Apple quiere que a tu iPhone nunca se le vaya la señal, con señal satelital. – Resumen diario de tecnología | Piild

Piild – Boletín Diario

Apple quiere que tu iPhone use satélites más allá de las emergencias

Apple está desarrollando una nueva generación de funciones satelitales para el iPhone, que irían mucho más allá del actual servicio de Emergencia SOS. Según reportes, la compañía planea habilitar navegación por Apple Maps sin conexión, envío de fotos y mensajes por satélite e incluso permitir el uso del sistema sin necesidad de tener el teléfono apuntando al cielo, gracias a mejoras en antenas y conectividad. Estas funciones se basarían en la red de Globalstar y podrían incorporar tecnología 5G NTN (Non-Terrestrial Networks), que combina comunicación móvil y satelital. Aunque aún no hay fechas confirmadas, el objetivo de Apple sería ofrecer cobertura prácticamente global, eliminando los puntos muertos de señal y haciendo que el iPhone pueda mantenerse conectado en casi cualquier lugar.
Fuente: Engadget

Xpeng, la empreza china se apunta para ofrecer robotaxis en 2026

La automotriz china XPeng planea lanzar su propio servicio de robotaxis en 2026, convirtiéndose en la primera empresa del país en desarrollar internamente el hardware, software y chips necesarios para vehículos completamente autónomos. El sistema utilizará los nuevos chips “Turing”, diseñados por la propia XPeng, que prometen mayor potencia de cálculo y eficiencia energética frente a las soluciones actuales del mercado. La compañía desplegará inicialmente tres modelos de robotaxi y comenzará operaciones en China en colaboración con Amap, la unidad de mapas de Alibaba. XPeng ve este proyecto como un nuevo motor de crecimiento a mediano plazo (3 a 5 años), aunque todavía enfrenta retos en costos, regulación y escalabilidad antes de lograr una adopción masiva.
Fuente: Wall Street Journal

Tom´s Guide pone a competir a ChatGPT y Gemini en productividad, aquí el resultado.

Tom’s Guide puso a prueba a ChatGPT y Gemini en distintas tareas de productividad para ver cuál realmente ayuda más en el trabajo diario. Las pruebas incluyeron planificación, escritura, resúmenes, aprendizaje, automatización, generación de ideas y seguimiento de tareas. El resultado general: ChatGPT ganó en la mayoría de las categorías, destacando por su estructura, claridad y tono profesional. 1. Planificación del día: ChatGPT ofreció un plan organizado basado en energía y prioridades, incluso con visualizaciones y bloques de tiempo. Gemini solo listó tareas básicas sin contexto. Ganador: ChatGPT 2. Escritura y edición de texto: Gemini entregó sugerencias más rápidas y naturales, especialmente en estilo periodístico. ChatGPT fue más preciso, pero su tono se percibió un poco más formal. Ganador: Gemini 3. Resumen de reuniones o documentos: ChatGPT fue más claro y analítico, identificando puntos clave y acciones concretas. Gemini se limitó a un resumen más general. Ganador: ChatGPT 4. Aprendizaje y estudio: Gemini brilló al crear tarjetas de repaso (flashcards) y materiales interactivos, facilitando el estudio de temas nuevos. Ganador: Gemini 5. Automatización de flujos de trabajo: ChatGPT mostró mejor integración con herramientas externas (como Notion, Zapier o Slack) y explicó paso a paso cómo crear automatizaciones. Ganador: ChatGPT 6. Generación de ideas y brainstorming: ChatGPT propuso ideas más variadas, con contexto y estrategias viables; Gemini ofreció respuestas más cortas y menos desarrolladas. Ganador: ChatGPT 7. Seguimiento de tareas: Ambos rindieron bien, pero ChatGPT ofreció mejores recordatorios y estructura de progreso (checklists, prioridades, tiempos estimados). Ganador: ChatGPT En general, ChatGPT resultó más útil para profesionales que buscan organización, análisis y acompañamiento completo, mientras que Gemini destaca en rapidez y creatividad para tareas puntuales.
Fuente: Toms Guide

Google presenta ‘Nested Learning’: una nueva forma de enseñar a la IA sin que olvide lo aprendido

Google Research presentó Nested Learning, un nuevo paradigma de aprendizaje automático que busca resolver el clásico problema del “olvido catastrófico”, cuando una IA aprende tareas nuevas y pierde rendimiento en las anteriores. Este método propone que el modelo funcione como un sistema anidado de optimizaciones, donde cada nivel aprende y se actualiza a un ritmo distinto, imitando cómo el cerebro humano gestiona la memoria a corto y largo plazo. A diferencia del enfoque tradicional, donde la arquitectura y el optimizador están separados, Nested Learning los integra en un mismo marco jerárquico. Así, los módulos rápidos capturan información inmediata mientras los lentos consolidan conocimientos estables, permitiendo un aprendizaje continuo y adaptable. Como prueba, Google presentó el prototipo HOPE, una arquitectura auto-modificable basada en este principio, que mostró mejores resultados en tareas de lenguaje, razonamiento contextual y aprendizaje secuencial frente a transformadores clásicos.
Fuente: Google Research

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