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Las imágenes recientemente filtradas del informante Evan Blass sugieren que, después de todo, el iPhone SE 4 podría venir con Dynamic Island. Blass también compartió fragmentos de código que indican varios productos Apple más aún por lanzar, incluido el iPad Air de 11 pulgadas con M3, el iPad Air de 13 pulgadas con M3, el iPad de 11.ª generación y el iPhone SE de 4.ª generación. Blass continuó su publicación inicial con supuestos recursos visuales para los dispositivos y, en particular, el iPhone SE 4 muestra una isla dinámica.

La Isla Dinámica es débil. Si desea verlo mejor, le sugerimos que ponga la imagen en pantalla completa. Blass dijo que había corregido el color de la imagen para hacerla más visible. Sin embargo, Blass declaró específicamente que había editado la imagen para hacerla más visible, por lo que se confirma que, al menos en esta imagen, el teléfono tiene la isla.

El iPhone SE 4 y el iPhone 16 tienen un aspecto inquietantemente similar entre sí, y ambos dispositivos cuentan con el chip A18, 8 GB de RAM, Apple Intelligence y mucho más. El iPhone SE ha sido tradicionalmente un modelo más económico, pero un aumento de precio no está descartado, especialmente si se tienen en cuenta todos estos otros factores.

De hecho, hay suficientes similitudes entre los dos que 9to5Mac sugirió que el teléfono podría llamarse iPhone 16E, en lugar de iPhone SE 4.

Esta noticia contradice filtraciones anteriores que insistían en que el iPhone SE 4 solo tendría una muesca, a diferencia del Dynamic Island. Si bien su inclusión es una grata sorpresa, también tiene sentido. Como señaló nuestro propio Jesse Hollington, la muesca quedará prácticamente obsoleta a finales de este año cuando el iPhone 14 deje de venderse, entonces, ¿por qué Apple querría darle otro impulso en un teléfono nuevo?

El iPhone SE 4 todavía está bastante lejos de su lanzamiento, así que tómate estos primeros detalles con un grano de arena. Es probable que los detalles cambien antes de que el dispositivo esté completamente terminado.

Nunca fue un secreto en Hollywood que Paramount quería iniciar su propia cadena de transmisión basándose en una serie completamente nueva de Star Trek. Sólo hicieron falta dos décadas para que esa ambición se hiciera realidad. A finales de la década de 1970, Star Trek: Phase II iba a ser el programa en cuestión antes de que se abandonaran esos planes y la serie fuera reelaborada en Star Trek: The Motion Picture . En enero de 1994, United Paramount Network se hizo realidad con Star Trek: Voyager como su programa estrella.

Paramount había sentado las bases de UPN en la década de 1980 y principios de la de 1990 con una serie de exitosos programas sindicados originales, incluidos Friday the 13th: The Series , The Arsenio Hall Show , War of the Worlds y, por supuesto, dos series de Star Trek:Star Trek: La próxima generación y Star Trek: Deep Space Nine . Cuando se estrenó Voyager , TNG acababa de terminar su carrera de siete temporadas y trasladó al elenco a las películas de Star Trek, mientras que Deep Space Nine todavía estaba ganando terreno. La Voyager tenía mucho que hacer después de sus dos predecesoras inmediatas y, en ocasiones, no podía salir de sus sombras.

Entre los fanáticos de Star Trek, la Voyager definitivamente tiene admiradores y seguidores devotos, pero no es tan querido como TNG o DS9 . Es una serie imperfecta, pero también una que todavía inspira a los fanáticos tres décadas después. Para celebrar el 30 aniversario de Star Trek: Voyager , aquí hay un breve vistazo a algunos de los altibajos de las siete temporadas del programa.

Capitán en cubierta

Después de que las tres series anteriores de Star Trek pusieran a William Shatner, Patrick Stewart y Avery Brooks en los papeles principales, Voyager contó con una capitana: Elizabeth Janeway. Posteriormente, la actriz Geneviève Bujold fue elegida para interpretar a la renombrada Nicole Janeway, pero no por mucho tiempo. No está claro por qué las cosas con Bujold empeoraron rápidamente, pero ella dejó la serie después de solo dos días en el set. En su lugar, Kate Mulgrew asumió el papel principal, con un cambio de apellido: Kathryn Janeway.

