IA secrets

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• DeepFake Estafa $25 Millones a una Empresa

• Meta comienza a marcar las Imágenes Creadas por IA

• Prompt del dia : Estrategia de Creación de contenido

• Consigue un trabajo utilizando la Inteligencia Artificial en 30 días

• La IA descifra un Pergamino de 2000 Años dañado por el Monte Vesubio

• ¡Descubre a PokéLLMon: La IA que desafía a los jugadores humanos en Pokémon!

🤣Chiste del dia creado por IA

¿Por qué la impresora siempre está de buen humor? Porque cada día imprime "positividad"

💪DeepFake Estafa $25 Millones a una Empresa

Un empleado de una multinacional de Hong Kong ha sido víctima de una estafa de 25 millones de dólares utilizando deepfakes. Los estafadores recrearon digitalmente la apariencia y la voz del CFO y otros directivos de la empresa para engañar al empleado y que realizara una serie de transferencias bancarias.

El caso es aún más preocupante por el uso de videollamadas. En el pasado, las estafas con deepfakes se han realizado principalmente a través de llamadas de voz, pero en este caso, los estafadores utilizaron videollamadas para aumentar la credibilidad del engaño.

¿Cómo se realizó la estafa?

• Los estafadores enviaron un correo electrónico al empleado haciéndose pasar por el CFO y le solicitaron que realizara una transferencia bancaria.

• Posteriormente, se pusieron en contacto con el empleado por videollamada y, utilizando deepfakes, recrearon la apariencia y la voz del CFO y otros directivos de la empresa.

• Durante la videollamada, los estafadores dieron instrucciones al empleado para que realizara una serie de transferencias bancarias a cuentas controladas por ellos.

• El empleado, creyendo que estaba hablando con los verdaderos directivos de la empresa, siguió las instrucciones y realizó las transferencias.

¿Cómo detectar una estafa con deepfakes?

• Desconfía de las solicitudes de dinero urgentes.

• Verifica la identidad de la persona que te contacta.

• Presta atención a detalles en la imagen y el sonido.

• Utiliza herramientas de detección de deepfakes.

Este caso pone de manifiesto el peligro que suponen las estafas con deepfakes. A medida que la tecnología avanza, los deepfakes se vuelven cada vez más sofisticados y difíciles de detectar. Es importante estar alerta y tomar medidas para protegerse de este tipo de estafas.

Las estafas con deepfakes son una amenaza real, pero con las medidas de precaución adecuadas puedes protegerte.

🧰Frase IA-nspiracional

"Las montañas más altas se escalan con pasos firmes y determinación inquebrantable. ¡No te detengas ante los desafíos, porque cada obstáculo es una oportunidad para crecer y alcanzar la cima!"

🟢Meta comienza a marcar las Imágenes Creadas por IA

Meta está implementando etiquetas "Imaginado con IA" en imágenes generadas por IA publicadas en Facebook, Instagram y Threads.

El objetivo de la compañía es aumentar la transparencia del contenido generado por IA, incluyendo video y audio, mediante etiquetas visibles, marcas de agua invisibles y metadatos incrustados en los archivos de imagen.

Específicamente, Meta está colaborando con socios de la industria, incluidos Google, OpenAI, Microsoft, Adobe, Midjourney y Shutterstock, para desarrollar estándares comunes para etiquetar e identificar contenido generado por IA, como los metadatos C2PA e IPTC.

Las imágenes fotorrealistas creadas con la función de IA patentada de Meta también llevarán la etiqueta visible "Imaginado con IA" y una marca de agua invisible, así como metadatos apropiados.

En los "próximos meses", Meta comenzará a etiquetar contenido de IA en todos los idiomas admitidos por cada aplicación.

Aunque esta es la mejor aproximación técnicamente factible hoy en día, Meta señala que no es posible identificar todo el contenido generado por IA, y los humanos pueden eliminar etiquetas invisibles.

La compañía está trabajando en clasificadores más avanzados para reconocer automáticamente contenido generado por IA y está explorando tecnologías de marca de agua como Stable Signature, que integra marcas de agua directamente en el proceso de creación de imágenes, haciéndolas más difíciles de deshabilitar, según Meta.

Hasta que la tecnología de detección de video y audio esté estandarizada y madura, Meta también insta a los usuarios a etiquetar contenido orgánico con video fotorrealista o audio que suene realista y que haya sido creado o modificado digitalmente.

Meta amenaza poner sanciones a las cuentas que no cumplan con estas directrices. . Meta proporcionará una herramienta de etiquetado para nuestras fotos.

