Webtagr - Resumen de noticias de tecnología

TAO de Databricks: Superando el ajuste fino con datos no etiquetados

2025-03-26

Databricks presenta TAO (Test-time Adaptive Optimization), un nuevo método de ajuste fino de modelos que solo requiere datos de uso no etiquetados. A diferencia del ajuste fino tradicional, TAO utiliza el cómputo en tiempo de prueba y el aprendizaje por refuerzo para mejorar el rendimiento del modelo basándose en ejemplos de entrada anteriores. Sorprendentemente, TAO supera el ajuste fino tradicional, llevando modelos de código abierto como Llama a una calidad comparable a la de modelos propietarios costosos como GPT-4. Esta innovación está disponible en versión preliminar para los clientes de Databricks e impulsará futuros productos.

(www.databricks.com)

IA

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): Un USB-C para IA

2025-03-26

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los LLM. Piénselo como un puerto USB-C para IA: conecta modelos de IA a varias fuentes de datos y herramientas. El SDK de Agents admite MCP, permitiendo el uso de diversos servidores MCP para equipar a los Agents con herramientas. Los servidores MCP vienen en dos tipos: servidores stdio (locales) y servidores HTTP sobre SSE (remotos). El almacenamiento en caché de la lista de herramientas minimiza la latencia. Ejemplos completos están disponibles en el directorio examples/mcp.

(openai.github.io)

IA

StarVector: Modelo de vectorización de imagen a SVG basado en Transformer

2025-03-26

StarVector es un modelo de vectorización de imagen a SVG basado en Transformer, con modelos de 8B y 1B de parámetros publicados en Hugging Face. Alcanza resultados de vanguardia en el benchmark SVG-Bench, destacándose en la vectorización de iconos, logotipos y diagramas técnicos, mostrando un rendimiento superior en el manejo de detalles gráficos complejos. El modelo utiliza extensos conjuntos de datos para el entrenamiento, abarcando una amplia gama de estilos de gráficos vectoriales, desde iconos simples hasta ilustraciones coloridas intrincadas. En comparación con los métodos de vectorización tradicionales, StarVector genera código SVG más limpio y preciso, preservando mejor los detalles y la información estructural de la imagen.

(starvector.github.io)

IA vectorización de imagen

La Revolución Inesperada de la IA: La Brevedad Triunfa sobre la Verbosidad

2025-03-26

La proliferación de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) inicialmente causó pánico en las escuelas y las empresas, por temor a que sustituyeran las tareas escritas y la comunicación profesional. Sin embargo, el autor argumenta que el verdadero impacto de los LLMs radica en su potencial para revolucionar la forma en que nos comunicamos y programamos. Los LLMs revelan la simplicidad subyacente de los correos electrónicos comerciales y los códigos complejos, impulsándonos hacia una comunicación concisa. Esto podría llevar a la obsolescencia de los propios LLMs, dando lugar a una comunicación empresarial y lenguajes de programación más eficientes y simplificados. Este cambio hacia la brevedad promete cambiar el mundo.

(thomashunter.name)

IA Revolución en la Comunicación

Dapr Agents: Un marco para sistemas de agentes de IA escalables y resilientes

2025-03-26

Dapr Agents es un framework para desarrolladores diseñado para construir sistemas de agentes de IA resilientes y de nivel de producción que operan a escala. Construido sobre el proyecto Dapr, probado en batalla, permite a los desarrolladores crear agentes de IA que razonan, actúan y colaboran utilizando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), al tiempo que aprovechan la observabilidad integrada y la ejecución de flujo de trabajo con estado para garantizar que los flujos de trabajo de agentes se completen con éxito, independientemente de su complejidad. Las características clave incluyen la ejecución eficiente de múltiples agentes, mecanismos de reintentos automáticos, implementación nativa de Kubernetes, integración con diversas fuentes de datos, colaboración segura entre múltiples agentes, preparación para la plataforma, rentabilidad y neutralidad del proveedor.

(github.com)

IA

Gemini 2.5 Pro: Una IA que conoce sus límites

2025-03-26

El autor intentó que Gemini 2.5 Pro recreara el famoso sintetizador de los años 90, ReBirth RB-338. Sorprendentemente, en lugar de intentar lo imposible, Gemini 2.5 Pro evaluó la dificultad de la tarea y explicó su inviabilidad, demostrando poderosas capacidades de razonamiento. El autor negoció un sintetizador más simple, pero funcional. Esto muestra el progreso de la IA hacia la comprensión de sus limitaciones y la toma de decisiones racionales.

