El experimento de vigilar exámenes con IA sale mal: 58.000 estudiantes tendrán que repetir una prueba remota La Razón
El phishing alcanza cifras récord: crece un 94% impulsado por la inteligencia artificial Escudo Digital
El servicio LLM por lotes mejora el rendimiento pero complica la contabilidad energética. La telemetría de energía de la GPU es agregada, mientras que los informes de sostenibilidad, los contracargos y el análisis de cargas de trabajo a menudo requieren cargos de energía a nivel de solicitud. Los puntos de referencia de inferencia-energía existentes informan sobre energía a nivel de modelo, fase o token, y el trabajo reciente sobre contabilidad de carbono motiva conceptualmente la equidad de Shapley.
Esta nota de investigación revisa el molino de Leibniz, el juego de imitación de Turing y la Sala China de Searle a través del marco de codificación congruente de conservación (CCE). Formaliza un entorno simbólico de juguete en el que el comportamiento exitoso se mide por el desempeño de la tarea ($W_{causal,T}$), mientras que la eficiencia con la que la estructura interna preservada apoya ese comportamiento se mide por la conciencia operativa ($\kappa_T$).
Las pequeñas y medianas empresas (PYME) adoptan cada vez más modelos de lenguajes grandes (LLM), una parte de la inteligencia artificial (IA), para mejorar las capacidades de respuesta a preguntas y respaldar los procesos de toma de decisiones comerciales. Sin embargo, las alucinaciones en los resultados generados por los LLM pueden servir como fuente de información errónea, reduciendo la confianza de los usuarios en su confiabilidad y confiabilidad dentro de las PYMES.
Los agentes de LLM que se mejoran a sí mismos aprenden cada vez más de la experiencia sin actualizar ninguna ponderación. Cada episodio se almacena en una memoria externa, se califica y se recupera para tareas futuras similares que moldeen el comportamiento posterior. Visto a través de una lente de recompensa, la puntuación almacenada es una recompensa representativa de una política implícita y no paramétrica. Cada episodio recuperado se convierte entonces en un paso para mejorar las políticas cuya confiabilidad depende de cómo se produce esa puntuación.
SIRIN (Semantic Inconsistency Recognition and Inspection Nexus) es un conjunto de herramientas unificado y una interfaz de usuario web interactiva para detectar alucinaciones contextuales (respuestas fluidas y plausibles que no están respaldadas por la evidencia proporcionada) en sistemas LLM de recuperación aumentada, agentes y basados en la memoria.
El rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo a escala depende en gran medida de la eficacia con la que las operaciones matemáticas de alto nivel se asignan al hardware físico subyacente. Si bien los marcos tensoriales de alto nivel proporcionan abstracciones flexibles para el diseño de modelos, sus modelos de ejecución entusiastas carecen inherentemente de la visibilidad del gráfico completo y el control granular sobre el hardware y la memoria necesarios para maximizar la utilización del hardware físico de forma nativa.
La dinámica de fluidos computacional (CFD) desempeña un papel importante en la ingeniería moderna, pero el uso de solucionadores de código abierto como OpenFOAM requiere conocimientos y habilidades considerables, así como una configuración de archivos de configuración que requiere mucho tiempo. Para reducir esta carga, proponemos AutoFOAM, un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) autoevolutivo que crea, evalúa, ejecuta y desarrolla sus propias simulaciones OpenFOAM basadas únicamente en instrucciones de lenguaje natural.
El endeudamiento excesivo de AI no puede durar: los préstamos ocultos alcanzan los 1,65 billones de dólares
Escribe al menos 2 caracteres
Este sitio utiliza cookies esenciales para su funcionamiento y cookies de analisis para mejorar la experiencia. Puedes aceptar todas, solo las esenciales, o personalizar tus preferencias. Politica de Cookies | Politica de Privacidad