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Meta presentó Muse el 8 de septiembre. Es un agente personal que puede organizar tareas y actuar en servicios que conectes, desde su aplicación o WhatsApp. Por ejemplo, según Meta, puede preparar un viaje y continuar trabajando cuando cierres la app. La empresa afirma que solicita aprobación antes de enviar correos o hacer compras. Tú decides qué acceso le das. El despliegue inicial es en Estados Unidos. El anuncio no confirma disponibilidad en Chile. Estas capacidades corresponden a lo anunciado por Meta; aldIA todavía no las ha probado.

Google incorporó Lyria 3.5 a Gemini para crear música a partir de una descripción. Ahora permite elegir o describir el género, decidir si habrá voz o sólo instrumentos y escoger pistas cortas o más largas. Para quien crea contenido, el cambio es práctico: puedes explicar la música que imaginas para un video o un jingle y probar propuestas sin empezar una composición desde cero. También hay plantillas para orientar la primera idea. Según Google, el modelo mejora las voces y los arreglos; el anuncio no ofrece una medición que permita comparar esa mejora sonora. La compañía comunica disponibilidad mundial en Gemini, tanto en la web como en la aplicación móvil.

WeatherNext 3 utiliza observaciones recientes de satélites para producir un pronóstico nuevo cada hora. Google explica que algunas variables, como la temperatura y la humedad, alcanzan una resolución de cinco kilómetros; otras se calculan con menos detalle. Antes, WeatherNext 2 trabajaba con una cuadrícula de 25 kilómetros y períodos de seis horas. El cambio busca distinguir mejor lo que ocurre en zonas cercanas y responder a condiciones que cambian rápido. Puede ayudar a planificar labores agrícolas o estimar producción solar y eólica. Google anuncia su incorporación a productos como Search, Maps y Gemini. Las mejoras descritas proceden del anuncio y sus evaluaciones; un pronóstico sigue teniendo incertidumbre. Para alertas y decisiones de seguridad, la propia fuente remite al servicio meteorológico oficial.

H Company presentó NeoMME, modelos que combinan texto e imágenes. Su versión Retriever busca páginas relevantes en documentos y conserva pistas visuales, como tablas y gráficos. Un ejemplo propuesto por aldIA: una empresa podría buscar en sus manuales la página que explica cómo resolver una falla. Los autores publican mediciones de rendimiento hechas con equipos y documentos concretos. La velocidad y la calidad finales dependerán de la integración y deben comprobarse con documentos propios. NeoMME localiza información; para redactar respuestas se conecta con otro modelo. Está pensado para integrarlo en herramientas de búsqueda y requiere conocimientos técnicos.