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Por qué la IA no adquirirá conciencia en el corto plazo
Un psicólogo dice que la duda no es suficiente: los sistemas de IA no pueden volverse conscientes, punto final.
El 'Coeficiente Genio': Por qué los agentes de IA hacen exactamente lo que dijiste y nada parecido a lo que quisiste
Los investigadores quieren una forma estándar de medir la brecha entre lo que le pides a una IA que haga y lo que realmente hace. Esa brecha ya está causando daño real.
Los investigadores de Apple enseñaron a la IA a practicar con aplicaciones sin necesidad de una app real
Una nueva técnica permite que los agentes de IA aprendan a realizar 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 Empezar a Escribir
Una nueva técnica de investigación enseña a los modelos de IA a contar el costo de cada token que generan, reduciendo el cálculo desperdiciado sin afectar la calidad.
La infraestructura oculta que conecta la IA a tus aplicaciones acaba de ser más fácil de usar
Un estándar técnico clave llamado Protocolo de Contexto de Modelo se está actualizando para facilitar que las herramientas de IA se conecten a calendarios, bases de datos y software empresarial sin necesidad de ingeniería personalizada.
¿Podría la IA Ser Consciente? Personas Serias Creen que Vale la Pena Preguntarlo
El CEO de Anthropic no lo descarta. Un filósofo líder sitúa las probabilidades en cifras significativas. Y Claude mismo dio una cifra entre el 5% y el 40%.
La IA aún no puede aprender de pocas imágenes como lo haces tú
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 en gran medida fracasaron.
Verificación ultrarrápida de pruebas matemáticas: qué significa un nuevo resultado para validar datos masivos
Investigadores han encontrado una forma de verificar hechos aproximados sobre conjuntos de datos enormes utilizando solo una porción minúscula de los datos, dos veces. Aquí te explicamos por qué importa.
Probar las reglas de equidad en IA es fácil. Demostrar que se cumplen es otro problema completamente diferente
Una nueva investigación revela que un atajo matemático que vincula dos tipos de auditoría de IA se desmorona en el momento en que intentas verificar, en lugar de solo probar, que un sistema se comporta consistentemente.
CLaRa Enseña a la IA a Leer de Forma Inteligente, No Más Tiempo
Un nuevo marco de Apple ML Research comprime documentos en resúmenes compactos antes de enviarlos a una IA, eliminando el ruido y manteniendo las respuestas precisas.
Una capa es suficiente: Apple Research encuentra una forma más inteligente de enseñar a la IA a generar imágenes
Apple ML Research muestra que adaptar una sola capa de un codificador visual preentrenado es suficiente para mejorar la calidad de generación de imágenes, resultados más nítidos sin reentrenar todo el modelo.
El Primer Chatbot Tenía Muchas Caras, y Nunca lo Supimos
ELIZA, el programa de los años 60 que convenció a la gente de que una computadora los entendía, resulta ser mucho más extraño y capaz de lo que nadie imaginó. El código fuente recientemente desenterrado cambia la historia.
Un experto en conciencia acaba de leer la investigación de Anthropic sobre Claude. 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.
Investigadores de Apple Crearon un Usuario Virtual para Probar Asistentes de IA Antes de que lo Hagan Personas Reales
Un nuevo marco de investigación simula la interacción bidireccional del 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 creado en el MIT hace sesenta años, engañó a la gente para que hiciera confesiones emocionales antes de que nadie hubiera oído hablar de "chatbots". Un nuevo libro ha recuperado su código fuente perdido, y las lecciones son incómodamente relevantes hoy.