🤖Prompt del dia : Estrategia de Creación de contenido

"Crea una estrategia de contenido para redes sociales para una empresa [Sector de tu empresa]. Indica los temas clave, la frecuencia de publicación y las métricas de éxito. (Proporciona información sobre el público objetivo). El objetivo es desarrollar una estrategia de contenido efectiva que aumente la participación de la audiencia, genere interacciones significativas y aumente la visibilidad de la marca en las redes sociales."

🔴Consigue un trabajo utilizando la Inteligencia Artificial en 30 días

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🧰La IA descifra un Pergamino de 2000 Años dañado por el Monte Vesubio

📜 El pergamino forma parte de los "Papiros de Herculano", una colección de aproximadamente 800 rollos griegos que resultaron quemados durante la erupción volcánica del año 79 d.C., que sepultó la antigua ciudad romana de Pompeya.

Después de varios intentos infructuosos por abrir el pergamino debido a los extensos daños, se inició Este proyecto con el objetivo de acelerar la investigación, ofreciendo un premio de un millón de dólares.

🤔 ¿Cómo contribuyó la IA? El equipo empleó tecnología de inteligencia artificial para distinguir la tinta del papiro. A través de técnicas de reconocimiento de patrones, lograron interpretar las tenues letras griegas en el pergamino.

👨🏻‍🏭 ¿Qué descubrieron exactamente?

Los investigadores, mediante sus esfuerzos conjuntos, lograron descifrar aproximadamente un cinco por ciento del pergamino.

Nat Friedman, uno de los organizadores del desafío, sugirió en una publicación en X que el autor del pergamino probablemente fuera el filósofo epicúreo Filodemo, quien abordaba temas como la música, la gastronomía y la búsqueda de los placeres de la vida.

¿Que te parece este hallazgo?¿Piensas que la IA es una aliada en la arqueología y la historia?

🧰¡Descubre a PokéLLMon: La IA que desafía a los jugadores humanos en Pokémon!

¿Puedes atraparlos a todos? Te presentamos a PokéLLMon, el agente de IA que está dando la batalla a los jugadores humanos en el mundo de Pokémon.

PokéLLMon es un agente de IA basado en modelos de lenguaje que puede vencer a humanos en Pokémon. Utiliza modelos de lenguaje grandes, entradas de wiki y una forma de aprendizaje por refuerzo para crear un agente de IA comparable a los jugadores humanos.

El equipo del Instituto de Tecnología de Georgia ve este proyecto como un campo de pruebas para desarrollar agentes que puedan comportarse como humanos en mundos virtuales.

Según el equipo, los juegos de combate táctico, especialmente las Batallas Pokémon, proporcionan un formato adecuado porque ofrecen tasas de victoria medibles y oponentes consistentes, como IA o jugadores humanos, siempre están disponibles.

Las Batallas Pokémon son desafiantes estratégicamente, requiriendo que los jugadores consideren una amplia gama de factores, desde las características de los Pokémon hasta las condiciones ambientales del juego.

PokéLLMon lee la Pokédex y aprende en batalla. Sin ayuda, incluso los mejores modelos de lenguaje, como GPT-4, se quedan muy por debajo del nivel humano. Por lo tanto, el equipo desarrolló un método basado en tres elementos clave:

1. Aprendizaje por Refuerzo en Contexto (ICRL): PokéLLMon mejora su estrategia iterativamente basada en retroalimentación de batallas anteriores. Esta retroalimentación incluye información sobre la evolución del HP de un Pokémon, la efectividad de los ataques y la prioridad de ejecución de movimientos.

2. Generación Aumentada de Conocimiento (KAG): Permite a PokéLLMon incorporar conocimientos externos, como ventajas de tipo y efectos de movimientos o habilidades, en su toma de decisiones.

3. Generación de Acciones Coherentes (CAG): Se utiliza para mitigar el fenómeno del "cambio de pánico", asegurando que el agente no actúe precipitadamente en un estado de "pánico."

PokéLLMon vence a humanos, pero aún tiene debilidades.

En batallas en línea contra jugadores humanos, tiene una tasa de victoria del 49% en batallas de escalera y del 56% en batallas uno a uno.

Aunque está a la par con los jugadores humanos en muchas áreas, todavía tiene debilidades y el equipo está trabajando para abordarlas.

Puedes encontrar toda la información del modelo en Este Enlace

🔴Imagen creada por Inteligencia Artificial

¿Y si toda nuestra comida viniese de Àrboles?

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