Janeway de Mulgrew tenía una personalidad diferente a la de sus predecesoras. Sin embargo, también hubo respuestas contemporáneas divisivas hacia Janeway, no muy diferentes de las presentadas por Star Trek: Discovery y la segunda capitana de la franquicia, Michael Burnham (Sonequa Martin-Green). Hubo tanto ruido y furia por esas respectivas decisiones de reparto que eclipsaron muchas críticas legítimas sobre cómo fueron retratadas esas dos mujeres. En el caso de Janeway, muchos de los defectos del programa en sí se utilizaron para criticar a su personaje, y no siempre fue merecido. De todos modos, los fanáticos más acérrimos de la Voyager la aceptaron como capitana.

Perdido en el espacio

Para separar aún más a la Voyager de las tres series anteriores, el programa se desarrolló en el Cuadrante Delta, una parte distante de la galaxia aproximadamente a siete décadas de los planetas familiares de la franquicia a la mayor velocidad posible. Hubo tanto tiempo de espera que las semillas de la Voyager se plantaron en Star Trek: The Next Generation y Deep Space Nine con la presentación de Marquis, un grupo de luchadores por la libertad/terroristas que sentían que la Federación había vendido sus mundos coloniales a los cardassianos a cambio de un acuerdo de paz.

En respuesta, el pueblo que ahora vive bajo el control cardaassiano formó el Marqués para luchar por su independencia y sus mundos adoptivos. Eso a menudo también ponía al Marqués en desacuerdo con la Federación. Esta trama continuó en el primer episodio de Voyager , cuando el barco titular persiguió a un barco Marquis fugitivo antes de que ambos quedaran varados en el Cuadrante Delta. Para sobrevivir al peligroso viaje a casa, la tripulación del barco Marquis se integró en la tripulación de la Voyager.

TNG ligero

Algunos de los primeros episodios de Voyager tratan sobre las tensiones entre las tripulaciones de la Federación y Marquis, con el comandante Chakotay (Robert Beltran) y B'Elanna Torres (Roxann Dawson) entre los miembros más destacados del primero. Tom Paris (Robert Duncan McNeill) era un ex marqués que se volvió contra sus antiguos camaradas al unirse a la misión de la Voyager de capturarlos para su propia libertad, por lo que no era muy popular entre ninguno de los bandos.

Uno de los personajes más interesantes fue Seska (Martha Hackett), una miembro del Marqués que fue la voz de la disidencia en el barco hasta que salieron a la luz ciertas revelaciones sobre ella. Seska estaba tan en contra de la Flota Estelar que el programa podría haber sido mejor si la hubiera mantenido presente. Sin Seska, la mayoría de los oficiales del Marqués se volvieron tan diluidos que apenas se podía decir que no eran originalmente oficiales de la Federación.

Tuvok (Tim Russ), el oficial científico vulcano residente de la Voyager, estaba encubierto con el Marqués al comienzo de la serie, pero fue leal a la Federación todo el tiempo. El último miembro destacado de la tripulación de la Federación fue el alférez Harry Kim (Garrett Wang). También se unieron a la tripulación dos nativos del Cuadrante Delta: Neelix (Ethan Phillips) y Kes (Jennifer Lien). Sin embargo, el personaje más interesante de este grupo fue el programa holográfico de emergencia médica de la Voyager, o El Doctor (Robert Picardo). Picardo le dio personalidad a esa IA, mientras que los escritores le brindaron al Doctor amplias oportunidades para descubrir su humanidad innata.

Desafortunadamente, en comparación con los elencos de TNG y DS9 , la tripulación de la Voyager parecía menos dinámica. Puede que a los fans del programa les encanten, pero no capturaron la imaginación de una amplia audiencia. No ayudó que muchas de las historias de la Voyager también parecieran refritos de cuentos anteriores de Star Trek. Eso no quiere decir que no haya episodios buenos, o incluso geniales, de Voyager que se encuentren entre los mejores de Star Trek. Pero también hay muchos episodios vergonzosamente malos, incluido Threshold , una infame historia de la segunda temporada que terminó con Janeway y Paris transformados en salamandras espaciales. Si te cuesta creer que eso fue real, aquí tienes la prueba.

