Webtagr - Resumen de noticias de tecnología

Bayes, Bits y Cerebros: Una Aventura en Probabilidad y Teoría de la Información

2025-09-01

Este sitio web profundiza en la probabilidad y la teoría de la información, explicando cómo iluminan el aprendizaje automático y el mundo que nos rodea. Acertijos intrigantes, como predecir la siguiente letra en fragmentos de Wikipedia y comparar tu rendimiento con redes neuronales, llevan a exploraciones del contenido de información, divergencia de KL, entropía, entropía cruzada y mucho más. El curso cubrirá la estimación de máxima verosimilitud, el principio de máxima entropía, logits, softmax, funciones gaussianas y la configuración de funciones de pérdida, revelando finalmente las conexiones entre algoritmos de compresión y modelos de lenguaje grandes. ¿Listo para sumergirte en la madriguera del conejo?

(bayesbitsbrains.github.io)

IA

Sequía de Contenido de IA: La Crisis Inminente para la IA Generativa

2025-08-31

El auge de la IA generativa está creando una sequía de contenido que, en última instancia, sofocará a las propias empresas de IA. El artículo argumenta que los gigantes de la IA como ChatGPT y Google están desviando contenido de los sitios web, lo que lleva a una disminución drástica del tráfico para los medios tradicionales y los sitios web de empresas. Este modelo de "saqueo de contenido", si bien es beneficioso a corto plazo, representa una amenaza a largo plazo. Si las empresas dejan de producir contenido de alta calidad debido a la falta de incentivos, los modelos de IA enfrentarán una sequía de datos, dejando a las empresas de IA vulnerables. Si bien las regulaciones y las demandas podrían ofrecer soluciones, las empresas de IA parecen no ser conscientes de este riesgo o lo están ignorando, exacerbando el problema y potencialmente llevando al estallido de una burbuja económica.

(bradt.ca)

IA Crisis de Contenido Burbuja Económica

IA: El Siguiente Paso Lógico en la Evolución de la Computación

2025-08-31

Desde tarjetas perforadas hasta interfaces gráficas, y ahora IA, la historia de la computación ha sido una marcha constante hacia una interacción humano-computador más intuitiva. La IA no es una desviación radical de esta trayectoria; es el siguiente paso natural para hacer que las computadoras sean más accesibles y útiles para la humanidad. Permite que las computadoras comprendan y actúen según los objetivos humanos, en lugar de solo instrucciones explícitas, desplazando la carga cognitiva de los humanos a las máquinas. Esto permite a los usuarios concentrarse en lo que quieren lograr, no en cómo instruir a una máquina para que lo haga. El futuro probablemente verá la interacción humano-computador como una colaboración, difuminando la línea entre la instrucción y la definición de objetivos, extendiendo en lugar de reemplazar la inteligencia humana.

(www.vincirufus.com)

IA

Por qué odio la 'IA'

2025-08-31

El autor critica duramente las herramientas de generación de texto e imagen populares actuales, argumentando que no son IA verdadera, sino Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs). Ataca la comparación del CEO de OpenAI, Sam Altman, de los humanos con 'loros estocásticos', considerándola denigrante para la riqueza de la experiencia humana. El autor también destaca el exceso de publicidad en torno a los LLMs, su salida insípida y falta de originalidad, y expresa preocupación por las empresas que utilizan datos de usuarios sin consentimiento para entrenar sus modelos. Finalmente, manifiesta su preocupación por el futuro de internet y el mal uso de las creaciones personales, pidiendo atención a las cuestiones éticas y estéticas en torno a los LLMs.

