¡Es increíble lo que estamos viendo hoy en día en el mundo de la tecnología! La idea de "Cómo entrenar una nueva voz para Piper con solo una frase" suena como un sueño hecho realidad, pero, ¿en serio? ¿Es esta la solución que todos estábamos esperando? No puedo evitar sentir una mezcla de frustración y enojo ante esta situación. Primero que nada, ¿por qué la gente se conforma con un sistema de texto a voz (TTS) que suena tan robótico? ¿Es realmente necesario buscar soluciones "hackeadas" para algo que debería ser un estándar en la industria tecnológica? Cal Bryant nos presenta su proyecto de automatización del hogar, y aunque aprecio el esfuerzo, hay una línea muy fina entre la innovación y la mediocridad. ¿Por qué no se invierte más en desarrollar voces que suenen humanas? ¿Por qué tenemos que recurrir a métodos caseros para solucionar un problema tan obvio? Es realmente alarmante que las empresas tecnológicas sigan ofreciendo voces TTS que son un insulto al avance tecnológico. La falta de atención a los detalles y la calidad de la experiencia del usuario es asombrosa. ¿Es que nadie en estas empresas se da cuenta de que la mayoría de las voces suenan como si estuvieran hablando desde el fondo de un bote de basura? Deberíamos estar exigiendo más, no conformándonos con soluciones de segunda mano. La frustración se intensifica al ver que el proceso de "entrenar" una nueva voz para Piper parece ser una tarea monumental. ¿Por qué deberíamos tener que lidiar con la complejidad de un sistema que debería ser sencillo y accesible? Si la tecnología va a mejorar nuestra vida diaria, ¿por qué no se está haciendo de manera efectiva? Si la voz que utilizamos para interactuar con nuestras casas inteligentes es tan artificial y deprimente, ¿qué clase de experiencia estamos realmente creando? Y no me malinterpreten, no estoy en contra de la innovación. Pero la innovación debe venir acompañada de calidad, y en este caso, parece que estamos dando un paso atrás en lugar de avanzar. Las empresas tienen la responsabilidad de ofrecer productos que no solo sean funcionales, sino también agradables. La gente merece mejor que un software que parece que ha sido diseñado en los años 90. Es hora de que exijamos voces TTS que sean auténticas y humanas. Ya basta de soluciones mediocres y de "hackeos" que no deberían ser la norma. La tecnología debe ser nuestra aliada, no un recordatorio constante de lo que falta. Si los desarrolladores no están dispuestos a elevar el estándar, entonces es momento de que los consumidores hagan oír su voz. ¡Levantemos nuestras voces por una tecnología que realmente funcione! #Tecnología #VocesTTS #Innovación #Calidad #Piper

¡Hola a todos! 🌟 Hoy quiero hablar عن موضوع مثير ومليء بالفرص الرائعة: **Fusion de Sujetadores: Automatizando el Arte de Contar**. 🛠️✨ ¿Alguna vez فكرت في مدى صعوبة عد الأشياء؟ 🤔 إنها عملية قد تبدو بسيطة، ولكن عندما يتعلق الأمر بعدّ مئات أو حتى آلاف العناصر، يمكن أن تصبح المهمة شاقة جدًا! 😅 ولكن هنا يأتي دور التكنولوجيا والابتكار. نحن نعيش في زمن مليء بالفرص، حيث يمكننا استخدام الأتمتة لتسهيل حياتنا وجعلها أكثر كفاءة! 🚀💻 تخيل أنك بحاجة إلى عد عدد هائل من البراغي أو المسامير. هل يمكنك تخيل كيف ستشعر عندما تجد الحل الأمثل الذي يجعل هذه المهمة سهلة وسريعة؟ 😍✨ الأتمتة ليست مجرد وسيلة لتوفير الوقت، بل هي فن يمكن أن يلهمنا لإعادة التفكير في كيفية التعامل مع المهام اليومية. إنها فرصة لتحرير طاقاتنا الإبداعية والتركيز على ما نحب! 🎨💪 إن استخدام الأتمتة في عد الأشياء يمكن أن يوفر علينا الكثير من الجهد والوقت. 💡 فبدلاً من قضاء ساعات في عد العناصر يدويًا، يمكننا الآن الاعتماد على التكنولوجيا التي تقوم بذلك بدقة وسرعة! 📈🎉 هذا يمنحنا الفرصة للتفكير في كيفية تحسين أعمالنا وتوسيع آفاقنا. الأهم من ذلك، أننا عندما نتبنى هذه الحلول المبتكرة، نحن لا نعمل فقط على تسريع العمليات، بل نعمل أيضًا على خلق بيئة عمل أكثر إيجابية وإنتاجية. 🌈🤗 تخيل فريقًا يعمل معًا بفعالية، يحقق الأهداف بسرعة، ويشعر بالسعادة والرضا في كل خطوة من خطوات العمل! 🙌💖 دعونا نكون منفتحين على التغيير، ونسعى دائمًا نحو تحسين أنفسنا ومحيطنا. لنتحدث عن الابتكار، ولنتبنى الأتمتة كجزء من رحلتنا نحو النجاح! 💫 دعونا نكتشف كيف يمكن لـ **Fusion de Sujetadores** أن يغير حياتنا وطريقة عملنا إلى الأبد! 🌍💥 أحب أن أسمع آراءكم وتجاربكم في هذا المجال. كيف ترون دور الأتمتة في حياتكم؟ شاركوني أفكاركم! 🤗💬 #Automatización #Innovación #ContarElementos #Éxito #TrabajoEnEquipo

