Hoy, Baidu anunció un plan importante: lanzará sucesivamente la nueva serie de modelos lingüísticos Wenxin 4.5 en los próximos meses y la abrirá oficialmente al público el 30 de junio. Esta medida marca la continua dedicación e innovación de Baidu en el campo de la inteligencia artificial.

Recientemente, la Universidad de Shanghai, basándose en su plataforma de IA "Cien Estudios de Enciclopedia", ha lanzado una serie de modelos lingüísticos específicos para disciplinas, impulsando aún más la aplicación de la inteligencia artificial en la educación y la investigación. Estos nuevos modelos incluyen un modelo para el dialecto de Shanghai, un modelo de organoides y un modelo de genes de materiales. El más destacado es el modelo para el dialecto de Shanghai, "Xiao Hu", lanzado el 9 de noviembre de 2024. La versión 1.0 de "Xiao Hu" se centra en las habilidades de lectura, escritura, audición y habla del dialecto de Shanghai, pudiendo realizar lecturas en este dialecto, así como conversaciones libres entre el dialecto de Shanghai y el mandarín.

Investigaciones recientes muestran que, aunque la inteligencia artificial destaca en áreas como la programación y la creación de contenido, todavía presenta deficiencias en el manejo de problemas históricos complejos. Un estudio reciente presentado en la conferencia NeurIPS indica que incluso los modelos lingüísticos grandes (LLM) más avanzados tienen dificultades para obtener resultados satisfactorios en pruebas de conocimiento histórico. El equipo de investigación desarrolló Hist-LLM, un conjunto de pruebas de referencia, para evaluar tres modelos lingüísticos de primer nivel: GPT-4 de OpenAI, Llama de Meta y Gemini de Google.

Google ha publicado recientemente un extenso libro blanco que profundiza en el desarrollo y las capacidades de los agentes de IA generativa. El documento describe cómo estos agentes inteligentes utilizan herramientas externas para superar las capacidades de los modelos lingüísticos tradicionales y lograr tareas más complejas. En el libro blanco, los agentes de IA generativa se definen como aplicaciones diseñadas para lograr objetivos específicos mediante la observación de su entorno y la realización de acciones en consecuencia. Una característica notable de estos agentes es su autonomía; pueden operar independientemente de la intervención humana, guiados por objetivos definidos. El libro blanco...

Recientemente, RayNeo Innovation (RayNeo), una marca de realidad aumentada (RA) de consumo, y Alibaba Cloud celebraron una ceremonia de firma estratégica en Shanghái, donde anunciaron una colaboración estratégica exclusiva para impulsar conjuntamente el desarrollo de la tecnología de gafas de IA. Esta colaboración marca la primera colaboración de personalización profunda entre un modelo lingüístico grande nacional y un fabricante de hardware de gafas de IA. Los modelos lingüísticos grandes de la serie Tongyi de Alibaba Cloud proporcionarán soporte técnico integral a los productos de gafas de IA de RayNeo. RayNeo Innovation declaró que, en el futuro, utilizará las gafas de IA como vehículo principal y, en combinación con las ventajas tecnológicas de ambas partes, invertirá conjuntamente en la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías.

Recientemente, el excelente rendimiento del modelo lingüístico nacional DeepSeek V3 en la arena de IA ha llamado la atención de la industria. Como el único modelo abierto que se encuentra entre los diez primeros, no solo supera a o1-mini, sino que incluso supera a Claude 3.5 Sonnet en varias áreas como programación y matemáticas. Para verificar sus capacidades reales, se han llevado a cabo una serie de comparaciones de pruebas. En las pruebas de comprensión básica, ambos modelos muestran diferentes características. Ante el acertijo chino 'La madre de Xiaoming tiene tres hijos', DeepSeek V3 muestra...

Según la aplicación móvil Qichacha, China Life (601628) solicitó recientemente el registro de la marca "Plataforma de servicios de modelos lingüísticos grandes de IA", clasificada internacionalmente como gestión financiera y de propiedades. Actualmente, la solicitud de marca se encuentra en proceso. Según informes anteriores, la plataforma China Life Investment GPT de China Life Asset Management, subsidiaria de China Life, ya ha lanzado más de una decena de asistentes de oficina, incluyendo un administrador de experiencia de múltiples modelos, una visión panorámica del cliente, un sistema de preguntas y respuestas inteligente para documentos, una búsqueda de IA, un sistema de preguntas y respuestas sobre las normas de la empresa y la clonación de voz, y continúa expandiendo los límites de las capacidades de los modelos lingüísticos grandes, combinándolos de forma flexible para lograr los objetivos comerciales.