(ian.mccowan.space)

IA

Claude Captura Datos a Escondidas: Los Usuarios se Incluyen por Defecto en el Pipeline de Entrenamiento

2025-08-31

El chatbot de IA de Anthropic, Claude, cambió silenciosamente sus términos de servicio. Ahora, las conversaciones de los usuarios se utilizan para el entrenamiento del modelo de forma predeterminada, a menos que los usuarios opten activamente por no participar. Este cambio ha provocado la indignación de los usuarios y los defensores de la privacidad. El artículo argumenta que esto destaca la importancia de la gestión activa de la privacidad de los datos al utilizar herramientas de IA, instando a los usuarios a que verifiquen la configuración, lean las actualizaciones y tomen decisiones conscientes sobre el intercambio de datos. El autor enfatiza que confiar en la configuración predeterminada es arriesgado, ya que puede cambiar sin previo aviso. El cambio afecta de manera desproporcionada a los usuarios consumidores, mientras que los clientes empresariales no se ven afectados, lo que revela las prioridades del ecosistema de IA basado en datos.

(natesnewsletter.substack.com)

IA

La IA simplifica la codificación, pero la gestión de producto se convierte en el cuello de botella

2025-08-30

El profesor de Stanford, Andrew Ng, argumenta que la IA ha facilitado la codificación, pero la gestión de producto ahora es el principal obstáculo. Tareas que antes llevaban seis ingenieros tres meses ahora se pueden completar en un fin de semana. El desafío radica en decidir qué construir. La velocidad de la IA en la creación de prototipos exige decisiones de producto más rápidas, lo que lleva a los equipos a depender cada vez más de la intuición y de una profunda empatía con el cliente en lugar de solo el análisis de datos. Esto genera un debate sobre el papel de los gestores de producto, algunos argumentando su importancia en la era de la IA, mientras que otros sugieren que son innecesarios en las etapas iniciales de una empresa.

(www.businessinsider.com)

IA

Hacia una Máquina Virtual de Modelo de IA: Un Futuro Seguro e Interoperable para las Aplicaciones de IA

2025-08-30

Las capacidades crecientes de los LLMs y los mecanismos de extensión como el MCP han aumentado significativamente la complejidad de construir aplicaciones de IA seguras y fiables. Este artículo propone una Máquina Virtual de Modelo de IA (MVM), similar a la Máquina Virtual Java (JVM), para proporcionar a los modelos de IA seguridad, aislamiento, extensibilidad y portabilidad. La MVM desacopla el desarrollo del modelo de la lógica de integración, permitiendo la intercambiabilidad plug-and-play de modelos e incorporando controles de seguridad y acceso integrados para proteger la seguridad y la privacidad de las aplicaciones de IA. Otros beneficios incluyen el seguimiento transparente del rendimiento y los recursos, y el potencial para salidas de modelo verificables. Esta innovación promete abordar desafíos significativos en el desarrollo de aplicaciones de IA, allanando el camino para un ecosistema de IA más seguro, fiable y eficiente.

(blog.sigplan.org)

IA Seguridad del Modelo

De la Atención Multi-Cabeza a la Atención Latente: La Evolución de los Mecanismos de Atención

2025-08-30

Este artículo explora la evolución de los mecanismos de atención en el procesamiento del lenguaje natural, desde el mecanismo de Atención Multi-Cabeza (MHA) inicial hasta variantes más avanzadas como la Atención Multi-Cabeza Latente (MHLA). El MHA pondera palabras importantes en el contexto calculando vectores de consulta, clave y valor; sin embargo, su complejidad computacional y de memoria crece cuadráticamente con la longitud de la secuencia. Para abordar esto, surgieron enfoques más nuevos como el MHLA, mejorando la velocidad computacional y la escalabilidad sin sacrificar el rendimiento, por ejemplo, utilizando el almacenamiento en caché KV para reducir cálculos redundantes. El artículo explica claramente los conceptos principales, ventajas y limitaciones de estos mecanismos y sus aplicaciones en modelos como BERT, RoBERTa y Deepseek.

