HoloLens y Mixed Reality Tool Kit (MRTK).

Los recortes coinciden con la exageración actual que rodea a los chatbots de IA, que comenzó con el gran éxito de OpenAI. ChatGPT. Microsoft está liderando una ola de gastos en tecnología de inteligencia artificial, con miles de millones de dólares invertidos en adquirir los poderes de ChatGPT para su búsqueda en Bing.

A medida que el éxodo de los gigantes tecnológicos globales planteó dudas sobre si el metaverso está perdiendo fuerza, Meta se ha vuelto más agresivo en su desarrollo de IA, en un movimiento que, paradójicamente, podría reforzar sus ambiciones de metaverso.

La entrada de la compañía en herramientas generativas como DinoV2 puede verse como un movimiento hacia el metaverso, el mundo virtual donde las personas pueden interactuar entre sí como lo hacen en el mundo real. Con DinoV2, Meta espera crear una experiencia más inmersiva para los usuarios y ampliar los límites de lo que es posible con la tecnología de IA.

La carrera de IA se calienta

El enfoque de IA de Meta es parte de una tendencia más amplia en la industria tecnológica, ya que las empresas se apresuran a incorporar inteligencia artificial en sus productos y servicios. Adobe, por ejemplo, presentó recientemente varias herramientas de inteligencia artificial, incluido Adobe Sensei.

Como MetaNews anteriormente reportaron, Sensei utiliza el aprendizaje automático para automatizar tareas y mejorar la experiencia del usuario. Las herramientas de inteligencia artificial de Adobe también incluyen Adobe Stock, una herramienta impulsada por inteligencia artificial que ayuda a los usuarios a encontrar las imágenes adecuadas para sus proyectos.

También está Adobe Experience Cloud, que utiliza IA para personalizar las experiencias de los clientes. Sin embargo, Adobe no tiene ningún producto que sea directamente comparable con DinoV2 o SAM.

Sin embargo, el hecho de que DinoV2 necesite cantidades de datos también significa que la precisión de los datos puede ser un desafío importante para el modelo de IA, ya que los datos incorrectos o inconsistentes pueden afectar negativamente el rendimiento y la precisión del modelo.

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