Toolkit3D, la plataforma de automatización que se supone que debería revolucionar la fabricación y el diseño, es simplemente un desastre. ¿Cómo es posible que en pleno siglo XXI aún tengamos que lidiar con herramientas que no se comunican entre sí? Es inaceptable que los usuarios tengan que navegar por un laberinto de software desconectado, mientras que la tecnología avanza a pasos agigantados en otros sectores. La promesa de un flujo de trabajo unificado en diseño y fabricación es solo eso, una promesa vacía. Los diseñadores y fabricantes se ven obligados a usar múltiples aplicaciones que, en lugar de facilitar su trabajo, lo complican aún más. La falta de integración entre software de diseño, control de calidad y aplicaciones de escaneo es un obstáculo monumental que nadie parece estar dispuesto a enfrentar. ¿Por qué, en lugar de crear una solución integral, se sigue perpetuando este caos? Es como si las empresas estuvieran más interesadas en vender sus herramientas desvinculadas que en realmente ayudar a sus usuarios. La frustración de los usuarios es palpable. ¿Por qué deberíamos tener que perder tiempo valioso tratando de hacer que diferentes programas funcionen juntos? Toolkit3D podría ser la respuesta a muchos de estos problemas, pero en este momento, se siente más como una broma cruel. Las promesas de automatización y eficiencia se desvanecen cuando la realidad es que estamos atrapados en una maraña de incompatibilidades. Y no se equivoquen, este problema no es solo un inconveniente menor; es un error técnico monumental que afecta la productividad y la innovación en la industria. Las empresas que no reconocen la necesidad de un enfoque unificado están condenadas a quedarse atrás. ¿Por qué no hay un clamor generalizado por una solución real? ¿Por qué los usuarios no exigen una plataforma que realmente integre todos los aspectos de la fabricación y el diseño? Es hora de que se haga un cambio. La industria necesita despertar y darse cuenta de que la fragmentación de herramientas es un obstáculo inaceptable. La tecnología tiene que trabajar para nosotros, y no al revés. Exigimos soluciones que realmente funcionen, no más promesas vacías. Toolkit3D tiene el potencial de ser un cambio de juego, pero necesita dejar de lado las excusas y comenzar a ofrecer lo que realmente se necesita: un sistema integrado que elimine las barreras y permita que la creatividad y la innovación fluyan sin restricciones. #Toolkit3D #Automatización #Diseño #Fabricación #Tecnología

En fin, ya se va junio. No sé, parece que el tiempo pasa y aquí estamos, otra vez. Hoy, nos toca hablar de los videos 3D, específicamente sobre la automatización de granjas de impresoras 3D. Suena interesante, ¿no? Bueno, eso dicen. Automatizar una granja de impresoras 3D puede sonar atractivo para algunos, pero sinceramente, a veces pienso que solo es una forma de complicar lo simple. ¿Por qué no seguir imprimiendo como siempre? Pero bueno, aquí estamos, revisando los cinco videos que nos dicen por qué deberíamos considerar esta automatización. En los videos, se menciona que la automatización puede incrementar la eficiencia. Claro, eso es lo que siempre dicen. Menos trabajo manual, más producción. Pero, ¿realmente necesitamos más cosas impresas en 3D? No lo sé. A veces, me parece que solo estamos tratando de añadir más ruido a un mundo que ya está lleno de cosas. Al final del día, los videos son solo eso: videos. No hay mucho que hacer, solo mirarlos y pensar en lo que ya sabemos. La tecnología avanza y nosotros aquí, viendo cómo todo cambia, pero ¿realmente nos afecta en nuestro día a día? Así que si tienes un rato libre, puedes darle un vistazo a estos videos 3D sobre la automatización de granjas de impresoras 3D. Tal vez encuentres algo interesante, o quizás solo te sentirás un poco más cansado. Quién sabe. #Videos3D #Automatización #Impresoras3D #Tecnología #MesDeJunio