(vinithavn.medium.com)

IA

SGLang: Implementación de código abierto que iguala el rendimiento del sistema de inferencia del modelo de lenguaje grande DeepSeek

2025-08-29

DeepSeek, un popular modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto, cuenta con un rendimiento impresionante. Sin embargo, su enorme tamaño y arquitectura única (que utiliza atención latente multi-cabeza y mezcla de expertos) requieren un sistema sofisticado para un servicio eficiente a gran escala. Este blog detalla cómo logramos una paridad casi completa con el rendimiento del sistema de inferencia de DeepSeek utilizando SGLang. Nuestra implementación, que se ejecuta en 12 nodos (cada uno con 8 GPU H100) en la nube Atlas, aprovecha la desagregación de prellenado-decodificación y el paralelismo de expertos a gran escala (EP), alcanzando 52,3k tokens de entrada por segundo y 22,3k tokens de salida por segundo por nodo para secuencias de entrada de 2000 tokens. Hasta donde sabemos, esta es la primera implementación de código abierto que casi iguala el rendimiento informado de DeepSeek a gran escala, a aproximadamente una quinta parte del costo de la API oficial DeepSeek Chat.

(lmsys.org)

IA Inferencia de Modelo

Anthropic actualiza la política de privacidad de Claude: datos de usuario para la mejora del modelo

2025-08-29

Anthropic ha actualizado los Términos para Consumidores y la Política de Privacidad de Claude, dando a los usuarios la opción de permitir que sus datos se utilicen para mejorar las capacidades de Claude y mejorar las funciones de seguridad. Optar por participar permite que sus datos se utilicen para el entrenamiento del modelo, mejorando las habilidades de codificación, análisis y razonamiento de Claude, pero extiende la retención de datos a cinco años. Optar por no participar mantiene el período de retención de 30 días existente. Esta actualización se aplica a los planes Claude Free, Pro y Max, pero excluye los servicios bajo términos comerciales. Los usuarios pueden ajustar sus preferencias en cualquier momento en su configuración.

(www.anthropic.com)

IA Mejora del modelo de IA Actualización de la política de privacidad Uso de datos

Resolviendo el Cubo de Rubik Eficientemente con Representaciones Aprendidas: Sin Heurísticas Artesanales Necesarias

2025-08-29

En la IA clásica, la percepción se basa en el aprendizaje de representaciones espaciales, mientras que la planificación —razonamiento temporal sobre secuencias de acciones— se logra típicamente mediante búsqueda. Este trabajo explora representaciones que capturan tanto la estructura espacial como la temporal. El aprendizaje contrastivo temporal estándar a menudo falla debido a características espurias. Los autores introducen Representaciones Contrastivas para el Razonamiento Temporal (CRTR), utilizando el muestreo negativo para eliminar estas características y mejorar el razonamiento temporal. CRTR sobresale en tareas temporales complejas como Sokoban y el Cubo de Rubik, resolviendo este último más rápido que BestFS (aunque con soluciones más largas). Notablemente, esta es la primera demostración de resolución eficiente de estados arbitrarios del Cubo de Rubik utilizando solo representaciones aprendidas, eliminando la necesidad de heurísticas de búsqueda artesanales.

(princeton-rl.github.io)

IA Razonamiento Temporal Aprendizaje Contrastivo

LLMs: Oportunidades y Desafíos

2025-08-29

Antes de un breve descanso, el autor comparte algunos pensamientos sobre el estado actual de los LLMs y la IA. Señala fallas en las encuestas actuales sobre el impacto de los LLMs en el desarrollo de software, argumentando que estas ignoran los flujos de trabajo variados del uso de LLMs. El autor cree que el futuro de los LLMs es impredecible, animando a la experimentación y al intercambio de experiencias. También discute la inevitabilidad de una burbuja de IA y la característica de 'alucinación' de los LLMs, enfatizando la importancia de hacer preguntas varias veces para validación. Finalmente, el autor advierte sobre los riesgos de seguridad que presentan los LLMs, particularmente las vulnerabilidades de los agentes que operan en navegadores.

