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Harj Taggar
Kafka es el nuevo empleado de IA de SOTA que se conecta a cuentas de correo electrónico, teléfono y Slack para realizar un trabajo con un rendimiento cercano al humano.

Brainbase Labshace 10 horas
Hoy, nos complace presentarles a Kafka, el primer empleado de IA.
Kafka es el primer paso hacia nuestro objetivo de crear un trabajador de IA que sea prácticamente indistinguible de un empleado humano remoto.
Kafka es el nuevo estado del arte en el punto de referencia GAIA Nivel 3 que mide la capacidad de la IA para completar tareas de conocimiento económicamente viables, con una puntuación del 77,2% en el Nivel 3 y convergiendo a un rendimiento casi humano.
Lo hemos logrado creando un entorno virtual de alta fidelidad para que Kafka trabaje, dándole su propio correo electrónico, teléfono y cuenta de Slack, y conectándolo de forma nativa a 1000+ aplicaciones de terceros.
Prueba Kafka hoy en
Echa un vistazo a algunas de las cosas que Kafka puede hacer en el hilo a continuación.
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Harj Taggar reposteó
El cofundador de Anthropic, Ben Mann, sobre por qué eligió Montessori para su hija:
"Si esto fuera hace 10 o 20 años, la estaría alineando para escuelas y actividades extracurriculares de primer nivel. Pero ahora no creo que nada de eso vaya a importar. Aprender hechos se desvanecerá en un segundo plano. Lo que importa es que sea feliz, reflexiva, curiosa y amable".
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¡Ahora puede crear un agente de investigación profunda sobre los datos de su organización en literalmente 1 llamada de herramienta utilizando el servidor MCP de @ZeroEntropy_AI!
¡Acabamos de lanzar nuestro servidor MCP, que puede conectar a la API de @OpenAI Deep Research!
Esta demostración muestra cómo encontrar el secreto de ZeroEntropy enterrado en 50k + documentos
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Harj Taggar reposteó
Esto es bastante impresionante. Hasta ahora, no conocía un gran punto de referencia para el diseño visualmente atractivo y esta ha sido un área clave en la que los modelos de codegen fallan en mi experiencia. ¡Emocionado de ver a @designarena_ai lanzar un nuevo punto de referencia y tratar de resolver esto!
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Chelsea Finn (@chelseabfinn) sobre la construcción de robótica de propósito general y la incorporación de la inteligencia al mundo físico.
En AI Startup School en San Francisco.
00:00 - Robots de uso general
00:11 - Desafíos en aplicaciones robóticas
00:57 - Inteligencia física: un nuevo enfoque
01:47 - Aprender de modelos de lenguaje
02:08 - Fuentes de datos para entrenar robots
03:32 - Entrenamiento con datos del mundo real
04:39 - Éxitos y desafíos iniciales
09:10 - Avance en el entrenamiento de robots
11:03 - Mejora del rendimiento
15:43 - Ampliación de capacidades
17:34 - Robots en entornos invisibles
25:54 - Control de solicitudes abiertas
29:36 - Evaluación del rendimiento del robot
30:03 - Direcciones y desafíos futuros
31:27 - Preguntas y respuestas de la audiencia
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