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Modelos fundacionales, LLM multimodales (Gemini, Gemma, Mistral, MM1), ingeniería de prompts y las publicaciones de código abierto que definen lo que los bancos pueden construir dentro de su propio perímetro de datos.
Las semillas publicadas con las curvas P-192, P-224, P-256, P-384 y P-521 del NIST nunca fueron resultados de funciones hash. Procedían del generador lrand48 de la biblioteca de C, inicializado con...
Un asistente de IA trabajó en dos problemas sobre conjuntos libres de progresiones: un argumento para el problema de la suma de recíprocos y una cota cuasipolinómica para cada longitud de progresión fija.
La segunda edición de Foundations of Machine Learning define el aprendizaje como el uso de la experiencia para hacer predicciones precisas y construye todo un temario en torno a las magnitudes que deciden si funciona: los datos,...
Una colección de resultados de un modelo interno de OpenAI abarca las matemáticas y la informática teórica, y su resultado más nítido es exacto: ya se conoce la fuerza asintótica del programa lineal de Cohn-Elkies,...
Un detector de fallos de alineamiento que responde a muchas preguntas tipadas en una sola llamada, con probabilidades calibradas, ordena bien los fallos y cuesta 63× menos que los evaluadores basados en jueces LLM. Pero esas probabilidades no se trasladan...
Desvelar el futuro de la IA: cómo el estudio revolucionario MM1 de Apple transforma el aprendizaje multimodal
Redefinir la interacción del usuario a través de las lenguas
Una mirada desde dentro a las capacidades, las contribuciones de código abierto y lo que viene
Inmersión en el último avance IA de Google
Rediseñar la interacción humano-máquina mediante avances en las instrucciones personalizadas
Un año pivote para la tecnología, la sociedad y la evolución ética
Inteligencia artificial aplicada a la banca y los servicios financieros