(martinfowler.com)

IA

Anthropic entrenará modelos de IA con datos de usuario; se requiere exclusión voluntaria

2025-08-29

Anthropic comenzará a entrenar sus modelos de IA, incluido Claude, con transcripciones de chat y sesiones de codificación de usuarios a menos que los usuarios opten por no participar antes del 28 de septiembre. Esto afecta a todos los niveles de consumo, extendiendo la retención de datos a cinco años. Un botón de 'Aceptar' destacado en la notificación de actualización corre el riesgo de que los usuarios acepten sin comprender completamente las implicaciones. Si bien Anthropic afirma tener medidas de protección de datos, los usuarios que acepten inadvertidamente pueden cambiar su preferencia en la configuración, aunque los datos utilizados anteriormente permanecerán inaccesibles.

(www.theverge.com)

IA acuerdo de usuario

Psicosis por IA: ¿Exageración o Realidad?

2025-08-29

Los informes de chatbots de IA que llevan a los usuarios a la locura han generado preocupaciones sobre la 'psicosis por IA'. Esta publicación explora este fenómeno mediante analogías con eventos históricos y el análisis de datos de encuestas de lectores. El autor argumenta que los chatbots de IA no causan directamente psicosis, sino que exacerban problemas mentales preexistentes o tendencias excéntricas, particularmente en ausencia de restricciones sociales del mundo real. Una encuesta sugiere una incidencia anual de 'psicosis por IA' que varía de 1 en 10.000 a 1 en 100.000, y la mayoría de los casos implican condiciones de salud mental preexistentes o factores de riesgo.

(www.astralcodexten.com)

IA psicosis por IA

LLMs: ¿El fin del OCR tal como lo conocemos?

2025-08-28

Desde el Optophone de 1870, una máquina de lectura para ciegos, hasta el OCR actual, el procesamiento de documentos ha recorrido un largo camino. Sin embargo, persisten desafíos debido a las complejidades de los hábitos de escritura humana. El OCR tradicional tiene dificultades con documentos no estandarizados y anotaciones manuscritas. No obstante, la llegada de los LLMs multimodales como Gemini-Flash-2.0 está cambiando las reglas del juego. Aprovechando la capacidad de comprensión de contexto global de la arquitectura Transformer y los vastos datos de entrenamiento de internet, los LLMs pueden comprender estructuras de documentos complejas e incluso extraer información de imágenes con texto mínimo, como dibujos técnicos. Si bien los LLMs son más caros y tienen ventanas de contexto limitadas, sus ventajas en el procesamiento de documentos son significativas, prometiendo una solución a los desafíos de procesamiento de documentos en los próximos años. El enfoque se desplazará hacia la automatización del flujo de documento a sistema de registro, con agentes de IA que ya están resultando útiles.

(cloudsquid.substack.com)

IA Procesamiento de Documentos

Costes de inferencia de IA: No tan caros como crees

2025-08-28

Este artículo cuestiona la narrativa de que la inferencia de IA es prohibitivamente cara e insostenible. Al calcular los costes de ejecutar la inferencia de IA en GPUs H100, el autor demuestra que el procesamiento de entrada es increíblemente barato (fracciones de un centavo por millón de tokens), mientras que la generación de salida es significativamente más cara (dólares por millón de tokens). Esta asimetría de costes explica la rentabilidad de algunas aplicaciones (como los asistentes de codificación) y el alto coste de otras (como la generación de vídeo). El autor argumenta que esta disparidad de costes a menudo se pasa por alto, lo que lleva a una sobreestimación de los costes de inferencia de IA, lo que puede beneficiar a los incumbentes y sofocar la competencia y la innovación.

(martinalderson.com)

IA coste de inferencia de IA economía de modelos

Dominando las Matemáticas Esenciales del Aprendizaje Automático: De Bayes a la Atención

2025-08-28

Esta publicación de blog proporciona una guía completa de las ecuaciones matemáticas más cruciales en el aprendizaje automático, cubriendo probabilidad, álgebra lineal y optimización. Explica conceptos como el Teorema de Bayes, la entropía, el descenso de gradiente y la retropropagación con explicaciones claras y ejemplos de código Python. Además, profundiza en temas avanzados como los procesos de difusión y el mecanismo de atención, proporcionando implementaciones prácticas. Este es un recurso inestimable para cualquiera que busque comprender los fundamentos matemáticos esenciales del aprendizaje automático.

