SeamlessM4T es el último esfuerzo de Meta en el campo de la traducción automática. A diferencia de los modelos anteriores que se centraban en un solo tipo de datos, este programa utiliza el concepto de multi-modalidad. Esto significa que puede manejar tanto datos de texto como de voz, lo que lo convierte en una herramienta versátil para diversas aplicaciones.

La multi-modalidad es la capacidad de un programa para operar en múltiples tipos de datos. En el caso de SeamlessM4T, esto significa que el programa puede traducir tanto texto como voz.

Las simulaciones de millones de "universos" generados por computadora revelaron que los agujeros negros supermasivos crecen al mismo ritmo que sus galaxias anfitrionas. Esto se sospechaba desde hace 20 años, pero los científicos no habían podido confirmar esta relación hasta ahora. Se ha publicado un artículo con los hallazgos del equipo en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

"Lejos de desmotivar, he descubierto que los ejercicios de práctica específicos de la materia cuidadosamente diseñados son muy motivadores para los alumnos en la escuela, ya que los ciclos de ejercicio y éxito, ejercicio y éxito, que se refuerzan a sí mismos, crean espirales ascendentes de impulso y motivación positivos. El ejercicio no mata la motivación; en cambio, puede emocionar a los niños con su propio logro sin precedentes, si lo hacemos bien. La profundización previene el olvido, potencia la automaticidad, mejora la transferencia."

El sistema analiza modificaciones químicas (grupos metilo) de fragmentos de ADN en la sangre para detectar tumores en las fases iniciales e identificar su localización.

La propuesta es usar modelos de aprendizaje automático (IA) a partir de la secuenciación del genoma de los virus para predecir la probabilidad de que cualquier virus que infecte a los animales se transmita a los humanos, en el caso de una exposición biológicamente relevante. “El modelo ayudaría a priorizar los virus inmediatamente después de su descubrimiento sin ningún coste adicional, lo que hace que la caracterización posterior sea más factible y eficiente”, informa Nardus Mollentze, investigador en Biodiversidad en la Universidad de Glasgow