ChatGPT está a punto de lanzar una serie de nuevas funciones de compra diseñadas para mejorar la experiencia de compra del usuario en las respuestas de búsqueda.
Estas nuevas funciones incluyen:
- Una imagen giratoria que contiene el producto descubierto con una opción para "Preguntar sobre este producto" (llamada "Respuesta dirigida al producto").
- Barras laterales de producto que muestran imágenes del producto, opciones de compra, resumen de las opiniones de los consumidores y por qué/qué piensa la gente sobre el producto.
En la actualidad, de estos enlacesNo se adjuntan enlaces de marketing de afiliación. Además, ChatGPT sólo añade automáticamente la URL de referencia alutm_source=chatgpt[.] comEste parámetro de seguimiento para facilitar el análisis del tráfico importado de los resultados de búsqueda ChatGPT.
Cabe señalar que todos los productos mostrados son el resultado de una selección independiente y no de promociones anunciadas.
OpenAI está estudiando una forma sencilla de que los comerciantes envíen información sobre los productos directamente a ChatGPT, aunque por el momento sólo se aceptan formularios de intención.
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Ya es oficial, ChatGPT lanza oficialmente una nueva experiencia de compra.
Estas mejoras han comenzado un despliegue gradual a los usuarios Plus, Pro y Free, así como a los usuarios que no han iniciado sesión, en todo el mundo. Se espera que el despliegue completo se complete en unos días.
nueva funciónEsto incluye recomendaciones de productos más inteligentes, resultados de búsqueda más precisos y un proceso de compra más fluido, con el objetivo de ofrecer a los usuarios una experiencia de compra más cómoda y personalizada.
Además, se ha mejorado considerablemente la función de búsqueda. La función de búsqueda se ha convertido en una de las más populares y de mayor crecimiento de ChatGPT, ya que sólo la semana pasada procesó más de mil millones de solicitudes de búsqueda en la web.
Con estas mejoras, ChatGPT no sólo mejora la experiencia de compra de sus usuarios, sino que refuerza aún más su competitividad en el mercado de los buscadores.
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OpenAI ha anunciado la introducción de una nueva función de compras en su producto estrella ChatGPT, una actualización impulsada por GPT-4o. La actualización está disponible para todos los grupos de usuarios, incluidos los usuarios de ChatGPT Pro, Plus y Free, así como los usuarios globales que no hayan iniciado sesión.
La incorporación de la función de compra aumentará considerablemente la utilidad de ChatGPT, ya que permitirá a los usuarios buscar productos, comparar precios y realizar compras directamente desde la interfaz de chat. Esto no sólo simplifica el proceso de compra, sino que también proporciona una experiencia de compra más personalizada.
Las características clave incluyen:
- Búsqueda y recomendación de productos en tiempo real
- Comparación de precios multiplataforma
- Enlace de compra en un clic
Además, las potentes funciones de procesamiento del lenguaje natural de GPT-4o permiten a ChatGPT comprender mejor la intención del usuario y ofrecer sugerencias de merchandising precisas.
Esta nueva función promoverá aún más la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito del comercio electrónico, proporcionando a los usuarios una experiencia de compra más inteligente y cómoda.
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Una nueva tecnología llamada Model2Vec reduce el tamaño de los Transformadores de Sentencias a una quincuagésima parte de su tamaño original y los hace funcionar 500 veces más rápido.
Esta tecnología permite realizar búsquedas vectoriales sobre la marcha en millones de documentos sin indexación previa minimizando la pérdida de rendimiento.Model2Vec no sólo mejora la eficacia del procesamiento, sino que también reduce drásticamente los requisitos de almacenamiento, lo que hace que el procesamiento de textos a gran escala resulte más eficaz y económico.
Modelo2VecCompletamente de código abierto, los desarrolladores pueden integrarlo fácilmente en proyectos existentes de procesamiento del lenguaje natural para mejorar significativamente la capacidad de respuesta del sistema y la utilización de los recursos.
Model2Vec tiene una amplia gama de aplicaciones en varios campos, entre los que se incluyen la optimización de motores de búsqueda, los sistemas de recomendación, los chatbots, etc.
Para más información sobre Model2Vec, visite: https://t.co/OVJxpmTOYt
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Recientemente se ha lanzado una herramienta de investigación de empresas de código abierto basada en GPT 4.1 y Firecrawl. Con sólo teclear el nombre de una empresa, la herramienta puede obtener rápidamente datos estructurados de empresas en Internet.