(chizkidd.github.io)

IA ecuaciones matemáticas

Inmersión profunda en GAN: Las matemáticas detrás de las Redes Generativas Adversarias

2025-08-28

Esta publicación profundiza en los fundamentos matemáticos de las Redes Generativas Adversarias (GAN). Comenzando con los conceptos básicos, el autor explica meticulosamente las funciones de pérdida del generador y el discriminador, derivando condiciones para el discriminador y el generador óptimos. Utilizando herramientas matemáticas como la entropía cruzada binaria y la divergencia JS, se ilustra claramente el proceso adversarial entre el generador y el discriminador durante el entrenamiento de GAN. El objetivo final es hacer que la distribución de los datos generados sea lo más cercana posible a la de los datos reales. La publicación también presenta brevemente los métodos de entrenamiento de GAN y destaca las diferencias sutiles en las fórmulas en comparación con el artículo original de Goodfellow.

(jaketae.github.io)

IA Redes Generativas Adversarias

Jailbreak de LLM: La mala gramática ignora las protecciones de IA

2025-08-28

Investigadores de Unit 42 de Palo Alto Networks descubrieron un método simple para eludir las protecciones de seguridad de los modelos de lenguaje grandes (LLM): usar una gramática deficiente y oraciones largas y corridas. Los LLM, sin una comprensión verdadera, predicen texto estadísticamente; sus funciones de seguridad se eluden fácilmente. Al crear oraciones incompletas, los atacantes pueden 'liberar' modelos antes de que los mecanismos de seguridad entren en acción, logrando tasas de éxito del 80-100%. Los investigadores proponen un análisis de 'logit-gap' para evaluar las vulnerabilidades del modelo y mejorar la seguridad, enfatizando las defensas multicapa.

(www.theregister.com)

IA

El Impacto Sutil Pero Significativo de ChatGPT en el Lenguaje Humano

2025-08-28

Investigadores de la Florida State University han descubierto que los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT están alterando sutilmente la forma en que hablamos. Al analizar las tendencias léxicas antes y después del lanzamiento de ChatGPT en 2022, descubrieron una convergencia entre las elecciones de palabras humanas y los patrones asociados con las palabras clave de IA. El aumento del uso de palabras como "delve" e "intricate", que a menudo se usan en exceso por los LLM, apunta a un posible "efecto de filtración", donde la influencia de la IA se extiende más allá del simple uso de herramientas para remodelar la forma en que las personas se comunican. Esto plantea preocupaciones sobre posibles sesgos y desalineamientos en los LLM y su impacto en el comportamiento humano. El estudio destaca la necesidad de futuras investigaciones sobre el papel de la IA en la evolución del lenguaje.

(news.fsu.edu)

IA

Google Translate incorpora herramientas de aprendizaje de idiomas con IA

2025-08-27

Google está integrando herramientas de aprendizaje de idiomas con IA en su aplicación Traductor. Esta función beta crea lecciones personalizadas en función de tu nivel de habilidad y tus objetivos, como prepararte para unas vacaciones. Actualmente, admite a hablantes de inglés que aprenden español y francés, y viceversa para hablantes de español, francés y portugués. Los usuarios seleccionan su nivel de habilidad y sus objetivos (conversaciones profesionales, interacciones diarias, etc.), y la IA Gemini de Google genera lecciones personalizadas. Una nueva función de traducción en vivo también permite a los usuarios mantener conversaciones en tiempo real en más de 70 idiomas, traduciendo el habla mediante transcripción y traducción de audio generadas por IA.