Marc Benioff, CEO de Salesforce, una empresa estadounidense de software de computación en la nube, declaró recientemente en el podcast 'The Future of Everything' del Wall Street Journal que el futuro de la inteligencia artificial reside en los agentes autónomos, no en los chatbots impulsados por modelos lingüísticos grandes (LLM). Señaló que actualmente nos encontramos en la fase de límite superior de los modelos lingüísticos grandes. Benioff mencionó que en los últimos años, el entusiasmo por ChatGPT ha sido excesivo...

En el campo de la tecnología actual, CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) es un importante modelo multimodal básico. Mediante el uso de una pérdida de aprendizaje por contraste en pares de imágenes y texto a gran escala, combina señales visuales y de texto en un espacio de características compartido. CLIP, como sistema de recuperación, admite varias tareas, como la clasificación, detección, segmentación y recuperación de imágenes y texto sin necesidad de entrenamiento previo. Además, como extractor de características, se utiliza en casi

Una nueva investigación de la Universidad de Michigan ha descubierto recientemente un método eficiente para entrenar modelos lingüísticos grandes que permite completar el entrenamiento en el mismo tiempo, pero reduciendo el consumo de energía en un 30%. Este método podría ahorrar suficiente energía como para alimentar 1,1 millones de hogares estadounidenses para 2026. Los investigadores desarrollaron una herramienta de software llamada Perseus que identifica las rutas críticas, es decir, la secuencia de subtareas que tardan más en completarse. Luego, Perseus reduce la velocidad del procesador en las rutas no críticas para que todas se completen al mismo tiempo.

El auge de los grandes modelos lingüísticos (LLM), especialmente la popularización de aplicaciones como ChatGPT, ha transformado radicalmente la forma en que interactuamos con las máquinas. Estos modelos pueden generar textos coherentes y completos, lo que resulta impresionante. Sin embargo, a pesar de su potencia, los LLM son propensos a las "alucinaciones", es decir, a generar contenido que parece real pero que en realidad es ficticio, sin sentido o inconsistente con la indicación. Investigadores de la Universidad de Harvard han realizado un estudio profundo sobre el fenómeno de las "alucinaciones" en los LLM, descubriendo que su origen radica en el principio de funcionamiento de los LLM. Los LLM funcionan procesando enormes cantidades de datos textuales...

En la madrugada de hoy, Anthropic AI lanzó la serie Claude 3.5, que incluye Claude 3.5 Sonnet (una versión mejorada) y el nuevo modelo Claude 3.5 Haiku. Ambas versiones presentan mejoras significativas en funcionalidad y rendimiento. Además, se ha presentado una revolucionaria nueva función: "Computer use". Esta función permite a los desarrolladores, a través de la API, que Claude utilice el ordenador como un humano, controlando el ratón, el teclado y otras funciones.

Según informaciones de Jie Mian, el fabricante de teléfonos OPPO ha adquirido Hangzhou Waveform Intelligence Technology Co., Ltd. (en adelante, 'Waveform Intelligence'), y su fundador, Jiang Yucheng, se incorporará a OPPO. Ante esto, OPPO respondió que 'actualmente no hay más información'. Un miembro del personal interno de Waveform Intelligence confirmó la adquisición y declaró que 'los productos siguen operando con normalidad'. Waveform Intelligence se fundó en 2023 y fue creada por Jiang Yucheng, nacido en 1998. Jiang Yucheng se graduó en la Universidad de Zhejiang, Colegio Zhub Kezhen, y posteriormente obtuvo un doctorado en la Universidad Federal de Tecnología de Zúrich, especializándose en generación de lenguaje natural.

