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Los niños aprenden idiomas con una fracción de datos que necesita la IA. Los científicos quieren saber por qué.
Un niño pequeño domina la gramática tras escuchar aproximadamente 10 millones de palabras. Un modelo de lenguaje grande puede consumir 15 billones. Cerrar esa brecha podría transformar cómo se construye la IA.
Un nuevo truco reduce drásticamente el costo de comprimir grandes modelos de IA
Investigadores han encontrado una forma de entrenar modelos de IA más pequeños y económicos a partir de modelos gigantes usando una fracción de la memoria que se requería anteriormente, abriendo la puerta a experimentos que antes necesitaban un almacén de hardware.
Cuatro startups apuestan por la próxima onda de IA basada en algo mejor que transformers
El diseño de red neuronal que potencia todos los principales chatbots de IA está alcanzando límites reales. Un pequeño grupo de empresas cree haber encontrado una forma de superarlos.
Este "Chatbot de IA" Es Solo un Tipo de 32 Años Sentado en Su Escritorio
Tucker Bryant creó ChatTJB como un proyecto artístico sobre cuánto confiamos en la IA para obtener respuestas que ya conocemos. Recibió 30.000 preguntas en sus primeras semanas. Todavía sigue dibujando ranas comiendo espaguetis.
GraphRAG vs. RAG convencional: el marcador honesto
Un gráfico de conocimiento puede mejorar enormemente las respuestas de la IA, pero solo para ciertas preguntas, y la factura de indexación puede sorprenderte. Aquí está lo que cinco estudios realmente encontraron.
Errores a Propósito: Cómo los Escritores se Defienden Contra la Prosa de IA
Novelistas, editores y profesionales del marketing están torciendo deliberadamente la gramática, abandonando rayas em y apostando por la primera persona desordenada para demostrar que un humano escribió las palabras.
Las herramientas de selección de personal con IA tienden más a estereotipar a los candidatos que los humanos, según nueva investigación
Un estudio de Princeton y la Universidad de Chicago sometió a ChatGPT, Claude y Gemini a un juego de selección simulado. Los modelos clasificaron rápidamente grupos étnicos ficticios en categorías laborales, y lo hicieron mucho más agresivamente que los sujetos humanos de prueba.