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Development » Deprecations #2446 (stable)
Seedance 2.0 es una auténtica locura hecha realidad, tan realista, increíble y fácil de usar que lo más probable es que de un vuelco a la industria
Carlos Santana de Dot CSV Lab ha resumido en un estupendo vídeo en el que se deshace en elogios lo que ha podido probar de Seedance 2.0, el nuevo modelo de ByteDance (TikTok) disponible a través de sitios como DEeVid AI para generar vídeos cinemáticos y de animación a partir de instrucciones (prompts) sumamente sencillos y efectivos.
Hay que verlo para creerlo. Así que, míralo.
Escuchar «es una auténtica locura» más de cuatro o cinco veces a un experto que ha probado en primera persona casi todo, junto con diversos «increíble» y «me peta la cabeza» es ya una buena señal. Todo esto le lleva al inevitable «es que me faltan adjetivos para describir todo esto» y a terminar con un glorioso «no sé cómo remarcar con más fuerza el antes y el después de Seedance 2.0» final.
Reafirmo lo que dice, que es totalmente cierto, salvo sutilizas difíciles de apreciar hasta para los expertos (microgestos, algún objeto que aparece y desaparece y algún puntual fallo de los escenarios) el realismo de los vídeos generados es absolutamente increíble: el reflejo en objetos secundarios como las copas de agua de las escenas, el cómo se mantiene la continuidad en los cambios de plano, la adecuación de las voces y bandas sonoras…
Y, lo más importante, todo comenzando por algo tan sencillo como un prompt que diga: «Will Smith comiendo espaguetis» o «El personaje de esta foto luchando contra Neo en bullet time». Ciertamente Seedance 2.0 se ha superado.
Me recuerda mucho a cuando en 1990 probamos la versión 1.0 de Adobe Photoshop: tenía muy buenas posibilidades y apuntaba a que iba a cambiar la industria de las imágenes fotográficas y su publicación en papel. No era perfecto todavía, pero casi. (Con el tiempo, así fue). Aquí da la impresión de que va a suceder lo mismo. Como resume Santana:
(…) Y esta es la peor versión de una tecnología que va a ser mucho más barata, mucho más rápida, mucho más potente y de más calidad. Que en algún futuro (…) toda esta generación de contenido se va a producir en tiempo real, donde podremos interactuar con mundos tan ricos como los que estamos acostumbrados a ver dentro de películas, pero con una generación interactiva donde vamos a tener completa maleabilidad de todo lo que estemos visualizando.A partir de aquí sucederán muchas cosas en poco tiempo: quienes quieran producir vídeos, series o películas podrán valorar qué escenas rodar y cuáles generar artificialmente; barato no va a ser su uso, pero infinitamente más que el MundoReal™ eso es seguro. Los guionistas podrán rodar sus series y películas sin necesidad de grandes presupuestos. Habrá contenido de series basura y películas basura como hoy hay de memes. Los videojuegos tendrán un realismo inédito.
Quizá lo más relevante le toque a Hollywood y a los actores y actrices que tendrán que decidir qué hacer para que el aspecto de los protagonistas pague sus royalties o esté completamente prohibido utilizarlos (protestar, ya están protestando). En las demos y versiones previas quedan muy bien, pero ahí son laxos con lo de los copyrights, por lo que se ve. Aunque, visto lo visto, también puede acabar en un… ¿quién necesita actores conocidos?
Va a ser divertido, sin duda.
Development » SpotBugs #2918 (stable)
«Godzilla», el gigantesco robot que va a montar las piezas del tokamak del ITER es digno de la denominación «bruto mecánico»
Según cuentan en la web del ITER (Reactor Experimental Termonuclear Internacional), los técnicos ya tienen casi terminados a Godzilla, un gigantesco robot industrial que se usará para montar miles de piezas del tokamak con el que se profundizará en la generación de energía mediante fusión nuclear. Mide 4 metros de altura y tiene un brazo de 5 m. La «criatura» es capaz de mover piezas de hasta 2,3 toneladas.
Montar un ingenio así es complicado, todo un «proyecto dentro del proyecto». Godzilla instalará casi 20.000 componentes en la pared interna de la cámara de plasma, algo así como media docena de capas de sistemas diferentes, con muchas piezas a medida. Los ingenieros quieren ganar tiempo trabajando en paralelo.
La idea central es que los equipos especializados avancen por diversos tramos del vaso de vacío, instalando una «capa» concreta a medida que avanzan. Mientras tanto, el siguiente equipo estará listo para montar a continuación. Esto es importante para hacerlo más rápido y reducir los tiempos de instalación y sobre todo los riesgos por en un espacio tan denso y restringido.
El brazo de Godzilla podrá usar un «cambiador de herramientas» porque necesitará más de 30 tipos distintos para manipular, atornillar, soldar, inspeccionar, cortar… Normalmente este tipo de robots industriales no tienen ni «vista» ni «tacto», así que le han añadido ambas capacidades: visión con múltiples cámaras para alinear herramientas y puntos de montaje, y un sensor de fuerza para «sentir» presiones y esfuerzos, evitando daños.
Como es habitual, primero se prueba con una simulación a modo de «gemelo digital» y también ensayándola en real en sendas estructuras de acero a escala 1:1 que representan un tercio del vaso de vacío del ITER. Cuando todo funcione se transferirán los procedimientos a los robots definitivos del montaje interno que acompañan a Godzilla: una grúa torre y una cinta transportadora para las piezas que es otro «monstruo» de 36 toneladas, tres veces más grande que Godzilla.
