En directo
[Investigación]Cómo dar prioridad a la investigación más valiosa sin dejar GPUs sin usar[Herramientas]Seis modelos de IA en una semana, sin escribir código: así funciona ML Intern[Modelos de IA]Liquid AI lanza dos modelos de IA que toman decisiones en 16 milisegundos[Investigación]Nvidia logra medalla de oro en dos olimpiadas científicas con el mismo modelo de IA[Modelos de IA]Un modelo de IA que habla árabe emiratí como un local[Herramientas]Hugging Face convierte su plataforma en un catálogo unificado de entornos para entrenar agentes de IA[Herramientas]Un benchmark de Microsoft exige que los agentes de IA funcionen bien veinte veces seguidas[Modelos de IA]Allen AI publica AstaBrief, un modelo abierto que redacta informes científicos con citas en un minuto[Investigación]ServiceNow crea un sistema que genera automáticamente tareas para entrenar agentes de IA empresariales[Investigación]Allen Institute publica Olmo-core 3, su infraestructura abierta para entrenar modelos gigantes de IA[Investigación]Cómo dar prioridad a la investigación más valiosa sin dejar GPUs sin usar[Herramientas]Seis modelos de IA en una semana, sin escribir código: así funciona ML Intern[Modelos de IA]Liquid AI lanza dos modelos de IA que toman decisiones en 16 milisegundos[Investigación]Nvidia logra medalla de oro en dos olimpiadas científicas con el mismo modelo de IA[Modelos de IA]Un modelo de IA que habla árabe emiratí como un local[Herramientas]Hugging Face convierte su plataforma en un catálogo unificado de entornos para entrenar agentes de IA[Herramientas]Un benchmark de Microsoft exige que los agentes de IA funcionen bien veinte veces seguidas[Modelos de IA]Allen AI publica AstaBrief, un modelo abierto que redacta informes científicos con citas en un minuto[Investigación]ServiceNow crea un sistema que genera automáticamente tareas para entrenar agentes de IA empresariales[Investigación]Allen Institute publica Olmo-core 3, su infraestructura abierta para entrenar modelos gigantes de IA
Transmitiendo · —

Noticias.
Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial para Gente Real · ES / PT-BR

HerramientasTechCrunch AI2 min

Pangram consigue 9 millones para detectar contenido generado por IA

La startup lanza nuevos modelos capaces de identificar textos e imágenes creados con inteligencia artificial mientras el contenido sintético inunda internet.

Por Redacción2 min
Compartir
Pangram consigue 9 millones para detectar contenido generado por IA
Herramientas · TechCrunch AI

Pangram, una startup especializada en detectar contenido creado por inteligencia artificial, ha conseguido una ronda de financiación de 9 millones de dólares para ampliar su tecnología. Según informó TechCrunch, la empresa ha presentado también dos nuevos productos: Pangram 4, su último modelo de detección de texto generado por IA, y una versión preliminar de un detector de imágenes sintéticas, aún en fase de investigación.

La llegada de estas herramientas coincide con un momento crítico: desde la explosión de ChatGPT (el asistente conversacional de OpenAI que popularizó los LLM, modelos de lenguaje capaces de escribir como humanos) y de generadores de imagen como Midjourney o DALL-E, internet se ha llenado de contenido sintético. Desde artículos de blog y trabajos universitarios hasta reseñas falsas de productos y noticias manipuladas, resulta cada vez más difícil distinguir qué han escrito o creado personas reales y qué ha salido de un modelo de IA.

Los detectores de contenido artificial se han convertido en un mercado creciente, con clientes que van desde universidades que quieren evitar plagios hasta plataformas sociales y medios de comunicación preocupados por la desinformación. Pangram compite en este terreno con otros servicios como GPTZero o las herramientas de detección que algunas empresas (como OpenAI) han intentado desarrollar, aunque estas últimas han tenido precisión limitada y fueron retiradas en varios casos.

La nueva versión del detector de texto de Pangram promete mayor precisión para identificar contenido generado por los últimos modelos de lenguaje, que cada vez imitan mejor el estilo humano. El detector de imágenes, por su parte, busca reconocer elementos visuales creados con herramientas como Stable Diffusion (un modelo de código abierto que genera imágenes a partir de descripciones en texto) o los generadores integrados en productos de Adobe y Google.

La financiación permitirá a Pangram contratar más ingenieros y ampliar su infraestructura de servidores, necesaria para procesar grandes volúmenes de contenido en tiempo real. La empresa no ha revelado quiénes lideran la ronda de inversión ni cuántos clientes pagan actualmente por su servicio, aunque su tecnología ya está siendo probada por varias instituciones educativas y empresas de verificación de contenidos en Estados Unidos y Europa.

Fuente original
TechCrunch AI
Más en · Herramientas