(everything.intellectronica.net)

IA

Aprendizaje por Refuerzo: De AlphaGo a AlphaGo Zero

2025-03-26

Este artículo proporciona una visión general completa del aprendizaje por refuerzo (RL), comenzando con la cautivadora historia de AlphaGo derrotando a campeones humanos de Go. Explica los conceptos centrales de RL, como MDP, ecuaciones de Bellman, programación dinámica, métodos de Monte Carlo, aprendizaje TD (SARSA, Q-learning, DQN), métodos de gradiente de política (REINFORCE, Actor-Critic, A3C) y estrategias evolutivas. El artículo profundiza en los detalles de cada algoritmo, utilizando AlphaGo Zero como un estudio de caso convincente para ilustrar las aplicaciones prácticas de RL y su poder para resolver problemas complejos.

(lilianweng.github.io)

IA

Las incrustaciones de Whisper se alinean sorprendentemente con la actividad cerebral humana durante el habla

2025-03-26

Un estudio revela una sorprendente alineación entre el modelo de reconocimiento de voz Whisper de OpenAI y la actividad neuronal en el cerebro humano durante conversaciones naturales. Al comparar las incrustaciones de Whisper con la actividad cerebral en regiones como el giro frontal inferior (IFG) y el giro temporal superior (STG), los investigadores descubrieron que las incrustaciones del lenguaje alcanzaron su punto máximo antes que las incrustaciones del habla durante la producción del habla, y viceversa durante la comprensión. Esto sugiere que Whisper, a pesar de no haber sido diseñado teniendo en cuenta los mecanismos cerebrales, captura aspectos clave del procesamiento del lenguaje. Los hallazgos también destacan una 'jerarquía suave' en el procesamiento del lenguaje cerebral: las áreas de orden superior, como el IFG, priorizan la información semántica y sintáctica, pero también procesan características auditivas de bajo nivel, mientras que las áreas de orden inferior, como el STG, priorizan el procesamiento acústico y fonémico, pero también captan información a nivel de palabras.

(research.google)

IA

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): ¿El momento USB-C para la IA?

2025-03-26

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic, lanzado a finales de 2024, está revolucionando el mundo de la IA. Piénsalo como el USB-C de las integraciones de IA: permite que los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como Claude o ChatGPT se comuniquen sin problemas con fuentes de datos externas y herramientas (Obsidian, Gmail, calendarios, etc.) sin necesidad de millones de integraciones personalizadas. El MCP utiliza una arquitectura de tres niveles: hosts, clientes y servidores, para permitir el acceso seguro y confiable a los datos y el disparo de acciones, simplificando considerablemente el desarrollo y generando aplicaciones innovadoras. Algunos ejemplos incluyen la conexión de LLMs a bases de datos personales, repositorios de código e incluso datos del mercado de valores en tiempo real. La naturaleza de código abierto del MCP lo ha convertido en un tema candente en la comunidad de desarrolladores, integrado en numerosas aplicaciones de IA, y anuncia un cambio revolucionario en la forma en que interactuamos con las aplicaciones de IA.

(pieces.app)

IA

Gemini 2.5 de Google: Un Modelo de IA Pensante Toma la Delantera

2025-03-25

Google presentó Gemini 2.5, su modelo de IA más inteligente hasta la fecha. Una versión experimental, 2.5 Pro, ha alcanzado la primera posición en LMArena, superando significativamente a la competencia. La innovación clave de Gemini 2.5 es su capacidad de 'pensamiento': razona antes de responder, lo que resulta en una mayor precisión y rendimiento. Este razonamiento va más allá de la simple clasificación y predicción; implica analizar información, extraer conclusiones lógicas, comprender el contexto y los matices, y tomar decisiones informadas. Basándose en trabajos anteriores con aprendizaje por refuerzo y prompts de cadena de pensamiento, Gemini 2.5 combina un modelo base mejorado con un entrenamiento posterior avanzado. Google planea integrar estas capacidades de pensamiento en todos los modelos futuros, lo que les permitirá abordar tareas más complejas e impulsar agentes más sofisticados y conscientes del contexto.

