By Juan Diego Polo

El popular juego de búsqueda de palabras “Strands» de The New York Times ha sido oficialmente añadido a la aplicación de juegos del NYT en iOS y Android. Esta integración permite a los usuarios disfrutar de sus juegos favoritos, como el crucigrama, Wordle, Connections y ahora Strands, sin necesidad de cambiar entre la aplicación y un navegador.

Integración en la App de Juegos del NYT

Desde su lanzamiento en beta en marzo, Strands se ha convertido en uno de los favoritos de los usuarios del NYT. La inclusión de este juego en la aplicación de juegos del NYT mejora la experiencia del usuario, permitiéndole completar todos sus rompecabezas diarios en un solo lugar.

Cómo Jugar Strands

Cada rompecabezas de Strands tiene un tema que da pistas sobre las palabras que necesitas encontrar, incluyendo la palabra “spangram» que se extiende por lados opuestos del rompecabezas. Cada letra del rompecabezas se usa para una palabra temática o para el spangram. Si necesitas ayuda, puedes obtener pistas encontrando tres palabras no temáticas en el tablero.

Popularidad de Strands

Strands es actualmente el tercer juego más buscado del NYT, detrás de Wordle y Connections, y es casi tan popular como Spelling Bee. Según un blog del NYT, el 83% de los jugadores de Strands encuentran el spangram cada día, y la tasa de finalización es alrededor del 81%, similar a la del Mini Crossword y Tiles. Strands se añadirá a la pestaña de Juegos en la aplicación principal del NYT “más adelante este año».

Source:: Wwwath’s new

By Juan Diego Polo

Los gamers de PC que desean compartir sus partidas a menudo recurren a herramientas como Game Bar de Microsoft o soluciones más complejas de terceros. Sin embargo, Valve ha decidido simplificar este proceso al integrar herramientas de grabación accesibles directamente en el cliente de Steam. Esta nueva función también está disponible para la Steam Deck, brindando a los jugadores una opción más versátil y accesible.

Características de la Nueva Funcionalidad

Grabación y Edición

El cliente de Steam ahora permite a los usuarios grabar, editar y compartir clips de juego con facilidad. Puedes acceder a los controles de grabación a través de la interfaz del cliente beta de Steam. Las sesiones de grabación pueden configurarse para una duración determinada, con un límite predeterminado de 120 minutos. También se pueden ajustar el bitrate y los límites de espacio en disco, con una estimación de que un video de dos horas a una calidad de 12Mbps ocuparía alrededor de 10 GB.

Compatibilidad y Privacidad

El grabador es compatible con cualquier juego que no entre en conflicto con la superposición de Steam, incluyendo juegos que no pertenecen a Steam. Para garantizar la privacidad, solo se graba la ventana del juego, y los usuarios pueden controlar cuándo se graba el audio de otros programas, como el chat de voz. Además, las grabaciones nunca se suben automáticamente.

Rendimiento y Almacenamiento

Para minimizar el impacto en el rendimiento, la función utiliza las capacidades de codificación de video de las GPU AMD y Nvidia por defecto, aunque Valve no menciona soporte para tarjetas Intel Arc o codificación AV1. Steam almacena las grabaciones en formato bruto para aumentar la eficiencia, pero los usuarios pueden exportar clips rápidamente en formato mp4.

Compartición de Clips

Los usuarios pueden compartir los videos grabados entre dispositivos donde esté instalado Steam, incluyendo la Steam Deck, dispositivos móviles mediante la app de Steam o códigos QR, y directamente en las ventanas de chat de Steam o a través de enlaces URL temporales.

Funcionalidades Adicionales

• Marcadores Automáticos y Manuales: Los logros de Steam marcan automáticamente puntos en las líneas de tiempo de grabación. Los jugadores también pueden agregar marcadores manualmente.
• Controles de Capítulos: Los controles de avance y retroceso permiten a los jugadores revisar los momentos destacados rápidamente.
• Herramientas para Desarrolladores: Valve ha lanzado herramientas para facilitar la navegación de las grabaciones, permitiendo resaltar muertes de jugadores, peleas contra jefes, pantallas de menú, vestíbulos, logros importantes y otros momentos clave automáticamente.