Cuando todo esté listo, Godzilla ejecutará la «sinfonía» del montaje 24 horas al día, 6 días a la semana (¡en todos los trabajos se descansa!), en principio durante unos 2 años. Un trabajo minucioso y delicado que será una proeza ver completado según los planes.
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Primero fue la RAM, ahora la IA viene a por los discos duros, que escasearán y subirán de precio
Ya no es sólo la RAM. Según Irving Tan, el director ejecutivo de Western Digital, en la presentación de resultados del pasado trimestre de la empresa «prácticamente hemos agotado las existencias para el año 2026. Tenemos pedidos en firme con nuestros siete principales clientes. Además, hemos establecido acuerdos a largo plazo con dos de ellos para el año 2027 y con uno de ellos para el año 2028. Obviamente, estos acuerdos a largo plazo combinan el volumen de exabytes y el precio». Y no es solo WD la que está experimentando una fuerte demanda de sus productos para montar más y más y más y más centros de procesos de datos dedicados a la IA; por eso los precios de los discos duros están en un máximo desde hace dos años y es previsible que sigan subiendo. [Fuente: TweakTown.]
La misión εpsilon de la astronauta de la ESA Sophie Adenot arranca con su llegada a la EEI con la tripulación Crew 12 de la NASA
Tal y como estaba previsto la Crew Dragon Freedom se acopló esta pasada noche a las 22:15, hora peninsular española (UTC) con la Estación Espacial Internacional (EEI). A bordo va la tripulación Crew 12 de la NASA, que incluye a la astronauta francesa de la Agencia Espacial Europea (ESA), quien va a llevar a cabo la misión εpsilon de la agencia europea.
Con una duración prevista de hasta nueve meses va a ser la misión tripulada de la ESA más larga hasta el momento. Durante su estancia en la Estación Sophie actuará como especialista de la misión tanto para Columbus, el módulo de laboratorio europeo, como para Kibo, el laboratorio japonés, y llevará a cabo hasta 36 experimentos diseñados en Europa.
Sophie, junto con sus compañeros de tripulación los astronautas de la NASA Jessica Meir y Jack Hathaway y el cosmonauta de Roscosmos Andrey Fedyaev pasan a ser ingenieros de vuelo de la Expedición 74.
Se unen a los cosmonautas Sergei Kud-Sverchkov y Sergei Mikaev y al astronauta de la NASA Chris Williams, quienes llegaron a la EEI a bordo de la Soyuz MS-28 el pasado mes de noviembre.
Pero aún tardarán un par de días antes de ponerse a fondo con sus tareas, ya que las primeras 72 horas a bordo están destinadas a la orientación de los recién llegados en la que será su casa por los próximos meses.
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Cruce de cables: cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores
En la última entrega de Cruce de Cables de RNE estuvimos David y yo hablando de Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores. Y es que, durante décadas, usar un ordenador significaba pensar como la máquina, aprender su peculiar lenguaje, comandos exactos, sintaxis rígida… Hoy el enfoque se ha invertido. Ya no programamos tanto como pedimos o preguntamos: «escríbeme un texto», «recomiéndame un restaurante», «¿cuál es la población de Argentina?».
El audio está aquí:
- Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores [a partir de 19:00].
Ya no codificamos el procedimiento; la generación actual describe lo que quiere hacer y conversa sobre ello. La tecnología moderna, con los asistentes (Siri), buscadores semánticos (Google) y modelos generativos (ChatGPT) nos traduce esos deseos en acciones. La máquina ya no espera instrucciones detalladas, sino algo de contexto con el que manejar sus estadísticas internas. Porque, recordemos, las IA no «entienden» sino que calculan.
El caso es que aquí aparece un giro interesante: sabemos menos de cómo funciona la tecnología, pero le exigimos más. Queremos que acierte, que se anticipe, que tenga criterio. Muchas veces incluso nos sorprende con esa anticipación, como en los autocorrectores o en los modelos generativos. Así que cuando falla, nos desconcierta más que un error clásico, porque no sabemos dónde estuvo el fallo: ¿en la petición?, ¿en el modelo?, ¿en nuestros supuestos? No es raro que la persona acabe diciéndole a Gemini «deja de mentirme», «no me tomes el pelo», «me dices que me mandas las fuentes de la información y no funciona ninguna»… ¡La vida moderna!
Esto deja muchas preguntas de fondo:
- ¿Pedir cosas a las máquinas nos hace más productivos o más dependientes? Probablemente ambas cosas a la vez; es parecido a usar GPS: llegas antes, pero pierdes sentido de orientación.
- Si no entendemos el proceso interno de la IA, ¿en qué basamos la confianza? En la coherencia aparente del resultado. Confiamos cuando la respuesta «suena bien», pero nos arriesgamos a enfrentarnos a una alucinación de la IA, una falta de verificación de datos o alguna otra tontá. Eso penaliza el pensamiento crítico: los errores elegantes son tanto o más peligrosos que los obvios.
- ¿Educamos para pensar mejor o para pedir mejor? Cada vez más, lo hacemos para pedir mejor. Enseñamos a formular prompts, a afinar solicitudes… pero no siempre a cuestionar lo que devuelven. Saber pedir es útil, pero pensar implica saber cuándo no aceptar una respuesta, aunque sea rápida y cómoda.