(blog.google)

IA

Apple usará imágenes de Apple Maps para entrenar modelos de IA

2025-03-25

Apple actualizó recientemente su sitio web, revelando que a partir de marzo de 2025, utilizará imágenes y datos recopilados para su función Apple Maps Look Around para entrenar modelos de IA para el reconocimiento, la creación y la mejora de imágenes. Estos datos, recopilados por vehículos y mochilas equipadas con cámaras, sensores y iPhones/iPads, tienen los rostros y las matrículas borrosas. Apple afirma que solo se utilizarán imágenes borrosas y acepta solicitudes para difuminar casas. Esto mejorará las capacidades de IA en los productos y servicios de Apple, como la herramienta de limpieza y la funcionalidad de búsqueda de la aplicación Fotos.

(www.theverge.com)

IA

Google presenta Gemini 2.5: Un salto gigante en el razonamiento de IA

2025-03-25

Google ha presentado Gemini 2.5, su modelo de IA más inteligente hasta la fecha. La versión experimental 2.5 Pro presenta un rendimiento superior en una variedad de benchmarks, alcanzando el primer puesto en LMArena por un margen considerable. Los modelos Gemini 2.5 son modelos de 'pensamiento', capaces de razonar sus respuestas, lo que lleva a una mayor precisión y rendimiento. Este razonamiento va más allá de la simple clasificación y predicción, abarcando el análisis de información, las conclusiones lógicas, la comprensión contextual y la toma de decisiones informadas. Basándose en trabajos anteriores con aprendizaje por refuerzo y prompts de cadena de pensamiento, Gemini 2.5 representa un avance significativo, combinando un modelo base ampliamente mejorado con un entrenamiento posterior mejorado. Google planea integrar estas capacidades de pensamiento en todos los modelos futuros, permitiéndoles abordar problemas más complejos y soportar agentes más sofisticados.

(blog.google)

IA

Sam Altman de OpenAI: Un gigante accidental de la tecnología de consumo

2025-03-25

Esta entrevista de Stratechery presenta al CEO de OpenAI, Sam Altman, detallando el viaje de OpenAI desde un laboratorio de investigación hasta un gigante de la tecnología de consumo, y el éxito inesperado de ChatGPT. Altman habla con franqueza sobre el cambio en el modelo de negocio de OpenAI, su relación con Microsoft, sus opiniones sobre la seguridad y la regulación de la IA y el futuro de la IAG. La entrevista también trata la estrategia de código abierto de OpenAI, el desarrollo de GPT-5 y las implicaciones de la IA en varios sectores. Altman cree que una plataforma de IA con miles de millones de usuarios será más valiosa que los modelos de vanguardia, insinuando posibles estrategias alternativas de monetización más allá de la publicidad.

(stratechery.com)

IA

VGGT: Reconstrucción de Escena 3D en Segundos

2025-03-25

Facebook Research presenta VGGT (Visual Geometry Grounded Transformer), una red neuronal de alimentación directa capaz de inferir todos los atributos 3D clave de una escena —parámetros intrínsecos y extrínsecos de la cámara, mapas de puntos, mapas de profundidad y seguimiento de puntos 3D— a partir de una, unas pocas o cientos de vistas en cuestión de segundos. Este modelo fácil de usar, que aprovecha el poder de los transformadores, ofrece una herramienta de visualización 3D interactiva. Sorprendentemente, VGGT muestra capacidades impresionantes de reconstrucción de vista única, logrando resultados competitivos en comparación con los métodos monoculares de vanguardia, a pesar de no haber sido entrenado explícitamente para esta tarea.

(github.com)

IA

El falso confort del optimismo en IA: Una crítica a Casey Newton y Kevin Roose

2025-03-25

Este artículo critica la visión ciegamente optimista de los periodistas tecnológicos Casey Newton y Kevin Roose sobre la IA generativa. El autor argumenta que sus predicciones positivas carecen de base fáctica, simplemente satisfaciendo las demandas del mercado y el propio interés. Las afirmaciones de Roose sobre la llegada inminente de la AGI, y el elogio excesivo de Newton a los modelos OpenAI, carecen de argumentación rigurosa. El autor señala que esta actitud de 'optimismo cauteloso' es en realidad una forma cobarde de evitar la realidad, ignorando numerosos problemas y riesgos potenciales de la tecnología de IA, como las alucinaciones de los modelos, la manipulabilidad de los puntos de referencia y el impacto en las industrias creativas. El artículo también utiliza CoreWeave como ejemplo para revelar el sobrecalentamiento de las inversiones y la falta de modelos de negocio sostenibles en el campo de la IA, instando a las personas a mantener el pensamiento crítico y afrontar los desafíos en el desarrollo de la tecnología de IA.

