@DAE_IPN Hola @DAE_IPN estoy tratando de hacer el pago para el certificado y carta de pasante digital NMS pero la cuenta para hacer el deposito que me dieron no esta funcionando, ya lo intente desde varios bancos incluso desde BANORTE y no funciona, al parecer la cuenta esta bloqueada.
🔴 #Atención Ayúdanos a Encontrar a David: Tu Compartir Hace la Diferencia.
Un simple clic puede llevar la imagen de David a alguien que lo haya visto o que tenga información crucial.
Por favor, si tienen algún dato o lo han visto, no duden en contactar a las autoridades o a la @FiscaliaMich
#Desaparecido #SeBusca #Alerta #RedAMLO #ULTIMAHORA
Mi experiencia con Google #Gemini 🚀
Llevo un par de semanas explorando Gemini en diversas tareas, y debo decir que he tenido buenos resultados.
Desde resumir conversaciones y documentos extensos, hasta generar reportes detallados, optimizar código, refinar tickets de Jira y redactar correos, entre otras tareas.
En este post, quiero compartirles mis experiencias, descubrimientos y algunos consejos para aprovechar al máximo esta opción adicional de las ya conocidas #ChatGPT y #Claude
Empezaré explicando que es Gemini para quién aún no lo conoce.
🔍 ¿Qué es Google Gemini?
Es un modelo de lenguaje multimodal, lo que significa que puede procesar y generar diferentes tipos de datos, como texto, código, audio y video. A diferencia de los modelos anteriores, Gemini ha sido entrenado en una cantidad masiva de datos de alta calidad, lo que le permite responder a las preguntas de una manera más informativa y precisa.
Para información más técnica de esto les sugiero revisar los siguientes documentos https://t.co/grZaCtuwrl
https://t.co/Iirm5aTvdO
En este modelo más reciente, Gemini aborda la necesidad de sistemas de IA que comprendan no solo texto, sino también imágenes, videos y datos estructurados en tiempo real. Este enfoque multimodal lo posiciona como un competidor directo a modelos como OpenAI GPT-4.
Entre sus características principales se encuentran:
📌Multimodalidad: Gemini combina texto, imágenes y otros formatos de datos, permitiendo interacciones más naturales y completas.
📌 Integración con Google Cloud: Diseñado para desarrolladores, permite implementar APIs robustas que se adaptan a aplicaciones comerciales y empresariales.
📌 Velocidad y Escalabilidad: Aprovecha las optimizaciones de los Tensor Processing Units (TPUs) de Google para ofrecer tiempos de respuesta reducidos incluso con grandes volúmenes de datos.
📌 Fine-tuning Avanzado: Facilita personalización para industrias específicas, desde salud, ecommerce, edutech hasta finanzas.
🧠 Arquitectura
Si nos enfocamos a detalles más técnicos, Gemini se construye sobre una base de Transformer, pero con innovaciones que mejoran tanto la eficiencia como la precisión.
Algunas de estas mejoras incluyen:
📌 Pre-entrenamiento multimodal: Los modelos Gemini están diseñados para integrar múltiples flujos de datos (texto, imágenes y videos) desde la etapa inicial del entrenamiento.
📌 Contextualización avanzada: Incorpora un sistema de memoria dinámica que le permite entender contextos más amplios y responder de manera más precisa, especialmente en aplicaciones conversacionales. Este es uno de los puntos que me parecen más importantes por su adaptación de lo que va conociendo.
📌 Capacidades Multilenguaje: Entrenado en cientos de idiomas, Gemini garantiza un desempeño excepcional en diferentes regiones, adaptándose cultural y lingüísticamente. Lo he utilizado en inglés y español y los resultados suelen ser mejor que ChatGPT principalmente si comparo el contexto y como se adapta culturalmente.
💡Ventajas competitivas
Particularmente entre lo que más me gusta es que no se siente tan aislado como ChatGPT, es decir, desde Google Docs hasta Google Sheets, Gemini permite la creación automática de contenido, resúmenes inteligentes y análisis avanzados con solo unos clics. Su integración con la nube y el ecosistema Google permite tener un impacto mayor que si usas otros modelos de IA.
Y en el caso de quienes prefieren ir directo al desarrollo también está disponible a través de Google Cloud, y podemos acceder a modelos pre-entrenados o personalizarlos para aplicaciones específicas como: análisis predictivo, chatbots contextuales y generación de contenido a gran escala.
🤔 Conclusiones
En lo personal, creo que la competencia se va a mantener entre Gemini y #ChatGPT, y esto va a permitir que ambas empresas busquen expandir sus capacidades constantemente gracias a la retroalimentación de miles de millones de usuarios.
Esta carrera por ser la empresa más representativa en modelos generativos ya lo podemos ver en los siguientes tweets, donde de un día a otro el posicionamiento cambia y demuestran las grandes capacidades de cada uno.
Un poco de lectura al respecto:
https://t.co/SO1Sfy7iQm
https://t.co/B2f4eJtb2P
https://t.co/lLekukofSr
Si te gusto este post y deseas compartir un poco de tu experiencia me encantaría leer tus comentarios
#Google #GDE
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