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Investigadores de Apple enseñaron a la IA a practicar usando aplicaciones sin necesidad de una app real
Una nueva técnica permite que los agentes de IA aprendan a hacer llamadas de software simulando todo el entorno dentro de otra IA, eliminando uno de los mayores cuellos de botella en la construcción de asistentes de IA útiles.
La IA Aprende a Presupuestar sus Propias Palabras Antes de Escribir
Una nueva técnica de investigación enseña a los modelos de IA a contar el costo de cada token generado, reduciendo el cómputo desperdiciado sin afectar la calidad.
La plomería invisible que conecta la IA a tus aplicaciones acaba de volverse más fácil de usar
Un estándar técnico clave llamado Protocolo de Contexto de Modelo se está actualizando para que sea más simple que las herramientas de IA se integren en calendarios, bases de datos y software empresarial sin necesidad de ingeniería personalizada.
¿Podría la IA realmente ser consciente? Gente seria cree que vale la pena preguntarse
El CEO de Anthropic no lo descarta. Un filósofo destacado estima las probabilidades como significativas. Y Claude mismo dio una cifra entre el 5% y el 40%.
La IA Aún No Puede Aprender de Pocas Imágenes Como Tú Puedes
Investigadores de Apple probaron modelos líderes de visión por IA en una habilidad humana simple: identificar qué tienen en común un grupo de imágenes y luego aplicar esa idea a una imagen nueva. Los modelos fracasaron en gran medida.
Verificación de pruebas de IA ultrarrápida: qué significa un nuevo resultado matemático para verificar datos masivos
Investigadores han encontrado una manera de verificar hechos aproximados sobre conjuntos de datos enormes utilizando solo una pequeña porción de los datos, dos veces. Aquí está por qué importa.
Probar las reglas de equidad de la IA es fácil. Demostrar que se cumplen es un problema completamente diferente
Una nueva investigación descubre que un atajo matemático que vincula dos tipos de auditoría de IA se desmorona en el momento en que intentas verificar, no solo probar, que un sistema se comporta de manera consistente.
CLaRa Enseña a la IA a Leer de Forma Inteligente, No Más Larga
Un nuevo marco de Apple ML Research comprime documentos en resúmenes compactos antes de alimentarlos a una IA, eliminando la información innecesaria y preservando las respuestas.
Una Capa es Suficiente: Apple Research Encuentra una Forma Más Inteligente de Enseñar a la IA a Generar Imágenes
Una nueva técnica de Apple ML Research permite que la IA generadora de imágenes aproveche conocimientos de un modelo separado de comprensión visual, utilizando solo una capa adaptada. El resultado: imágenes más nítidas y precisas sin los compromisos habituales.
El Chatbot Original Tenía Muchas Caras, y Nunca Lo Supimos
ELIZA, el programa de los años sesenta que convenció a la gente de que una computadora los entendía, resultó ser mucho más extraño y capaz de lo que nadie realizó. El código fuente recientemente desenterrado cambia la historia.
Un experto en consciencia acaba de leer la investigación de Claude de Anthropic. No está convencido.
Anthropic publicó hallazgos que sugieren que su modelo de IA Claude podría mostrar signos tempranos de consciencia. Un destacado neurocientífico dice que la evidencia no se sostiene.
Los investigadores de Apple construyeron un usuario virtual para probar asistentes de IA antes de que lo hagan personas reales
Un nuevo marco de investigación simula la interacción de uso real de aplicaciones, permitiendo que los asistentes de IA proactivos se prueben y califiquen sin poner en riesgo a usuarios reales.
El chatbot de los años 60 que explica por qué le cuentas tus secretos a ChatGPT
ELIZA, un programa construido en el MIT hace sesenta años, engañó a las personas para que hicieran confesiones emocionales antes de que alguien hubiera oído la palabra "chatbot". Un nuevo libro finalmente recuperó su código fuente perdido, y las lecciones son incómodamente relevantes hoy.
Más Allá de los Chatbots: Los Modelos del Mundo Enseñan a la IA a Simular la Realidad
La próxima gran ola en IA no se trata de lenguaje. Se trata de enseñar a las máquinas a comprender cómo funciona realmente el mundo físico, y la carrera ya ha comenzado.