(www.wheresyoured.at)

IA Optimismo en IA Crítica tecnológica Crítica de los medios

Código fuente de AlexNet publicado: El amanecer de la revolución del aprendizaje profundo

2025-03-25

En 2012, AlexNet, desarrollado por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, demostró por primera vez el enorme potencial de las redes neuronales profundas para el reconocimiento de imágenes, marcando el comienzo de la era del aprendizaje profundo. Recientemente, el código fuente de AlexNet se publicó como código abierto, resultado de una colaboración entre el Computer History Museum y Google. El éxito de AlexNet se debió a su escala: una gran red neuronal convolucional entrenada con una inmensa capacidad de cómputo y el conjunto de datos ImageNet, superando las limitaciones anteriores del aprendizaje profundo. Este avance impulsó décadas de innovación en IA, llevando a empresas como OpenAI y aplicaciones como ChatGPT, transformando el mundo.

(www.zdnet.com)

IA

Desentrañando la amnesia infantil: El hipocampo de un bebé de un año se ilumina

2025-03-25

Un nuevo estudio que utiliza fMRI escaneó los cerebros de 26 bebés de entre 4 y 25 meses, intentando resolver el misterio centenario de la amnesia infantil. La investigación descubrió que alrededor del año de edad, el hipocampo, responsable de la formación de la memoria, se activa, generando señales neuronales relacionadas con las cosas que los bebés recordaban de las pruebas. Esto sugiere que los bebés comienzan a codificar recuerdos alrededor del año de edad, incluso cuando su hipocampo aún se está desarrollando. El estudio proporciona pistas valiosas para comprender el desarrollo temprano del cerebro y la formación de la memoria, sugiriendo que algún día podríamos recuperar recuerdos perdidos de la infancia.

(singularityhub.com)

IA amnesia infantil formación de la memoria

Chatbots de IA y soledad: una espada de doble filo

2025-03-25

Dos nuevos estudios revelan un posible lado oscuro del uso intensivo de chatbots de IA: aumento de la soledad y dependencia emocional, particularmente entre los usuarios más frecuentes. Los investigadores encontraron que las personas solitarias son más propensas a buscar vínculos emocionales con la IA, lo que refleja investigaciones anteriores sobre las redes sociales. Si bien los chatbots de IA pueden ofrecer apoyo emocional, las plataformas deben priorizar el bienestar del usuario, previniendo el uso excesivo y la explotación emocional, e implementando medidas para identificar e intervenir en patrones de uso no saludables. Los legisladores también deben abordar este problema emergente, desarrollando regulaciones apropiadas.

(www.platformer.news)

IA

El método de Newton recibe una actualización moderna: Un algoritmo de optimización más rápido y amplio

2025-03-25

Hace más de 300 años, Isaac Newton desarrolló un algoritmo para encontrar los valores mínimos de funciones. Ahora, Amir Ali Ahmadi de la Universidad de Princeton y sus estudiantes han mejorado este algoritmo para manejar eficientemente una clase más amplia de funciones. Este avance utiliza derivadas de orden superior y transforma hábilmente la expansión de Taylor en una forma convexa de suma de cuadrados, logrando una convergencia más rápida que el descenso de gradiente tradicional. Si bien actualmente es computacionalmente costoso, los futuros avances en la computación podrían permitir que este algoritmo supere al descenso de gradiente en campos como el aprendizaje automático, convirtiéndose en una herramienta poderosa para problemas de optimización.

(www.quantamagazine.org)

IA algoritmo de optimización

Ant Group reduce los costos de entrenamiento de IA en un 20% usando chips chinos

2025-03-25

Ant Group, respaldado por Jack Ma, ha desarrollado técnicas de entrenamiento de modelos de IA utilizando semicondutores fabricados en China, de empresas como Alibaba y Huawei, logrando reducciones de costos del 20%. Si bien aún utiliza chips Nvidia, Ant depende principalmente de alternativas de AMD y chips chinos para sus modelos más recientes, obteniendo resultados similares al chip H800 de Nvidia. Esto destaca los esfuerzos de China para reducir la dependencia de los chips de alto rendimiento de Nvidia. Los nuevos modelos de lenguaje de Ant, Ling-Plus y Ling-Lite, incluso superaron al modelo Llama de Meta en algunos puntos de referencia. Estos modelos, destinados a aplicaciones en salud y finanzas, representan un avance significativo en el desarrollo de IA de bajo costo en China.

