Si alguien te preguntara por la calle por el procesador de textos más importante de la historia, la respuesta más frecuente sería probablemente Microsoft Word. Si te lo hubieran preguntado en 1995, la respuesta habría sido muy distinta. Por entonces si alguien quería trabajar en documentos de texto, la opción por defecto era un desarrollo llamado WordPerfect. Aquel procesador de textos acabó practicamente desaparecido, pero hay quien aún lo defiende y busca todo tipo de formas para poder seguir usándolo.

VQGAN es una Red Generativa Antagónica. Estas redes son una clase de algoritmos de inteligencia artificial que se utilizan en el aprendizaje no supervisado, implementadas por un sistema de dos redes neuronales que compiten mutuamente en una especie de juego de suma cero. Esta técnica puede generar imágenes que parecen auténticas a humanos. CLIP es otra inteligencia artificial que permite transformar textos en imágenes. Es decir, en VQGAN+CLIP, CLIP introduce entradas de texto a VQGAN. Aquí te explicamos cómo usarlo.

Entre 2017 y 2021 los procesadores Intel y AMD han experimentado una evolución enorme, más profunda, rápida y marcada que la que vivimos entre 2011 y 2016. Esa evolución estuvo impulsada, principalmente, por el golpe de autoridad que dio AMD con la arquitectura Zen, aunque no debemos olvidarnos de la respuesta que dio Intel, ya que la compañía de Santa Clara se vio obligada a abandonar el jardín de los cuatro núcleos.

En los últimos años y a medida que nos hemos estado acercando a los límites de la Ley de Moore diferentes compañías han buscado alternativas para mejorar el rendimiento de los ordenadores. Cada vez tratamos de meter más transistores y cada vez es más complejo, por lo que desde IBM se han planteado otras alternativas que no tenga tanto que ver con la cantidad e transistores sino con lo que se utiliza en ellos. En este caso, luz. Según IBM, la velocidad de los procesadores se ha estancado durante la última década y media a unos pocos gigahercios

Sipke Mellema publicó hace algunas semanas un artículo sobre cómo recuperar contraseñas de capturas de pantalla pixelizadas y añadió algunos interesantes enlaces sobre la técnica (Recovering passwords from pixelized screenshots). No sólo la técnica es interesante sino que algunos de los enlaces mencionados van mucho más allá: cómo recuperar todo tipo de textos e incluso imágenes borrosas de rostros que se han ocultado malamente. El código está disponible en Github.