La Inteligencia Artificial empieza a saltarse las reglas: varios modelos de Inteligencia Artificial acceden a internet y atacan sistemas reales en la Tribuna de Salamanca.
El equipo de ingeniería de Stripe describió recientemente cómo automatizaron la recuperación de incidentes de la base de datos modelando su infraestructura global como un gráfico. Utilizando algoritmos de búsqueda de gráficos junto con máquinas de estado, el equipo calcula y ejecuta planes de remediación automáticamente. Por Renato Losio
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Un solo agente de IA por empresa asume 3.000 puestos en el Ibex 35 The Objective
La inteligencia artificial avanza un paso más: crea virus que infectan bacterias Levante-EMV
Los avances recientes en el modelado de recompensas muestran un cambio de paradigma de modelos de recompensa discriminativos a modelos de recompensa generativos. Sin embargo, a pesar de sus sólidas capacidades en la clasificación de respuestas, los modelos de recompensa generativa no han aprovechado su potencial en el aprendizaje por refuerzo (RL). Nuestro análisis revela que esta limitación surge de una falta de coincidencia entre la naturaleza comparativa del modelado de recompensa generativa y el paradigma de puntuación escalar adoptado por los algoritmos RL existentes.
Los motores de física facilitan el entrenamiento y la evaluación a gran escala de la inteligencia corporal, mientras que los modelos mundiales de vídeo generativo están surgiendo como simuladores implícitos de estados e interacciones futuros. Sin embargo, las evaluaciones existentes de fidelidad física a menudo se realizan de forma aislada y dependen en gran medida de similitudes perceptivas o juicios humanos, lo que proporciona una visión limitada sobre qué principios o parámetros físicos se violan.
La interpretación de los resultados de la agrupación sigue siendo un desafío fundamental en el análisis de datos, particularmente en dominios como la atención médica, donde se deben extraer patrones significativos a partir de datos de alta dimensión. Si bien existen numerosas técnicas de explicabilidad, están diseñadas principalmente para evaluar la importancia de las características o proporcionar explicaciones a nivel de instancia local en lugar de identificar patrones estructurados presentes dentro de los grupos.
Los modelos generativos basados en flujo generalmente se muestrean resolviendo una ecuación diferencial ordinaria (ODE) determinista, mientras que el aprendizaje por refuerzo en línea requiere implementaciones estocásticas para la exploración y optimización de políticas. Por lo tanto, los métodos GRPO existentes para modelos de flujo reemplazan la EDO de tiempo de inferencia con una ecuación diferencial estocástica (SDE) durante el entrenamiento.
La estimación de la confianza es esencial cuando se utilizan LLM para la clasificación, lo que indica cuándo se puede confiar en las predicciones. Sin embargo, enfoques comunes como la verbalización producen resultados extremadamente escasos. Por ejemplo, Qwen3-32B verbaliza solo ocho valores de confianza únicos en SST-2, y más de la mitad es exactamente 95 %, un patrón que observamos consistentemente en cuatro conjuntos de datos y dos LLM.
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