Intelligenza Artificiale: la Commissione Europea pubblica le Linee Guida sugli obblighi di trasparenza per i sistemi di IA ex art. 50 Ley de IA Assolombarda.it
“Estamos comenzando a comportarnos como ChatGPT”: un estudio revela que, cuanto más interactuamos con la IA, más nos cuesta reconocer errores La Vanguardia
Identificamos una confusión estructurada en el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Las etiquetas de preferencia por pares pretenden reflejar los resultados comparados, pero también pueden reflejar el estado del evaluador durante la anotación. En condiciones sostenidas de estrés o angustia, las preferencias de los evaluadores pueden cambiar con el tiempo. Como resultado, los datos de preferencia pueden codificar el estado del evaluador junto con juicios sobre la calidad de la respuesta. Estos cambios difieren del desacuerdo ordinario o del ruido aleatorio de las etiquetas.
A medida que los sistemas de inteligencia artificial se implementan en entornos abiertos y de alto riesgo, una dimensión crítica sigue sin medirse: cómo el riesgo percibido se traduce en acción. Probamos si los modelos de lenguaje grande (LLM) exhiben actitudes de riesgo sistemáticas y consistentes en condiciones de incertidumbre.
Los compañeros suaves y sensorizados ofrecen una interfaz físicamente segura y emocionalmente intuitiva para tecnologías de asistencia social, pero su deformabilidad y su detección táctil multicanal complican la interpretación sólida del afecto humano. Este estudio presenta un marco completo de código abierto basado en MATLAB para el desarrollo y validación de modelos compactos de aprendizaje profundo para el reconocimiento táctil afectivo en compañeros interactivos suaves.
Las redes neuronales gráficas (GNN) se han convertido en el paradigma líder para la predicción de enlaces, permitiendo la inferencia de conexiones faltantes y la anticipación de posibles enlaces futuros. Sin embargo, las revisiones existentes carecen de una exploración sistemática dirigida específicamente a las arquitecturas GNN subyacentes y a las diversas estructuras gráficas. Para abordar esta brecha crítica, este artículo proporciona una revisión exhaustiva de la predicción de enlaces basada en GNN desde una perspectiva GNN novedosa y dedicada.
La aprobación final resuelve un caso, pero no resuelve el problema más amplio del uso de obras protegidas por derechos de autor para entrenar modelos de IA.
Sony Music Entertainment ha presentado otra demanda contra Udio, acusando al generador de música con IA de infringir los derechos de autor de más de 30.000 de sus canciones, desde Hound Dog de Elvis Presley hasta Say My Name de Beyoncé y As It Was de Harry Styles. La demanda, presentada en un tribunal de Nueva York el lunes, afirma que esto […]
El shock de facturación de Copilot AI se enfrenta con medidores, límites y herramientas de ahorro de tokens Revista Visual Studio
El token sirve como unidad fundamental de cálculo en los modelos autorregresivos modernos, y la duración de la generación influye directamente tanto en el costo de la inferencia como en el rendimiento del razonamiento. A pesar de su importancia, los enfoques existentes carecen de modelado de longitud de grano fino y operan principalmente en el nivel de secuencia de grano grueso. En este artículo, presentamos el modelo de valor de longitud (LenVM), un marco a nivel de token que modela la longitud de generación restante en cada paso de decodificación.
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