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Google pretende poner orden en el historial de llamadas de los usuarios de Android con nuevos filtros que separan las llamadas de conocidos de las proceden de número de teléfono «spam».

Las llamadas no deseadas y automáticas aparecen a menudo en el historial, mezcladas con las que han realizado amigos y familiares u organizaciones de las que se esperaba una comunicación telefónica.

Para poner orden en el historial de recientes, Google introdujo una serie de filtros que clasifican las llamadas entrantes. Estos separan las llamadas de contactos, de las que spam y no spam. También hay otros para llamadas perdidas, como informa Google en su blog oficial.

Estos filtros están disponibles para Pixel en la aplicación Teléfono y aparecen como pestañas en la parte superior del historial, justo debajo de la barra de búsqueda de contactos, donde actualmente las llamadas se dividen en «Todo» y «Perdidas».

Microsoft presentó Magma, un nuevo modelo de base diseñado para realizar tareas de Inteligencia Artificial (IA) multimodal tanto en formato digital como en físico, ya que es capaz de procesar información visual y de lenguaje para planificar y ejecutar acciones en consecuencia, desde la navegación de una interfaz de usuario hasta la manipulación de robots.

La compañía tecnológica continúa innovando en materia de IA, concretamente, con el desarrollo del que define como el primer modelo de base capaz de «interpretar y fundamentar entradas multimodales dentro de su entorno».

Se trata de Magma, el nuevo modelo multimodal de Microsoft que, teniendo como base un objetivo descrito, es capaz de formular planes y ejecutar acciones para lograrlo de forma independiente, tanto en entornos digitales como físicos.

Esto se debe a que el modelo es capaz de unificar la inteligencia verbal, espacial y temporal, para «navegar por tareas y entornos complejos», tal y como ha explicado Microsoft en una publicación sobre el funcionamiento del modelo en GitHub.

Según la compañía, Magama es «una extensión» de los modelos de visión-lenguaje (VL). Esto se debe a que no sólo conserva la capacidad de comprensión entre la visión y el lenguaje, sino que también está equipado con la capacidad de planificar y actuar en case al mundo «visual-espacial», es decir, dispone de inteligencia espacial.

De esta forma, según subraya Microsoft, dispone de las habilidades necesarias para completar tareas que van desde la navegación de una interfaz gráfica de usuario (IU) hasta la manipulación de robots.

Para ello, la tecnológica detalló que el modelo está preentrenado en grandes cantidades de conjuntos de datos VL heterogéneos, que incluyen tanto imágenes, como vídeos y datos robóticos.

Sin embargo, en estos conjuntos de datos, los objetivos visuales accionables, por ejemplo, botones sobre los que se puede hacer clic en una IU, están etiquetados como Set-of-Mark (SoM). Igualmente, los movimientos de los objetos en los vídeos, como es el trazo de un brazo robótico, están etiquetados como Trace-of-Mark (ToM).

Teniendo esto en cuenta, las etiquetas SoM y ToM en los datos de entrenamiento a gran escala facilitan la adquisición de inteligencia espacial de Magma, de manera que, posteriormente, consigue crear «resultados de vanguardia», ya se a la hora de navegar a través de un «software» como para manejar robots.

Con todo ello, Magma es un proyecto de IA de Microsoft aún en desarrollo en colaboración con investigadores KAIST (Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea), la Universidad de Mayrland, la Universidad de Wisconsin-Madison y la Universida de Washington.

DeepSeek explorará con un nuevo equipos la Inteligencia artificial general (AGI, por su siglas en inglés) con un proyecto de código abierto que permitirá seguir su progreso «con total transparencia».

La firma tecnológica china estableció un «pequeño equipo» para centrarse en la AGI, un tipo de IA con una inteligencia equiparable a la humana y que tiene capacidad de autoaprendizaje.

En el anuncio, hecho a través de su perfil en X (antigua Twitter), DeepSeek informa de que se trata de un proyecto de código abierto y que publicarán cinco repositorios a partir de la próxima semana, con el objetivo de compartir su progreso «con total transparencia».

«Estos humildes bloques de construcción de nuestro servicio en línea han sido documentados, implementados y probados en batalla en producción», aseguran.

DeepSeek se dio a conocer a finales de enero por su «chatbot» del mismo nombre y el modelo de lenguaje DeepSeek R1, que ha sido desarrollado bajo un proceso de aprendizaje de refuerzo puro y que alcanza un rendimiento en tareas de razonamiento comparable a OpenAI o1, con un coste muy inferior.

La mención de la transparencia contrasta con el lanzamiento de DeepSeek R1, pues se cuestionó la falta de información, ya que la compañía china no ha compartido los conjuntos de datos ni el código utilizado para su entrenar.

También se cuestiona su seguridad, pues recopil¡ datos de usuarios que se almacenan en China, jurisdicción con diferentes estándares de privacidad y seguridad, y en la que la supervisión gubernamental es estricta.