Esta herramienta combinaOpenAILa potente capacidad de procesamiento del lenguaje natural del último modelo GPT-4.1 y la tecnología de rastreo de datos de Firecrawl permiten extraer y organizar eficazmente la información relevante. Los usuarios pueden acceder fácilmente a una amplia gama de información, como información general de la empresa, datos financieros, rendimiento del mercado y mucho más.
Amplia gama de aplicacionesLa herramienta es adecuada para inversores, analistas, vendedores y cualquier usuario que necesite obtener información sobre una empresa concreta. Además, la herramienta admite consultas personalizadas, proporcionando datos más precisos basados en las necesidades específicas del usuario.
La herramienta está actualmente abierta a prueba y los usuarios interesados pueden visitar el sitio web oficial para probarla: https://t.co/of0cMt7sbF.
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Los profesionales del Derecho pueden utilizar ahora la plantilla "Investigador Profundo" proporcionada por create-llama para generar rápidamente informes jurídicos detallados. Basta con formular una pregunta.Investigador en profundidadSe generan automáticamente una serie de subpreguntas para encontrar las respuestas a partir de sus documentos y, finalmente, se integran en un informe completo.
Esta herramienta no sólo mejora enormemente la productividad, sino que también garantiza que los informes sean precisos y completos. Para abogados, asesores jurídicos e investigadores, se trata sin duda de una gran ayuda.
- Generación rápida de informes
- Extracción automática de información clave
- Mayor eficacia
- Mantenimiento de la exactitud de los informes
Experimente esta potente función inmediatamente con sólo escribir en la línea de comandosnpx crear-llamapuede ponerse en marcha. Para más información, visite el sitio web oficial: https://t.co/xFsws3l1RE
especial agradecimientoMarcus Schiesserduro trabajo en este proyecto.
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Aunque la reacción de la comunidad ante la Llama 4 ha sido dura, la historia que hay detrás de estos modelos es más compleja. Hace unas semanas, Meta puso a la venta los primeros modelos de Llama 4:
**Scout**: 109B parámetros totales, 17B parámetros activos, 16 especialistas por nivel.
**Maverick**: 400B de parámetros totales, 17B de parámetros activos, 128 expertos por nivel.
**Behemoth**: 2T parámetros totales, 288B parámetros activos, 128 especialistas por nivel.
Llama 4 es diferente en casi todos los sentidos en comparación con Llama 3:
- Modelo de arquitectura basado en MoE (Mixed Expertise)
- Diferentes enfoques de la multimodalidad (fusión temprana + multimodalidad nativa)
- Énfasis en la destilación de modelos durante el preentrenamiento
- Diferentes procesos posteriores a la formación
- Centrarse en las capacidades de contextualización a largo plazo
Mientras que Llama 3 se centró en la simplicidad y la escalabilidad, Llama 4 se dedica a crear un nivel puntero de modelado de grandes lenguajes para estar a la altura de otros laboratorios punteros. Muchos de los detalles de diseño de Llama 4 se inspiraron en otros laboratorios, como la adopción por parte de OpenAI de la arquitectura MoE en GPT-4, el énfasis de Google en la multimodalidad nativa y las capacidades de contexto largo en Gemini, y el enfoque de DeepSeek en la destilación y el aprendizaje por refuerzo a gran escala.
¿Cuál es el problema? El desarrollo de grandes modelos lingüísticos es un proceso empírico e iterativo. Para desarrollar grandes modelos robustos, necesitamos afinarlos iterativamente y construir sistemas de evaluación robustos para detectar cambios significativos. Sin embargo, Llama 4 aplica muchos cambios importantes a la vez, un enfoque muy arriesgado. Cuando el modelo se hizo público, surgieron grandes discrepancias entre las evaluaciones internas y externas, lo que reveló lagunas en las capacidades de evaluación.
¿Qué es lo próximo para Meta? Llama 4 fue una reinvención de la serie Llama.Meta pasó completamente a una nueva estrategia de investigación, cambiando todos los aspectos del modelo en un intento de crear un nivel puntero de grandes modelos. Aunque Llama 4 no logró este objetivo, no es de extrañar. Meta asumió un claro riesgo con Llama 4, que puede dar sus frutos en el futuro.
