Meta notifica a partir de hoy el despido a 8.000 de sus empleados con la sombra de la IA tras la decisión: así serán las indemnizaciones para los afectados La Razón
Así es como los hackers de Corea del Norte utilizan la inteligencia artificial para robar criptomonedas por valor de millones de dólares La Vanguardia
Europa aprueba el primer Convenio internacional vinculante sobre IA, democracia y protección de las personas infocop.es
El entrenamiento de modelos de lenguaje moderno está cada vez más expuesto a la inestabilidad, ejecuciones degradadas y procesamiento desperdiciado, especialmente en condiciones agresivas de tasa de aprendizaje, escala y estrés en el tiempo de ejecución. Este artículo presenta Learn-by-Wire Guard (LBW-Guard), una capa de gobernanza de control de capacitación autónoma limitada que opera por encima de AdamW.
El rápido avance de los modelos de lenguajes grandes ha dado lugar a agentes autónomos basados en LLM capaces de realizar razonamientos y ejecuciones complejos. A medida que estos agentes pasan de operaciones aisladas a ecosistemas colaborativos, somos testigos del surgimiento de la red de agente a agente (A2A), un paradigma en el que agentes heterogéneos se coordinan de forma autónoma para resolver tareas de varios pasos.
Los registros médicos personales (PHR) administrados por los pacientes prometen capacitar a los pacientes para comprender mejor su salud; pero la información contenida en el registro es compleja y podría dificultar la comprensión. En este estudio, evaluamos el potencial de los modelos de lenguaje grandes (LLM, Gemini 3.0 Flash) para proporcionar respuestas útiles a las consultas de salud de los usuarios, cuando se proporcionan datos clínicos de PHR como contexto.
La conversión de lenguaje natural a SQL (NL2SQL) es un problema importante para investigadores y empresas debido a la importancia omnipresente de las bases de datos relacionales en problemas prácticos de amplio alcance. A pesar de los rápidos avances en las capacidades de los LLM, NL2SQL no ha alcanzado la paridad en precisión con los escritores SQL expertos humanos, por lo que necesita mejoras adicionales en los algoritmos NL2SQL.
Las redes Kolmogorov-Arnold (KAN) han demostrado una capacidad excepcional para aprender funciones complejas en datos limpios y de baja dimensión, pero luchan por mantener el rendimiento en conjuntos de datos del mundo real ruidosos e imperfectos. Por el contrario, los perceptrones multicapa (MLP) convencionales son mucho más tolerantes al ruido y computacionalmente eficientes.
La investigación académica tiende a centrarse en nuevos modelos para la comprensión de documentos, lo que crea una amplia brecha en la literatura entre la definición de modelos y la ejecución de modelos a escala de producción. Para cerrar esa brecha, presentamos una arquitectura de microservicio que encapsula canalizaciones de múltiples modelos para clasificación, reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y extracción de campos estructurados de modelos de lenguaje grandes, así como nuestra experiencia ejecutando esta canalización en miles de documentos de varias páginas por hora.
Los datos son fundamentales para los modelos de lenguaje grandes (LLM). Sin embargo, la comprensión de qué hace que ciertos datos sean útiles para las diferentes etapas del flujo de trabajo de un LLM, incluida la capacitación, el ajuste, la alineación, el aprendizaje en contexto, etc., y por qué, sigue siendo una pregunta abierta. Los enfoques actuales dependen en gran medida de una amplia experimentación con grandes conjuntos de datos públicos para obtener heurísticas empíricas para el filtrado de datos y la construcción de conjuntos de datos.
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