El espectáculo de los siete de nueve

Cuando llegó la cuarta temporada, Voyager necesitaba algo de sangre fresca en el elenco. Lien dejó la serie y, en su lugar, Jeri Ryan fue elegida como la Borg conocida como Siete de Nueve. Ryan se convirtió en la primera intérprete en interpretar a una Borg en un papel regular, pero su apariencia de cyborg pronto recibió un cambio de imagen humano con un fuerte énfasis en el atractivo sexual. Seven se convirtió rápidamente en el nuevo personaje destacado del programa, que era exactamente lo que querían los productores. De repente, la mayoría de las historias principales giraban en torno a Siete de alguna manera, o en menor grado, en torno al Doctor.

Esto no siempre le cayó bien al resto del elenco, especialmente a Mulgrew. Varios miembros del elenco han compartido historias sobre la tensión en el set, que fue especialmente unilateral entre Mulgrew y Ryan. Voyager no fue la primera serie de Star Trek que tuvo peleas entre los artistas, pero agregó un trasfondo inesperado a las escenas entre Seven y Janeway, quienes se llevaban mucho mejores en la pantalla.

La frontera CGI

Durante las primeras dos temporadas y media de la Voyager , los efectos especiales del barco se lograron en gran medida a través de modelos y efectos prácticos. La temporada 3 cambió el juego para toda la franquicia cuando cambió a todos los efectos especiales CGI. Una serie de ciencia ficción anterior, Babylon 5 , ya había demostrado que se podían hacer naves espaciales CGI para una serie semanal. Foundation Imaging, la compañía FX detrás de las tres primeras temporadas de Babylon 5 , fue contratada para hacer lo mismo con Voyager .

Los resultados dieron lugar a un trabajo realmente magnífico que se mantiene incluso décadas después. Incluso cuando faltaban historias, los efectos digitales establecieron un nuevo estándar para Star Trek.

“Borgado” hasta la muerte

Quizás el mayor paso en falso de Voyager es que el equipo creativo del programa nunca entendió el riesgo de ir al mismo pozo demasiadas veces. Los villanos más emocionantes de Star Trek: The Next Generation fueron los Borg, un colectivo alienígena de cyborgs que intentaron convertir (o asimilar) por la fuerza cualquier civilización que consideraran digna de convertirse en uno de ellos. TNG solo usó a los Borg en 6 episodios a lo largo de siete temporadas y en la película Star Trek: First Contact .

Voyager , por otro lado, presentó a los Borg en 23 episodios a lo largo de las últimas cuatro temporadas. Al usarlos tantas veces, el equipo creativo del programa acabó con la mística de los Borg y ya no se sintieron especiales ni siquiera amenazantes. Incluso en el final de la serie, los Borg volvieron a ser el saco de boxeo de la Voyager mientras se dirigían a casa.

Star Trek: Legado

Tras la conclusión de Star Trek: Voyager , los personajes de esa serie rara vez aparecían. Mulgrew tuvo un cameo como Janeway en Star Trek: Nemesis de 2002, pero eso fue todo hasta que Ryan firmó como miembro regular del elenco de Star Trek: Picard en 2020. Ryan apareció en las tres temporadas como Seven, pero no fue hasta el En la última temporada, su personaje tuvo la oportunidad de demostrar su amor y afecto por su tiempo en la Voyager.

El perfil de Seven aumentó aún más durante la temporada 3 de Picard cuando pasó de primera oficial a capitana y se unió a un club muy exclusivo al tomar el mando del barco más nuevo, el Enterprise. Desde entonces, ha habido movimientos para convencer a Paramount+ de que dé luz verde a Star Trek: Legacy, protagonizada por Ryan y algunos de sus coprotagonistas de Picard . No parece haber ningún plan actual para hacerlo realidad, pero si el legado de la Voyager va a perdurar, será una vez más a través de Seven of Nine.

Mira Star Trek: Voyager en Paramount+ .

Desde que ChatGPT llegó a escena, el revuelo en torno a la IA no ha hecho más que intensificarse. A medida que se intensifica la conversación sobre inteligencia general artificial (AGI) y “ superinteligencia ” (sí, el jefe de OpenAI, Sam Altman, ahora está hablando de eso), tenemos otra palabra de moda con la que lidiar.

Saluda a Agentic AI . En términos más simples, agentes de inteligencia artificial que se supone deben automatizar una parte de nuestras tareas digitales. Piense en Gems en el léxico de Google . GPT personalizados por OpenAI . O Acciones Copiloto de Microsoft .