(au.finance.yahoo.com)

IA chips chinos

ARC-AGI-2: El benchmark de AGI más fácil para humanos, más difícil para IA

2025-03-24

La competencia ARC Prize 2025 regresa con ARC-AGI-2, un benchmark de AGI significativamente más difícil para IA, pero que sigue siendo relativamente fácil para los humanos. Al centrarse en tareas sencillas para los humanos, pero difíciles para la IA, ARC-AGI-2 destaca las lagunas de capacidad que no se solucionan simplemente ampliando los modelos existentes. Con un premio de 1 millón de dólares, la competencia incentiva la innovación de código abierto para sistemas de IA eficientes y generales, con el objetivo de cerrar la brecha entre humanos e IA y lograr la verdadera AGI.

(arcprize.org)

IA

Qwen2.5-VL-32B: Modelo de lenguaje visual de 32 mil millones de parámetros más alineado con las preferencias humanas

2025-03-24

Tras el gran éxito de la serie de modelos Qwen2.5-VL, hemos lanzado el nuevo modelo de lenguaje visual de 32 mil millones de parámetros, Qwen2.5-VL-32B-Instruct, de código abierto. Este modelo presenta mejoras significativas en el razonamiento matemático, la comprensión de imágenes de grano fino y la alineación con las preferencias humanas. Las pruebas de referencia muestran su superioridad sobre modelos comparables en tareas multimodales (como MMMU, MMMU-Pro y MathVista), incluso superando al modelo Qwen2-VL-72B-Instruct, de 72 mil millones de parámetros. También alcanza un rendimiento de primera categoría en capacidades de texto puro a su escala.

(qwenlm.github.io)

IA modelo de lenguaje visual

AMD presenta Instella: una familia de modelos de lenguaje abiertos con 3 mil millones de parámetros

2025-03-24

AMD ha anunciado Instella, una familia de modelos de lenguaje de última generación totalmente abiertos, con 3 mil millones de parámetros, entrenados desde cero en GPUs AMD Instinct™ MI300X. Los modelos Instella superan a los modelos totalmente abiertos existentes de tamaño similar y logran un rendimiento competitivo en comparación con modelos de peso abierto de vanguardia, como Llama-3.2-3B. AMD está lanzando código abierto para todos los artefactos del modelo, incluidas las ponderaciones, las configuraciones de entrenamiento, los conjuntos de datos y el código, para fomentar la colaboración y la innovación en la comunidad de IA. Los modelos utilizan técnicas de entrenamiento eficientes y un pipeline de entrenamiento de varias etapas.

(rocm.blogs.amd.com)

IA

GPT-4o mini TTS: Texto a voz simplificado

2025-03-24

Esta herramienta utiliza la API GPT-4o mini TTS de OpenAI para convertir texto en voz natural. El proceso consta de tres sencillos pasos: introduce tu texto, personaliza la configuración (seis voces y velocidad ajustable) y genera audio de alta calidad. El audio se transmite directamente a tu navegador sin almacenarse en nuestros servidores. ¡Prueba diferentes voces y velocidades para encontrar la combinación perfecta para tu contenido!

(hitts.cc)

IA síntesis de voz con IA

CUDA a los 18 años: El secreto de Nvidia y el dominio de la IA

2025-03-24

La plataforma CUDA de Nvidia cumple 18 años. Mucho más que un lenguaje de programación o una API, es el núcleo del ecosistema de software de Nvidia, impulsando numerosas tareas de computación "fácilmente paralelizables", desde IA hasta la minería de criptomonedas. El éxito de CUDA proviene de la inversión consistente a largo plazo de Nvidia y de las actualizaciones constantes, un contraste sorprendente con competidores como AMD. El éxito de AlexNet destacó la influencia temprana de CUDA en el aprendizaje profundo, y hoy, es el estándar de facto en IA, formando una sólida protección competitiva para Nvidia.

