OpenAI se prepara para presentar un agente de IA de nivel doctoral, generando expectación y preocupación. Empresas como Meta y Salesforce ya están adaptándose a esta tecnología, que promete transformar el mercado laboral y la productividad. Este artículo explora las capacidades y el impacto potencial de estos agentes de IA.
Este artículo destaca el avance de OpenAI al lanzar un agente de IA en tiempo real que puede desarrollarse en solo 20 minutos. Se explora la tecnología de agentes en tiempo real, su interacción eficiente de datos, el marco colaborativo multinivel, la gestión de tareas con máquinas de estado, la toma de decisiones mejorada con modelos grandes, la interfaz de usuario y el monitoreo, la confiabilidad y estabilidad, y la velocidad de desarrollo. Este avance promete transformar el desarrollo de aplicaciones de IA.
Este estudio explora cómo escalar el tiempo de inferencia en modelos de difusión mejora la calidad de las imágenes generadas. Se enfoca en la búsqueda de ruido óptimo utilizando verificadores y algoritmos, encontrando que la asignación de más recursos computacionales durante la inferencia resulta en muestras de mayor calidad y que la búsqueda de ruido es una dimensión clave para escalar el NFE. También analiza la efectividad de diferentes algoritmos, la alineación entre verificadores y tareas, y la compatibilidad con modelos ajustados, demostrando que escalar modelos más pequeños puede ser más eficiente que usar modelos grandes sin búsqueda.
El mundo tecnológico está expectante ante el lanzamiento del o3-mini de OpenAI, una versión destilada de un modelo más grande que estará disponible a través de API y web. Se lanzarán tres versiones simultáneamente: alta, media y baja. Aunque no superará el rendimiento del o1-pro, ofrecerá mayor velocidad y será rentable para tareas de programación. El modelo o3 completo será más avanzado que el o1-pro y o3-pro. Además, se abordaron las demandas de energía de la AGI, estimándose en 872 megavatios.
Este artículo explora el innovador mecanismo de atención Multi-matrix Factorization Attention (MFA) y su variante MFA-KR, que reducen significativamente el uso de memoria KV Cache en modelos de lenguaje grandes (LLMs), superando a alternativas como MLA y acercándose al rendimiento de MHA. MFA destaca por su simplicidad, eficiencia y compatibilidad con diversos métodos de Pos-embedding, ofreciendo una solución escalable para la inferencia de LLMs.
ESM3 de Evolutionaryscale, un modelo biológico con 98 mil millones de parámetros, revoluciona la manipulación de proteínas. Su API gratuita acelera la predicción de proteínas, respaldada por Yann LeCun. ESM3 procesa secuencias, estructuras y funciones de proteínas, simulando 5 billones de años de evolución, con aplicaciones en medicina e ingeniería de proteínas.
Microsoft ha presentado MatterGen, un modelo de lenguaje de IA revolucionario para el diseño de materiales inorgánicos. Este modelo optimiza la estructura atómica y acelera el descubrimiento de nuevos materiales, con aplicaciones en baterías y más.
Un estudio reciente de Stanford y UC Berkeley muestra fluctuaciones significativas en el rendimiento de GPT-3.5 y GPT-4 en tareas como matemáticas, código, preguntas complejas y exámenes médicos, destacando la necesidad de transparencia en los modelos de IA.