Para crear grandes modelos a nivel de frontera, Meta simplemente necesita seguir iterando y mejorando estos modelos. Actualmente, el intervalo entre las principales versiones de Llama es cada vez mayor, lo que supone un problema. Los modelos seguirán evolucionando y mejorando a un ritmo inquietante. La única forma de avanzar es iterar con rapidez y solucionar las lagunas existentes en las capacidades de evaluación para evitar sorpresas como Llama 4.
Para evitar que los usuarios se queden fuera, el modelo Llama 4 tiene que destilarse en una serie de modelos más pequeños y densos, como DeepSeek-R1 y Qwen-2.5. Crear modelos grandes de vanguardia es un buen objetivo, pero Meta puede triunfar en el espacio de los modelos grandes abiertos sin tener que estar a la última. Después de todo, Llama nunca ha sido considerado el "mejor" gran modelo, y la apertura ha sido siempre la base de su éxito.
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Meta está avanzando activamente en el desarrollo de LlamaCon y su aplicación web de IA. Varios módulos de funciones ya están en fase de desarrollo en la próxima versión de actualización.
La aplicación web Meta AI está actualmente en desarrollo para las siguientes funciones:
- **Razonamiento** (basado en el modelo de razonamiento Llama 4): proporciona capacidades de razonamiento más potentes.
- Canvas - Herramientas de diseño creativo mejoradas
- Investigación: herramientas de apoyo al trabajo científico
- Búsqueda: optimización de la experiencia de búsqueda
- Talk: interacción por voz mejorada
- Nuevo vídeo: los usuarios pueden subir o grabar vídeos y regenerar contenidos
- Aplicaciones conectadas: integración con otras aplicaciones
- Memoria - Mejora de las funciones de almacenamiento y recuperación de la memoria
Estas funciones no sólo mejorarán la experiencia del usuario, sino que también impulsarán la aplicación y el desarrollo de la tecnología de IA.
Meta se compromete a proporcionar a los usuarios servicios más inteligentes, eficientes y diversos a través de estas innovadoras funciones.
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Vea cómo Gemini 2.5 Pro se da cuenta de un trabajo de investigación histórico de Google DeepMind.
La herramienta no sólo codifica algoritmos de aprendizaje por refuerzo, sino que también permite visualizar el entrenamiento en tiempo real con errores de depuración. Se trata de un gran paso adelante para investigadores y desarrolladores, ya que ofrece un soporte completo del proceso, desde la escritura del código hasta su depuración.
Las características clave incluyen:
- Visualización del entrenamiento en tiempo real: los usuarios pueden visualizar el rendimiento del modelo durante el entrenamiento.
- Depuración automática de errores: el sistema puede identificar y corregir automáticamente errores en el código para mejorar la eficacia del desarrollo.
- Entorno de desarrollo integrado (IDE): proporciona un entorno de desarrollo completo que simplifica todo el proceso, desde el diseño del algoritmo hasta su implantación.
La tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones, desde coches autoconducidos a robots inteligentes, que pueden beneficiarse de esta eficaz herramienta de desarrollo.
De este modo, Gemini 2.5 Pro no sólo demuestra su potencia, sino que también proporciona nuevas herramientas y métodos para la investigación y el desarrollo en el campo de la inteligencia artificial.
Los lectores interesados pueden obtener más información enGoogle DeepMindpara ver el vídeo detallado.
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Acompáñenos mañana en un seminario web sobre Command A, un modelo de generación actualizada de Cohere diseñado para la empresa. El modelo está optimizado para usuarios empresariales que requieren procesamiento de alta velocidad, seguridad y resultados de alta calidad.
Command A combina tecnología avanzada de procesamiento de lenguaje natural para ofrecer un rendimiento superior en una variedad de escenarios de aplicación que incluyen, entre otros, la atención al cliente, la generación de contenidos y el procesamiento de datos.
Características principales::
- Altamente personalizable para responder a las distintas necesidades de la empresa
- Mecanismos sólidos de seguridad y protección de la intimidad
- Procesamiento de datos eficaz para obtener resultados inmediatos
Si asiste a este seminario web, tendrá la oportunidad de conocer cómo pueden utilizarse estos modelos de IA altamente eficaces para crear valor inmediato para su empresa.
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