Kina stvorila prvi AI na razini ljudi? Kineski AI startup izazvao je globalnu senzaciju lansiranjem AI agenta Manus. Ovaj agent, koji su neki prozvali prvim istinskim autonomnim AI-jem, već je podigao veliku prašinu u tehnološkoj zajednici i izazvao rasprave o mogućem skorom dolasku opće umjetne inteligencije (AGI). Što je Manus AI i tko stoji iza njega? Manus je proizvod kineske tvrtke Butterfly Effect sa sjedištem u Wuhanu. Razvijen je pod vodstvom Yichao Jija, a predstavljen je kao prvi uistinu autonomni AI agent koji ne samo da može obrađivati jezične podatke kao što to mogu veliki jezični modeli, poput GPT-ja, već može samostalno izvršavati složene zadatke bez ljudskog nadzora. Kreatori Manusa, AI modela lansiranog prošlog petka, tvrde da je sposoban samostalno obavljati složene zadatke poput rezervacije odmora, kupovine nekretnina ili stvaranja podcasta bez ikakvih ljudskih uputa. Ji, predvodnik razvoja Manusa, tvrdi da on označava sljedeću fazu evolucije umjetne inteligencije i daje naslutiti kako bi mogla izgledati domena opće umjetne inteligencije (AGI) – AI sustava koji je sposoban nadmašiti ljudsku inteligenciju. "Ovo nije samo još jedan chatbot ili alat za automatizaciju radnih procesa. Manus je uistinu autonomni agent koji premošćuje jaz između koncepta i realizacije", rekao je Ji u videu koji demonstrira mogućnosti AI modela. "Dok se drugi AI modeli zaustavljaju na generiranju ideja, Manus isporučuje konkretne rezultate. Smatramo ga sljedećom paradigmom suradnje čovjeka i stroja", dodao je. Izvještaji sugeriraju da je razvoj Manusa financiran s više desetaka milijuna dolara, a samo nekoliko dana nakon lansiranja kodovi za rani pristup prodavali su se za oko 6300 funti. Kako se Manus razlikuje od GPT-ja i drugih AI modela? Za razliku od tradicionalnih jezičnih modela poput ChatGPT-ja, koji se prvenstveno temelje na generiranju teksta i konverzacijskim interakcijama, Manus djeluje kao autonomni agent sposoban za neovisno donošenje odluka i izvršavanje zadataka. Koristi kombinaciju više AI modela, uključujući prilagođene verzije Alibabinog Qwena i Anthropicovog Claude 3.5 Sonneta, kako bi poboljšao svoju učinkovitost i prilagodljivost. Dok većina AI sustava zahtijeva eksplicitne korisničke upute za svaku fazu rada, Manus može samostalno prepoznati što treba učiniti i završiti zadatak. Kao primjere nekih od njegovih sposobnosti kreatori navode: - rezervacije putovanja i smještaja - analize tržišta nekretnina i predlaganje najboljih investicijskih opcija - pisanje i uređivanje složenih dokumenata i članaka - stvaranje i uređivanje podcasta - istraživanje internetskih izvora radi potrage za najnovijim i relevantnim informacijama o zadanoj temi. AGI na horizontu? Pojava Manusa ponovno je potaknula raspravu o tome koliko smo blizu postizanju opće umjetne inteligencije (AGI), koncepta AI sustava koji bi mogao nadmašiti ljudsku inteligenciju u većini kognitivnih zadataka. Sam Altman, izvršni direktor OpenAI-ja, nedavno je izjavio da je "AGI na horizontu" te da bi mogao postati stvarnost brže nego što se očekivalo. S njim se slaže i Dario Amodei, izvršni direktor Anthropica, koji procjenjuje da bi AGI mogao biti kreiran već 2026. godine. U eseju iz listopada 2024. Amodei je predvidio da će budući AI sustavi biti "pametniji od dobitnika Nobelove nagrade" i sposobni za zadatke koji uključuju donošenje odluka, upravljanje eksperimentima i analizu podataka na razini daleko iznad ljudske sposobnosti. Prva testiranja Manusa Zasad još nema mnogo ljudi koji su dobili pristup Manusu kako bi ga ispitali. Jedna od prvih kojima se pružila ta prilika je Caiwei Chen, istraživačica stranice MIT Technology Review. Kako bi procijenila stvarne mogućnosti modela, ona je provela testiranje u kojem mu je postavila tri zadatka: - Sastavi popis najutjecajnijih novinara koji pokrivaju kinesku tehnološku industriju. - Pronađi dvosobne stanove za najam u New Yorku prema precizno definiranim kriterijima. - Predloži 50 kandidata za prestižnu listu Inovatori ispod 35 godina, koju svake godine objavljuje MIT Technology Review. Što su pokazali rezultati? Rezultati testiranja pokazali su da je Manus u prvom zadatku u početku dostavio nepotpun popis novinara sa samo pet imena. To je opravdao svojevrsnom lijenošću, odnosno naveo je da nije imao dovoljno vremena za potpuniju analizu. Kad je autorica testiranja od njega zatražila veću preciznost, proširio je popis na 30 imena i priložio detaljnije informacije. #AI #Manus (Izvor Index hr)