La idea es que una IA haga tu tarea, o una parte de ella. Qualcomm y MediaTek ya han preparado su silicio para la era de la IA agente. Pero aquí está el problema. Todavía no tenemos una verdadera herramienta de IA agente. Apenas hemos superado el flujo de transacciones de respuesta a consultas que ofrecen la mayoría de los chatbots generativos de IA.

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Un replanteamiento fundamental de la búsqueda en Internet

Como su nombre lo deja muy claro, Deep Research es bueno en investigación, pero de una manera mucho más controlada que una Búsqueda de Google promedio. Con Deep Research, puede diseñar el esquema de la búsqueda antes de que comience el proceso.

Puede especificar las fuentes exactas (o el tipo de fuentes) para obtener los resultados. Esto es fundamentalmente diferente de la Búsqueda de Google, que responde principalmente a palabras clave agrupadas y muestra resultados que considera dignos de atención.

Se trata de un enfoque fundamentalmente defectuoso y, a menudo, terminamos en un pozo negro de clickbait o jerga generada por la IA. Además, los cambios aleatorios de Google en su algoritmo de búsqueda a menudo significan que los resultados de búsqueda para la misma consulta pueden verse diferentes un día o una semana después.

Deep Research extrae material de un banco de conocimientos controlado y especificado por el usuario. Entonces, digamos que está tratando de encontrar información sobre el impacto de las redes sociales en la salud mental de los usuarios jóvenes, pero solo a partir de artículos de investigación revisados ​​por pares. Los resultados se limitarían a los artículos científicos.

Para periodistas, estudiantes, investigadores o incluso empresarios, este enfoque ahorra mucho tiempo. Más importante aún, no impone al usuario la responsabilidad de confiar en una fuente.

Usted ya está familiarizado con la fuente o su veracidad, por lo que el material que obtenga no plantea ningún problema de confianza. Además, la tarea de omitir los anuncios o resultados de búsqueda malos y no deseados simplemente no existe en Deep Research, al menos en este momento.

Básicamente, Deep Research redacta una actividad de búsqueda de varios pasos, encuentra la información en su nombre y repite el proceso a medida que el "agente de búsqueda" pasa de una fuente a la siguiente, buscando una nueva información relevante.

Básicamente, le ahorra la monotonía de encontrarse con la misma información mientras salta entre diferentes resultados de búsqueda, con la esperanza de encontrar la sabiduría que busca. En pocas palabras, se evitan las partes psicológicamente exasperantes y que consumen mucho tiempo de una búsqueda en Google.

Esa ni siquiera es la mejor parte de Deep Research.

Útil, en la forma precisa

Investigar y encontrar información de fuentes creíbles es sólo la mitad del panorama aquí. Deep Research elimina el problema de hacer clic hacia adelante y hacia atrás entre diferentes entradas de resultados de búsqueda o abrir algunas docenas de pestañas. Tratar con un montón de pestañas en una pantalla grande ya es una molestia por múltiples razones.

El más importante de todos es la búsqueda de esa pepita exacta de información incrustada en una pared de texto, vídeo o audio. Deep Research no solo obtiene información confiable de las fuentes que ha seleccionado, sino que también presenta todos esos hallazgos de una manera coherente y no repetitiva.

Ahora, a menos que su tarea de búsqueda implique una referencia de un solo paso en Internet, debe dividir el proceso en varios pasos. Entonces, digamos que quieres aprender sobre el arte del cultivo de hongos. Lo ideal sería buscar información sobre las variedades de semillas, las condiciones climáticas, la mitigación de plagas y las enfermedades, por separado. Es difícil encontrar una guía definitiva, especialmente una extraída de fuentes confiables.

Deep Research hace precisamente eso por usted. Toda la información que ha rastreado por la web para recopilar se presentará en forma de un artículo cuidadosamente seleccionado, con titulares, tablas y desgloses categóricos apropiados.

Es el tipo de informe de búsqueda que, de otro modo, le llevaría horas internalizar y desarrollar en forma de documento. Para cualquiera que se dedique a la profesión de consultar y memorizar conocimientos a diario, esta herramienta es un salvavidas.