(thechipletter.substack.com)

IA

beeFormer: Superando la Brecha entre la Semejanza Semántica y la Interacción en los Sistemas de Recomendación

2025-03-24

El proyecto beeFormer presenta un nuevo enfoque para los sistemas de recomendación diseñado para abordar el problema de arranque en frío. Utiliza modelos de lenguaje para aprender patrones de comportamiento del usuario a partir de datos de interacción y transferir este conocimiento a elementos no vistos. A diferencia del filtrado basado en contenido tradicional, que depende de los atributos de los elementos, beeFormer aprende patrones de interacción del usuario para recomendar mejor los elementos alineados con los intereses del usuario, incluso sin datos de interacción previos. Los experimentos demuestran mejoras significativas en el rendimiento. El proyecto proporciona pasos de entrenamiento detallados y modelos preentrenados, con soporte para conjuntos de datos como MovieLens, GoodBooks y Amazon Books.

(github.com)

IA Arranque en Frío Modelos de Lenguaje

LangManus: Un framework de automatización de IA de código abierto para la colaboración multiagente

2025-03-23

LangManus es un framework de automatización de IA de código abierto e impulsado por la comunidad que integra modelos de lenguaje con herramientas para la búsqueda web, el rastreo y la ejecución de código Python. Desarrollado por antiguos compañeros en su tiempo libre, este proyecto tiene como objetivo explorar los campos de multiagente e investigación profunda, participando en la clasificación de GAIA. LangManus emplea un sistema multiagente jerárquico con roles como Coordinador, Planificador, Supervisor, Investigador, Codificador, Navegador e Informador, admitiendo diversas integraciones de LLM, incluidos modelos compatibles con Qwen y OpenAI. El proyecto es de código abierto bajo la licencia MIT y agradece las contribuciones de la comunidad.

(github.com)

IA automatización de IA sistema multiagente

Crosscoder Mejorado Revela los Secretos del Ajuste Fino de LLMs

2025-03-23

Los investigadores presentan un nuevo método, el 'crosscoder vinculado', para comparar los modelos base y de chat ajustados de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). A diferencia de los crosscoders tradicionales, el crosscoder vinculado permite que los mismos factores latentes se activen en diferentes momentos para los modelos base y de chat, lo que lleva a una identificación más eficaz de las características nuevas en el modelo de chat. Los experimentos demuestran que este enfoque proporciona explicaciones más claras de cómo surge el comportamiento de chat a partir de las capacidades del modelo base y produce latentes más monosemánticos. Esta investigación ofrece nuevas perspectivas sobre el proceso de ajuste fino de los LLMs y guía las mejoras futuras del modelo.

(www.lesswrong.com)

IA ajuste fino del modelo

Verificación Formal de Modelos de ML en Lean 4

2025-03-23

El proyecto `formal_verif_ml` proporciona un marco Lean 4 para la verificación formal de propiedades (robustez, imparcialidad, interpretabilidad) de modelos de aprendizaje automático. Incluye una biblioteca Lean, un traductor de modelos, una interfaz web y una canalización CI/CD, que admite varios tipos de modelos. Un portal web interactivo permite a los usuarios cargar modelos, ver el código Lean generado, activar la compilación de pruebas y visualizar la arquitectura del modelo.

(github.com)

IA

Gana la Computación: El Nuevo Paradigma en el Desarrollo de IA

2025-03-23

Este artículo explora una nueva tendencia en el desarrollo de IA: la supremacía de la computación. El autor utiliza experiencias personales y analogías para ilustrar que los sistemas de IA sobrediseñados son como plantas meticulosamente cuidadas que luchan por adaptarse a entornos cambiantes, mientras que los sistemas de IA basados en computación a gran escala, como las plantas que crecen naturalmente, pueden aprender y adaptarse de forma autónoma. Al comparar enfoques basados en reglas, con computación limitada y a gran escala para la construcción de sistemas de automatización de atención al cliente, el autor demuestra la superioridad de la solución a gran escala. El auge del Aprendizaje por Refuerzo (RL) confirma aún más esta tendencia, ya que explora varias soluciones mediante computación masiva, obteniendo resultados que superan el diseño humano. En el futuro, el papel de los ingenieros de IA cambiará de crear algoritmos perfectos a construir sistemas que puedan aprovechar eficazmente los recursos computacionales masivos.

(ankitmaloo.com)

IA Computación

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