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Robots que saben cuándo ser delicados: MoMo de Apple enseña a las máquinas a ajustar su propio estilo de movimiento
Un nuevo marco de investigación permite que un único robot aprenda a moverse rápido, con cuidado, o en cualquier punto intermedio, sin necesidad de reprogramación.
Tu Mapa de Datos de IA Tiene una Capa Oculta. Los Investigadores Quieren Utilizarla.
Un estudio de Apple ML Research demuestra que una estructura que las herramientas de IA construyen silenciosamente mientras organizan datos puede revelar mucho más que los gráficos de dispersión que los investigadores suelen analizar.
Por qué los sistemas de visión por IA no ven lo que tienen frente a ellos
Apple ML Research ha presentado una nueva herramienta que identifica los patrones ocultos detrás de los errores de IA en detección de objetos, y sus hallazgos importan para cualquiera que dependa de la IA para detectar cosas en el mundo real.
Por qué la IA se queda atrapada a mitad de una tarea difícil (y una nueva solución de Apple)
Investigadores descubrieron que dividir un problema complejo en demasiados pasos minúsculos puede atrapar a una IA en un error del que no puede escapar. Un nuevo método llamado LEAD añade una verificación de anticipación breve que ayuda a recuperarse.
Investigadores crean una prueba para ver si la IA puede resumir realmente un video de 16 minutos
Un nuevo estándar de evaluación llamado LVSum revela cuán mal pierden la noción del tiempo los actuales sistemas de IA para video.
¿Realmente Necesitan los Modelos de IA Olvidarlo Todo? Investigadores de Apple Dicen que No
Un nuevo estudio descubre que gran parte de lo que pedimos que los modelos de IA "olviden" apenas importó en primer lugar, lo que podría reducir drásticamente el costo de las correcciones de privacidad.
Una IA se enseñó a sí misma a escribir código mejor, sin maestro
Un truco sorprendentemente simple permitió a un modelo de IA líder elevar su puntuación en codificación en casi 13 puntos, solo estudiando sus propias respuestas.
La barra de búsqueda de Apple TV ahora aprende qué te gusta ver
El equipo de investigación de Apple ha creado una búsqueda de vídeo más inteligente que comienza a personalizar resultados desde la primera letra que escribes.
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.
Antes de que tu Asistente de IA Realice esa Transferencia, ¿Sabe Cuán Seguro Está?
Apple ML Research señala que los agentes de IA necesitan un botón de pausa incorporado antes de ejecutar acciones que no se pueden deshacer. Esto es importante para cualquiera cuyo banco, aplicación o lugar de trabajo funcione ahora con IA.
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.
Apple Reescribió Su Motor de Búsqueda de Música para Entender Lo Que Realmente Quieres Decir
Un nuevo modelo de IA enterrado dentro de Apple Music ahora puede hacer coincidir tus búsquedas de canciones mal escritas, en idioma extranjero o escritas fonéticamente con la pista correcta. Aquí te mostramos cómo funciona y por qué es importante.
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.