Tomemos, por ejemplo, esta consulta de búsqueda:

Estoy escribiendo un artículo sobre la aplicación y las diferencias entre las baterías NMP y LFP en el contexto de los vehículos electrónicos y los riesgos de incendio debido a las baterías. Obtenga detalles de trabajos de investigación y agencias de renombre únicamente. Ayúdame a entender y aclarar el tema.

Lo que obtuve después de aproximadamente 2 o 3 minutos de investigación fue un borrador completo, del mismo modo que escribiría una tesis, un informe legal o un trabajo de investigación. Ofrecí una breve demostración de Deep Research a un estudiante de investigación, un abogado y un periodista. El sentimiento abrumador fue el de "wow" mezclado con una sensación de alivio.

No todos los días se ve gente dispuesta a pagar 20 dólares al mes por una herramienta de inteligencia artificial que ni siquiera es popular. Husain Anis Khan, becario Alex Chernov de la Facultad de Derecho de Melbourne, me dijo que le encantaba la premisa de poder encontrar material de investigación académica.

Md Meharban, un periodista multimedia cuyo trabajo ha aparecido en medios como Reuters, NatGeo, AFP y The New York Times, también me dice que Deep Research podría resultar una herramienta valiosa en su flujo de trabajo.

“Una buena parte de mi trabajo documental se basa en la investigación. Cuanto más profundo, mejor”, dice Meharban a Digital Trends. "Si puedo delimitar las áreas inexploradas de una tarea, hay mayores posibilidades de que mi trabajo se destaque".

Alcanzando el punto óptimo humano-máquina

Me he embarcado en una buena cantidad de aventuras de IA abiertamente optimistas. Al experimentar con una novia de IA (que algunos llegan incluso a embarazar virtualmente), usarla para aliviar la bandeja de entrada , atenuar mi conducta perezosa en Gmail y simplemente renunciar a Apple Intelligence , mi experiencia ha sido heterogénea.

Deep Research es la primera herramienta de IA que ha ofrecido una experiencia satisfactoria, algo que no puedo decir de ninguna otra herramienta de IA que existe. He pagado por más productos y suscripciones de inteligencia artificial que mis pasiones por los juegos, el streaming y la lectura combinados, por lo que siento el dolor de pagar por un producto deficiente.

Para mi trabajo como periodista, una herramienta como Deep Research ha resultado casi indispensable, especialmente cuando se investigan temas como nanogeneradores triboeléctricos en dispositivos portátiles y complejidades de fabricación de sensores de sudor de microfluidos.

Si busco los materiales antes mencionados en la Búsqueda de Google, básicamente estaré tocando un teclado que abarca varias páginas de enlaces de la Búsqueda de Google. Con Deep Research simplemente estoy narrando lo que busco, en lenguaje natural.

No hay que hacer conjeturas. Puedo especificar la ruta de búsqueda exacta y el destino del conocimiento. Puedo adaptar toda la operación a mis necesidades específicas, ya sea una tarea relacionada con una investigación o simplemente un ejercicio relacionado con el marketing.

Lo que destaca es poder adaptarlo todo a sus necesidades y hacerlo sin tener que desviarse del tono de conversación humano normal. Hace que mi flujo de trabajo sea un poco menos robótico. Una pizca de toque humano allí, por así decirlo.

Luego está el enigma del valor, que cualquier ser humano en su sano juicio se plantea dos veces. Con productos como Deep Research, o rivales como Perplexity Pro o ChatGPT Plus, la pregunta pendiente es cuánto valor obtienes de una suscripción mensual de $20.

Dentro del ecosistema de Google, la competencia es inexistente. Obtuve acceso a Gemini Advanced con la suscripción Google One AI Premium, que también ofrece 2 TB de almacenamiento en la nube e integración de Gemini en la mayoría de los productos de Google que utilizamos a diario.

¿Importar con un clic a Hojas de cálculo? ¿Agregar un resumen de investigación a Docs? ¿Redactar en Gmail? Obtienes todo eso, junto con Gemini Deep Research, con el paquete. Tiene un valor mucho mejor que los productos OpenAI o Perplexity.

Además, preferiría que mi flujo de trabajo se concentrara en el universo de Google, que aceptar un montón de términos y condiciones cuestionablemente éticos y que ponen en riesgo la privacidad de otro ecosistema de productos de IA.