Demos de Meta AI

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• Es una explicación de una caja de herramientas con varios demos

  • Segment Anything 2: genera recortes de video y efectos visuales divertidos con unos pocos clics
  • Seamless Translation: puedes escuchar tu propia voz como si hablara en otro idioma
  • Animated Drawings: da vida a bocetos dibujados a mano con animación
  • Audiobox: crea historias de audio usando voces y sonidos generados por IA

• Seamless Translation es una función bastante sorprendente

  • Cuando un usuario que habla inglés y español grabó una frase en inglés y escuchó la salida generada en español, sonaba casi igual a su propio español
  • Aun así, el español del usuario incluye más expresiones propias del castellano

• Me pregunto por qué en el título dice Aidemos

• Me da curiosidad la dirección de investigación en IA de Meta

  • Entiendo los objetivos de Google y MSFT, pero no me queda claro cuál es el objetivo final de Meta

• El demo de Seamless Translation es excelente

  • La voz traducida suena parecida a la voz original
  • Si pudieran implementar esta función en tiempo real, sería impresionante

• Meta entiende profundamente el impacto de GPT-3 y ChatGPT

  • El modelo es el punto de partida, y la UX construida sobre el modelo es la que muestra la inteligencia
  • Esto destaca especialmente en los modelos visuales
  • Es interesante que SAM2 diga que puede "ver cualquier cosa"
  • Sorprende ver cómo haces clic en un balón de fútbol y el modelo lo sigue con fluidez en el video incluso cuando queda oculto

• No están incluidos todos los demos

  • Por ejemplo, falta el demo de Meta Motivo (modelo de control de humanoides)

• Aparece el mensaje: "Actualmente el sitio no está disponible en su región"

• Me pregunto dónde están todos los enlaces a los modelos

• Es interesante, pero ojalá Meta dejara más claro qué es lo que realmente quiere

  • Probablemente signifique: "Por favor, dennos datos In the Wild para seguir entrenando los modelos"

• Hace unos años tuve una experiencia con una tecnología de estimación de edad

  • El usuario subía una imagen y, si ayudaba a alinear el 10% de los puntos de referencia faciales, se ejecutaba el estimador
  • Si salía mal, le pedían correcciones para mejorarlo
  • Sigue siendo genial, pero no me impresiona tanto en comparación con esa experiencia anterior