En la Cumbre Snapdragon 2024 celebrada hoy, Qualcomm Technologies, Inc. presentó oficialmente la esperada plataforma móvil Snapdragon 8 Gen 3 para juegos, un chip fabricado con el proceso de 3 nm de segunda generación de TSMC, que marca un nuevo hito en el rendimiento de los chips para teléfonos inteligentes del ecosistema Android. El Snapdragon 8 Gen 3 para juegos presenta un nuevo diseño de núcleos, eliminando los núcleos pequeños y optando por un diseño de núcleos grandes, que incluye 2 supernúcleos con una frecuencia de hasta 4.32 GHz y 6 núcleos grandes a 3.53 GHz. Este diseño rompe récords de frecuencia en procesadores para teléfonos inteligentes. Qualcomm afirma que, en comparación con...

Una nueva investigación sugiere que las medidas de seguridad implementadas en los modelos de lenguaje grandes, con buenas intenciones, pueden generar debilidades inesperadas. Los investigadores descubrieron una diferencia notable en la dificultad de 'evadir' los modelos según los términos académicos demográficos utilizados. El estudio, titulado "¿Tienen los modelos de lenguaje grandes corrección política?", explora cómo las palabras clave demográficas afectan la probabilidad de éxito de los intentos de evasión. La investigación encontró que los prompts que utilizan términos relacionados con grupos marginados tienen más probabilidades de generar respuestas no deseadas que aquellos que usan términos relacionados con grupos privilegiados.

Recientemente, los investigadores de Apple realizaron un estudio profundo sobre la capacidad de razonamiento matemático de los modelos lingüísticos grandes (LLM), lanzando una nueva prueba de referencia llamada GSM-Symbolic. Esta nueva prueba de referencia se basa en GSM8K, que se utiliza principalmente para evaluar las habilidades matemáticas básicas. Aunque muchos LLM han mejorado su rendimiento en GSM8K, la comunidad científica todavía tiene dudas sobre la capacidad de razonamiento de estos modelos, considerando que los indicadores de evaluación existentes pueden no reflejar completamente sus capacidades reales. El estudio revela...

Recientemente, Apple realizó un estudio sobre la capacidad de razonamiento de los modelos lingüísticos grandes (LLM), lo que ha generado preocupación sobre el rendimiento de estos modelos en el ámbito de las matemáticas. Como es sabido, el conjunto de datos de referencia GSM8K se utiliza ampliamente para evaluar la capacidad de razonamiento de los modelos en problemas de matemáticas de primaria. Aunque el rendimiento de los LLM en GSM8K ha mejorado en los últimos años, los investigadores han cuestionado la fiabilidad de estos resultados. Por lo tanto, llevaron a cabo un estudio a gran escala para explorar el rendimiento de los modelos de código abierto y cerrado más avanzados. Para evaluar mejor los modelos

El Instituto de Inteligencia Artificial de Beijing (BAAI) ha lanzado recientemente FlagEval Debate, la primera plataforma mundial de debate para modelos lingüísticos grandes en chino. Esta nueva plataforma tiene como objetivo proporcionar una nueva forma de medir las capacidades de los modelos de lenguaje grandes a través del mecanismo competitivo del debate entre modelos. Es una extensión del servicio de evaluación de modelos de confrontación FlagEval de BAAI, y su objetivo es identificar las diferencias de capacidad entre los modelos de lenguaje grandes.

Científicos de la Universidad Politécnica de Valencia han realizado un estudio que revela que los modelos lingüísticos grandes como GPT, LLaMA y BLOOM tienden a mentir en lugar de admitir su ignorancia cuando se enfrentan a preguntas. El estudio encontró que a medida que aumenta la complejidad del modelo de IA, su precisión disminuye al enfrentarse a preguntas complejas, siendo más probable que fabriquen respuestas. Los investigadores descubrieron que incluso los voluntarios humanos tuvieron dificultades para identificar estas respuestas incorrectas, lo que sugiere un riesgo potencial para los humanos debido a las mentiras de la IA. Los científicos recomiendan mejorar la IA...

El equipo de investigación de DeepMind de Google ha logrado un gran avance recientemente, desarrollando una innovadora técnica llamada SCoRe (Self-Correction through Reinforcement Learning, autocorrección mediante aprendizaje por refuerzo). Esta técnica tiene como objetivo abordar el desafío de larga data de la dificultad de los modelos lingüísticos grandes (LLM) para autocorregirse, pudiendo identificar y corregir errores sin depender de múltiples modelos o comprobaciones externas. El núcleo de la tecnología SCoRe radica en su método de dos fases. La primera fase optimiza el