El aumento global de las amenazas cibernéticas de la IA ya no es un problema lejano para los centros de datos corporativos, según una advertencia pública urgente de la alianza de inteligencia más poderosa del mundo.
Una inteligencia artificial identifica el perfil molecular de los meningiomas y predice su riesgo de recurrencia Gaceta Médica
Los grandes modelos de lenguaje se implementan cada vez más como agentes de larga duración que deben adaptarse entre usuarios, tareas, dominios, modalidades y regímenes de retroalimentación sin acceso a ponderaciones de modelos. Los métodos de adaptación de caja negra existentes generalmente optimizan un único mensaje, mantienen una memoria indiferenciada o dependen de búsquedas repetidas e intensas. Sin embargo, estos diseños tienen dificultades cuando los flujos de entrada no son estacionarios, la retroalimentación es escasa y las fallas de una familia de tareas pueden contaminar el comportamiento de otra.
Las tareas de control de calidad de diagramas de circuitos eléctricos requieren un razonamiento matemático complejo, lo que sigue siendo un desafío para los LLM multimodales. Presentamos SPARC, un sistema multiagente que responde preguntas sobre diagramas de circuitos fundamentando el razonamiento en simulaciones ejecutables basadas en la física. SPARC utiliza agentes LLM para sintetizar, ejecutar y analizar programas de simulación, mejorando la precisión y confiabilidad por diseño.
Los agentes de LLM son prometedores para la minería alfa al combinar antecedentes financieros, razonamiento simbólico, generación de factores ejecutables y refinamiento basado en retroalimentación. Sin embargo, se enfrentan a un espacio de búsqueda combinatoria, una ruidosa retroalimentación no estacionaria, descubrimientos redundantes y riesgos de sobreajuste por la reutilización ingenua de éxitos pasados. Para abordar estos desafíos, proponemos AlphaMemo, un agente de minería alfa autoevolutivo con memoria estructurada de proceso de búsqueda.
Se han logrado avances significativos en la alineación de los LLM con las funciones de valor objetivo. Sostenemos que, incluso cuando un LLM ha estado bien alineado en (post-)formación, aún puede no lograr maximizar el valor alineado en el razonamiento. Formalizamos matemáticamente esta brecha como riesgo de valor racional: la discrepancia de utilidad entre la estrategia de razonamiento implementada de un modelo y su contraparte racional, que se define como las respuestas que maximizan la utilidad esperada en la dirección más pronunciada.
AWS lanza una nueva primitiva de computación sin servidor, AWS Lambda MicroVM. Sandboxes aislados a nivel de VM sin kernel ni recursos compartidos entre sesiones. Lanzamiento y reanudación rápidos, control completo del ciclo de vida, conservación del estado de hasta 8 horas, sin infraestructura que administrar.
La inteligencia artificial detecta señales de cáncer de mama hasta seis años antes del diagnóstico clínico El médico interactivo
Los avances recientes en modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado que el ajuste fino por refuerzo de modelos base previamente entrenados puede conducir a mejoras significativas en el rendimiento del razonamiento en el momento de la inferencia. En este trabajo, analizamos teóricamente por qué el ajuste fino del refuerzo induce una mejor capacidad de razonamiento que los métodos de ajuste fino puramente supervisados (SFT).
Los avances recientes en los modelos de lenguaje grande (LLM) han permitido un razonamiento y una generación de contenido sofisticados, pero su estocasticidad inherente plantea desafíos importantes para garantizar la credibilidad predictiva.
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