OSCAR TRABAZOS

La reciente introducción de Sora por OpenAI marca un antes y un después en la generación de contenido mediático. Esta innovación se erige sobre un pilar de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje profundo (deep learning), redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes y redes neuronales recurrentes (RNN) para la comprensión y generación de lenguaje natural. Sora no solo entiende las instrucciones en texto; también tiene la capacidad de interpretar y generar contenido visual que se alinea con la complejidad y dinamismo del mundo real. La tecnología detrás de Sora aprovecha los avances en IA generativa, similar a los progresos observados en modelos previos como DALL·E para la creación de imágenes y GPT-3 para el procesamiento de texto. Sin embargo, Sora lleva esto a un nuevo nivel al generar videos de hasta un minuto, desafiando los límites anteriores de duración y calidad. Esto es posible gracias a una sofisticada comprensi

CaixaBank ha lanzado un ambicioso proyecto llamado GenIAl, formando un equipo de más de 100 expertos para desarrollar aplicaciones con inteligencia artificial generativa (IA). Este paso destaca el creciente interés y la inversión en IA en el sector financiero. La iniciativa de CaixaBank, tal y como se explica desde su departamento de comunicaciónen su portal de noticias , se centra en innovar tanto en procesos internos como en servicios al cliente. El equipo, en colaboración con socios tecnológicos, busca explorar y aplicar modelos avanzados de IA no disponibles en el mercado, resaltando la importancia de la IA en la transformación digital. GenerAIve: Un Aliado Potencial para CaixaBank y las Finanzas El comunicado de CaixaBank sobre su equipo GenIAl , centrado en la IA generativa, me ha llevado a reflexionar sobre las posibles sinergias entre GenerAIve y entidades financieras como CaixaBank. GenerAIve, con su capacidad para crear contenido pertinente y autenticar información, se perfil

Como experto en inteligencia artificial y big data, he dedicado gran parte de mi carrera profesional a enfrentar uno de los retos más complejos de nuestra era digital: las fake news. Este fenómeno, que va más allá de la mera desinformación, amenaza la integridad de nuestro entorno informativo y, por ende, la toma de decisiones en todos los ámbitos de la sociedad. En este contexto, mi trabajo en Trawlingweb ha sido fundamental. Aquí, he liderado iniciativas de investigación y desarrollo que han dado forma a herramientas avanzadas para la detección y análisis de noticias falsas. Estas soluciones, que combinan lo último en IA, big data y web scraping, no solo representan un avance técnico significativo, sino que también proporcionan a nuestros clientes un medio fiable para navegar en un océano de información a menudo turbulento. Este artículo se propone profundizar en cómo, a través de mi liderazgo y experiencia en Trawlingweb, hemos abordado las diversas facetas de las fake news, marcand

  Sam Altman despedido? Verdad o Fake News? GenerAIve dice que es verdad. O como validar si una notícia es fake news a nivel global en tan solo 3 minutos. https://lnkd.in/egR2ceDB #InteligenciaArtificial   #BigData   #WebScraping   #artificialintelligence   #bigdata   #datascraping   #prompt   #datamining   #inteligenciaartificial   #innovation   #technology   #futurism   #digitalmarketing   #GenAI   #AI   #IA   #fakenews   #GenerAIve

La clasificación neural es una técnica avanzada que utiliza redes neuronales para categorizar datos en clases específicas. En el contexto de la detección de titulares engañosos,  Trawlingweb.com  ha desarrollado un enfoque de clasificación neural en dos etapas que busca identificar y categorizar titulares basándose en su veracidad y naturaleza. ¿Por qué dos etapas? El proceso de clasificación en dos etapas se diseñó para abordar la complejidad y la variedad de titulares engañosos en la web. La primera etapa actúa como un filtro inicial, identificando titulares que son potencialmente problemáticos. La segunda etapa, más detallada, determina la naturaleza exacta del problema. Primera Etapa — Detección Preliminar: Esta etapa se centra en identificar si un titular es potencialmente problemático. Utiliza características generales del titular, como su estructura, elección de palabras y tono, para determinar si es probable que sea engañoso o clickbait. Los titulares que pasan este filtro se c