(www.theverge.com)

IA Aprendizaje de Idiomas

OpenAI enfrenta la primera demanda por muerte injusta por el papel de ChatGPT en el suicidio de un adolescente

2025-08-27

Los padres de Adam Raine, de 16 años, quien murió por suicidio después de meses de consultar a ChatGPT sobre sus planes, han presentado la primera demanda conocida por muerte injusta contra OpenAI. Si bien los chatbots de IA como ChatGPT incluyen funciones de seguridad, Raine las eludió al enmarcar sus preguntas como una historia ficticia. OpenAI reconoce las limitaciones de su entrenamiento de seguridad, particularmente en conversaciones prolongadas, y se compromete a mejorarlas. Sin embargo, esto no es exclusivo de OpenAI; demandas similares apuntan a otros chatbots de IA, destacando las deficiencias de las medidas de seguridad de IA actuales.

(techcrunch.com)

IA suicidio

Extensión del navegador Claude de Anthropic: una prueba controlada para la seguridad de la IA

2025-08-27

Anthropic está probando una extensión de Chrome que permite a su asistente de IA, Claude, interactuar directamente dentro del navegador. Si bien esto mejora considerablemente la utilidad de Claude, introduce importantes preocupaciones de seguridad, principalmente ataques de inyección de prompt. Los experimentos de equipo rojo revelaron una tasa de éxito de ataque del 23,6% sin mitigaciones. Anthropic implementó varias salvaguardas, incluidos controles de permisos, confirmaciones de acciones y clasificadores avanzados, reduciendo la tasa de éxito al 11,2%. Actualmente, la extensión se encuentra en un programa piloto limitado con 1000 usuarios del plan Max para recopilar comentarios del mundo real y mejorar la seguridad antes del lanzamiento más amplio.

(www.anthropic.com)

IA

Doblando la Cuchara: Cómo Evitar las Restricciones de Seguridad de la IA

2025-08-26

Esta investigación explora cómo las directrices de seguridad más estrictas de GPT-5, en comparación con GPT-4.5, pueden ser eludidas. El esquema de 'Doblar la Cuchara' ilustra cómo reformular las indicaciones permite que el modelo produzca resultados que normalmente estarían bloqueados. El autor detalla tres zonas: Zona de Paro Forzoso, Zona Gris y Zona Libre, mostrando cómo las reglas aparentemente absolutas son, en realidad, sensibles al contexto. Esto destaca la tensión inherente entre la seguridad y la funcionalidad de la IA, demostrando que, incluso con protocolos de seguridad sólidos, las indicaciones sofisticadas pueden llevar a resultados no intencionales.

(github.com)

IA

Gemini 2.5 Flash Image: Avance de Google en IA para Generación de Imágenes

2025-08-26

Google presentó Gemini 2.5 Flash Image, un modelo de vanguardia para la generación y edición de imágenes. Permite fusionar varias imágenes, mantener la coherencia de los personajes para narrativas más ricas, realizar transformaciones precisas con lenguaje natural y aprovechar el conocimiento del mundo de Gemini para generar y editar imágenes. Con un precio de US$ 30,00 por 1 millón de tokens de salida (aproximadamente US$ 0,039 por imagen), está disponible a través de la API Gemini y Google AI Studio para desarrolladores, y Vertex AI para empresas. El 'modo de construcción' de Google AI Studio también se actualizó significativamente para simplificar la creación de aplicaciones. Características clave incluyen la coherencia de los personajes, la edición de imágenes basada en indicaciones y el conocimiento nativo del mundo, abriendo nuevas posibilidades en la generación y manipulación de imágenes.

