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El avance de la inteligencia artificial en la enseñanza
ADEMÁS: Apple retira los resúmenes de noticias generados por IA tras titulares erróneos
Bienvenidos, entusiastas de la IA
Un discreto experimento educativo en Nigeria acaba de superar todas las expectativas, convirtiendo seis semanas de tutoría con IA en un avance educativo equivalente a dos años.
¿Podría un potente modelo de aprendizaje impulsado por IA ser la solución para resolver la crisis educativa global?
En el resumen de IA de hoy:
La tutoría con IA muestra resultados asombrosos
Apple retira los resúmenes de noticias generados por IA tras titulares erróneos
Microsoft presenta un modelo de IA para el descubrimiento de materiales
4 nuevas herramientas de IA
Tiempo de lectura: 4 minutos
Un nuevo estudio en Nigeria ha revelado que los estudiantes que utilizaron la IA como tutor extracurricular lograron avances en el aprendizaje equivalentes a dos años de educación tradicional en solo seis semanas, demostrando el potencial del aprendizaje impulsado por IA en regiones en desarrollo.
Los detalles:
El piloto respaldado por el Banco Mundial combinó tutoría con IA y la orientación de profesores en un entorno extracurricular, con un enfoque principal en el desarrollo de habilidades en el idioma inglés.
Los estudiantes superaron significativamente a sus compañeros en inglés, alfabetización en IA y habilidades digitales, con un impacto que también se reflejó en sus exámenes escolares regulares.
La intervención mostró mejoras destacadas, especialmente en las niñas que estaban rezagadas, lo que sugiere que la tutoría con IA podría ayudar a reducir las brechas de género en la educación.
El impacto del programa también aumentó con cada sesión adicional a la que asistían, lo que sugiere que programas más largos podrían generar beneficios aún mayores.
Por qué es importante:
Este estudio representa uno de los primeros trabajos rigurosos que demuestra impactos significativos en el mundo real en un país en desarrollo. La clave parece ser usar la IA como complemento de los docentes, y no como un reemplazo; los resultados sugieren que la tutoría con IA podría contribuir a abordar la crisis global de aprendizaje, especialmente en regiones con escasez de maestros.
Apple ha desactivado temporalmente su función de resúmenes de noticias impulsada por IA en Apple Intelligence después de varios casos en los que el sistema generó titulares completamente falsos, incluidos reportes inventados sobre arrestos y muertes que nunca ocurrieron.
Los detalles:
La función, lanzada en septiembre con el iPhone 16, tenía como objetivo resumir múltiples notificaciones de noticias en breves resúmenes.
Organizaciones de noticias importantes, como la BBC y The Washington Post, se quejaron de que la función contradecía los informes originales y socavaba la confianza en las noticias.
La BBC presentó quejas sobre la función ya en diciembre, instando a Apple a retirarla debido a errores factuales graves en los reportes de noticias de última hora.
Apple ha anunciado que tiene la intención de hacer que los resúmenes generados por IA sean más claramente etiquetados y dar a los usuarios más control sobre qué aplicaciones pueden utilizar esta función de resumen.
Por qué es importante:
Apple Intelligence ha dejado mucho que desear, por decir lo menos, y permitir que resúmenes erróneos se difundan durante un mes no solo perjudica la confianza del público en el periodismo, sino también en todos los productos impulsados por IA en general. Apple aún tiene un largo camino por recorrer para llevar su IA a los niveles de sus competidores y a la altura de las expectativas iniciales que se generaron al momento de su lanzamiento.
Microsoft Research acaba de publicar MatterGen, un modelo de IA capaz de generar nuevos materiales con propiedades específicas, lo que marca un cambio importante en la forma en que los científicos descubren y diseñan materiales.
Los detalles:
El modelo utiliza una arquitectura de difusión que genera simultáneamente tipos de átomos, coordenadas y estructuras cristalinas a lo largo de la tabla periódica.
En las pruebas, MatterGen produjo materiales estables más de dos veces de manera más efectiva que los enfoques anteriores, con estructuras diez veces más cercanas a sus estados energéticos óptimos.
Un sistema complementario llamado MatterSim ayuda a validar las estructuras generadas, creando una línea de trabajo integrada para el descubrimiento de materiales.
El modelo puede ajustarse para crear materiales con propiedades específicas, teniendo en cuenta las limitaciones prácticas del diseño, como los riesgos en la cadena de suministro.
Por qué es importante:
El enfoque tradicional de prueba y error en el descubrimiento de materiales es lento y costoso. Al generar directamente candidatos viables con las propiedades deseadas, MatterGen podría acelerar drásticamente el desarrollo de materiales avanzados para sectores como la energía limpia, la computación y otras tecnologías clave.
NUEVAS HERRAMIENTAS
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NOTICIAS EXPRESS
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Krea AI lanzó una nueva función de imagen a objeto 3D en su suite creativa, que permite a los usuarios convertir imágenes generadas en objetos editables para colocarlos y usarlos en la herramienta en tiempo real de la empresa.
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La empresa china de robótica Mirror Me presentó Black Panther 2.0, un perro robot capaz de correr 100 metros en menos de 10 segundos, con articulaciones de resorte que le permiten imitar el movimiento de un animal real.
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