Cómo Acceder a la Función Beta

Para probar esta nueva herramienta, los usuarios pueden unirse a la beta de Steam navegando a Configuración > Interfaz > Participación en Beta y seleccionando cualquier opción beta. Una vez que el cliente de Steam se actualice a la rama beta, dirígete a Configuración > Grabación de Juegos y elige el modo deseado. Valve anima a los usuarios a dejar sus comentarios en el grupo de discusión de Grabación de Juegos.

Con la integración de estas nuevas capacidades, Valve facilita a los jugadores la creación y compartición de contenido de sus partidas. Esta funcionalidad promete ser una herramienta valiosa tanto para jugadores casuales como para streamers profesionales.

Source:: Wwwath’s new

By Juan Diego Polo

Los modelos de inteligencia artificial (IA) se han convertido en herramientas cruciales en el diagnóstico médico, especialmente en el análisis de imágenes como radiografías. Sin embargo, recientes investigaciones del MIT han revelado que estos modelos no siempre son equitativos en su desempeño, mostrando brechas de precisión en diferentes grupos demográficos. Aquí exploramos los hallazgos de este estudio y sus implicaciones.

La Capacidad Predictiva y Sus Limitaciones

Investigadores del MIT descubrieron en 2022 que los modelos de IA pueden predecir con precisión la raza de un paciente a partir de radiografías de tórax, algo que ni los radiólogos más experimentados pueden hacer. Sin embargo, este estudio reciente revela que los modelos más precisos en hacer predicciones demográficas son también los que presentan las mayores “brechas de equidad» en el diagnóstico.

Marzyeh Ghassemi, profesora asociada del MIT y autora principal del estudio, explica que estos modelos pueden estar utilizando “atajos demográficos» para realizar sus evaluaciones diagnósticas. Esto significa que los modelos pueden depender de atributos demográficos en lugar de otras características relevantes de las imágenes, lo que lleva a resultados incorrectos para mujeres, personas negras y otros grupos.

Estrategias para Reducir la Parcialidad

Los investigadores probaron dos enfoques para mejorar la equidad de los modelos:

• Robustez de Subgrupos: Este método recompensa a los modelos por mejorar su desempeño en el subgrupo con peor rendimiento y los penaliza si la tasa de error es mayor para un grupo en particular.
• Enfoques Adversariales de Grupo: Aquí, los modelos se entrenan para eliminar cualquier información demográfica de las imágenes.

Ambas estrategias funcionaron relativamente bien cuando los modelos se probaron con datos similares a los de su entrenamiento. Sin embargo, cuando se aplicaron a pacientes de otros hospitales, las brechas de equidad reaparecieron, lo que sugiere que la “desparcialización» no siempre es efectiva en nuevos conjuntos de datos.

Implicaciones para el Uso de Modelos de IA en Hospitales

Haoran Zhang, coautor del estudio, destaca la importancia de evaluar los modelos de IA en los propios datos del hospital antes de utilizarlos. Esto es crucial porque las garantías de equidad en los datos de entrenamiento no siempre se transfieren a otras poblaciones.

El estudio subraya que los hospitales deben ser cautelosos al adoptar modelos de IA desarrollados en otras instituciones y enfatiza la necesidad de entrenar estos modelos con datos propios siempre que sea posible.

Financiación y Futuras Investigaciones

Esta investigación fue financiada por diversos organismos, incluidos Google Research Scholar Award, Robert Wood Johnson Foundation, y otros. Los investigadores planean seguir desarrollando y probando métodos adicionales para crear modelos que puedan hacer predicciones justas en diferentes conjuntos de datos.

Los hallazgos del MIT ponen de relieve un desafío crítico en el uso de IA en la medicina: la necesidad de garantizar que los modelos sean equitativos y precisos para todos los grupos demográficos. A medida que avanzamos en la adopción de tecnologías de IA, es esencial abordar estas brechas de equidad para proporcionar diagnósticos justos y precisos a todos los pacientes.

Source:: Wwwath’s new