Archivos anuales: 2022

La startup CausaLens ha desarrollado tecnología de inferencia causal, presentada como una herramienta sin código que no requiere que un científico de datos la use para introducir más matices, razonamiento y sensibilidad de causa y efecto en un sistema basado en IA.

La startup fintech francesa Lydia anuncia una ronda de Serie C de 100 millones de dólares y con dicha ronda alcanza la valoración de unicornio, es decir, de más de mil millones de dólares.

Beem que anuncia su primera aplicación para clientes, con una ronda inicial de 4 millones de dólares y su plan a largo plazo para convertirse en una tecnología de comunicaciones para las gafas Realidad Aumentada (AR) del futuro.

Los datos sintéticos son lo que parecen: datos falsos creados por algoritmos de aprendizaje automático en lugar de utilizar información del mundo real. Es una herramienta potente y útil para generar datos, como imágenes médicas, cuando la privacidad es una problema clave.

Calificar los síntomas en una escala numérica parece fácil, pero puede ser más difícil de lo que parece. ¿Cuánto te dolió cuando te golpeaste el dedo del pie? ¿Fue un dos de 10? ¿Un...

El éxito de web3 depende de la innovación para resolver los nuevos desafíos de seguridad creados por diferentes arquitecturas de aplicaciones. En web3, las aplicaciones descentralizadas o "dApps" se construyen sin depender de la lógica de aplicación tradicional y las capas de bases de datos que existen en Web 2.0; en cambio, se utilizan una cadena de bloques, nodos de red y contratos inteligentes para administrar la lógica y el estado.

Twitter presenta una nueva herramienta para creadores llamada "Panel de creador". Está diseñada para ayudar a los creadores a analizar cómo ganan dinero en Twitter y cuánto ganan con las funciones de monetización, como Super Follows y Ticketed Spaces. Los creadores de contenidos también pueden usar el panel para buscar en su historial de ingresos y ver información sobre los próximos cobros.

Ikigai, una startup basada en investigaciones del MIT, persigue simplificar la creación de flujos de trabajo en los que el factor humano es relevante e insustituible. Mientras que la automatización tradicional de procesos robóticos (RPA) trata de crear robots para tareas repetitivas, Ikigai quiere facilitar la creación de flujos de trabajo en los que los humanos deben tomar decisiones como parte del proceso.