Según informes de los medios, Tan Xu, ex director de investigación principal del Instituto de Investigación de Microsoft Asia, se unió en agosto a la empresa emergente de modelos grandes Moonlit Dark Side, donde se centrará en el desarrollo de modelos de voz de extremo a extremo. Uno de los objetivos principales de Tan Xu es crear una experiencia de voz similar a GPT-4o para la compañía. Moonlit Dark Side aún no ha respondido, pero una fuente interna ha confirmado que Tan Xu se ha incorporado a la empresa. La información sobre su puesto aún no se ha publicado. Según los datos públicos, el campo de investigación de Tan Xu incluye aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje/voz/música y generación de contenido de IA, habiendo publicado trabajos en conferencias académicas de IA.

Recientemente, investigadores de la Universidad de California, Los Ángeles, y Amazon realizaron un análisis exhaustivo de las capacidades de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Por primera vez, distinguieron sistemáticamente entre el razonamiento inductivo y el deductivo, explorando el grado de dificultad que ambos representan para los sistemas de IA. Nota sobre la imagen: Imagen generada por IA, proveída por Midjourney. El razonamiento inductivo consiste en derivar leyes generales a partir de observaciones específicas, mientras que el razonamiento deductivo aplica reglas generales a casos particulares. El objetivo del estudio era comprender qué tipo de razonamiento resulta más desafiante para los modelos de lenguaje grandes.