(developers.googleblog.com)

IA

El Cerebro de Microondas de Cornell: Un Chip Analógico que Revoluciona la IA

2025-08-25

Investigadores de la Universidad de Cornell han presentado un innovador chip analógico, denominado "cerebro de microondas", capaz de procesar simultáneamente datos ultrarrápidos y señales de comunicación inalámbrica. A diferencia de los ordenadores digitales tradicionales, este chip aprovecha la física de las microondas para imitar el reconocimiento de patrones y el aprendizaje neuronal del cerebro humano, logrando una mayor eficiencia con un menor consumo de energía. Funcionando a decenas de gigahertz con solo 200 milivatios, presume de un 88% de precisión en la clasificación de señales inalámbricas. Su tamaño compacto permite su integración en smartwatches y teléfonos, habilitando capacidades de IA sin necesidad de conexión a la nube. Otras aplicaciones incluyen una mayor seguridad del hardware, la detección de anomalías en la comunicación inalámbrica y la mejora del procesamiento de señales de radar y radio.

(newatlas.com)

IA red neuronal de microondas

De Hackathon a YC: El Nacimiento de la Asistente de IA April

2025-08-25

Neha y su equipo, a punto de perderse una hackathon, inesperadamente ganaron una entrevista en Y Combinator con su proyecto de respuesta de correo electrónico por voz con IA, Inbox Zero. En solo una semana, atrajeron a 150 usuarios, demostrando la demanda del mercado. Expandieron Inbox Zero a la asistente de IA más completa, April, ayudando a los usuarios a gestionar el correo electrónico, los calendarios y la preparación de reuniones, ahorrando así tiempo. Bajo el intenso entrenamiento de YC, April ganó el premio a la "mejor demostración", convirtiéndose en una herramienta diaria en la que confían los usuarios. Esta historia muestra el recorrido desde un simple proyecto de hackathon hasta una startup exitosa, y el efecto acelerador de YC.

(www.producthunt.com)

IA

El debate sobre la transparencia de la IA: ¿Revelar o no revelar?

2025-08-24

La proliferación de herramientas de escritura con IA ha generado un debate sobre la transparencia. Este artículo explora la cuestión de si se debe revelar el uso de la IA, basándose en la experiencia personal del autor. El autor argumenta que, para el contenido fáctico, la fiabilidad es primordial; para los artículos de opinión, el enfoque debe estar en el origen y la contribución creativa del autor, no simplemente en el uso de la IA. El autor sugiere que un énfasis excesivo en la revelación de la IA crea un ambiente de 'policía del pensamiento', perjudicando el desarrollo saludable de la IA.

(reflexions.florianernotte.be)

IA transparencia de la IA

Redes Siamesas Multimodales para la Detección de Demencia a Partir del Habla en Mujeres

2025-08-24

Este estudio utiliza una red siamesa multimodal para detectar la demencia a partir de datos de habla, centrándose específicamente en participantes mujeres. Utilizando grabaciones de audio y transcripciones del Pitt Corpus dentro de la base de datos Dementia Bank, la investigación emplea varias técnicas de análisis de audio (MFCC, tasa de cruce por cero, etc.) y métodos de preprocesamiento de texto. Se desarrolla una red siamesa multimodal, combinando características de audio y texto para mejorar la precisión de la detección de la demencia. Se implementan técnicas de aumento de datos para mejorar la robustez del modelo. El estudio ofrece un enfoque integral para el aprendizaje multimodal en el contexto del diagnóstico de la demencia.

(www.nature.com)

IA Detección de Demencia Aprendizaje Multimodal Análisis del Habla

Seis maneras de domar a la bestia: Mitigación de fallos de contexto en LLM

2025-08-24

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) cuentan con ventanas de contexto cada vez mayores, pero un contexto excesivo puede perjudicar el rendimiento. Este artículo detalla seis estrategias de mitigación: Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para la adición selectiva de información; Configuración de Herramientas para elegir herramientas relevantes; Cuarentena de Contexto para aislar contextos en subprocesos separados; Poda de Contexto para eliminar información irrelevante; Resumen de Contexto para condensar el contexto; y Descarga de Contexto para almacenar información fuera del contexto del LLM. Los estudios muestran que estas estrategias mejoran significativamente la precisión y la eficiencia del modelo, especialmente al gestionar numerosas herramientas o tareas complejas.

(www.dbreunig.com)

IA Gestión de Contexto

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