aprendizaje por refuerzo
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ia: ¿por qué no aprende como nosotros?
El artículo "Why AI systems don't learn and what to do about it: Lessons on autonomous learning from cognitive science" plantea una crítica fundamental a la forma en que actualmente se construyen los sistemas de Inteligencia Artificial, argumentando que carecen de la capacidad de aprendizaje autónom
Robots aprenden tenis con datos limitados: un avance
LATENT es un sistema innovador que permite a robots humanoides aprender a jugar tenis, incluso con datos de entrenamiento incompletos y fragmentados. El problema que aborda es la dificultad de replicar las complejas habilidades de un jugador de tenis humano en un robot. Tradicionalmente, entrenar a
IA al estilo cerebro: ¿fin de las matrices?
Investigadores están reevaluando la dependencia de las redes neuronales artificiales en las matemáticas matriciales, inspirándose en cómo funciona el cerebro humano. El artículo explora cómo el cerebro procesa la información a través de una combinación de percepción de arriba hacia abajo (predicción
Carga de VE: Investigadores Exponen Vulnerabilidad con Ataques
La creciente adopción de vehículos eléctricos (VE) está generando una demanda significativa de estaciones de carga de VE (EVCS), lo que a su vez plantea desafíos para la estabilidad y fiabilidad de la red eléctrica. Para abordar esto, investigadores han desarrollado PHANTOM, un sistema innovador que
Ajedrez impulsa avances en inteligencia artificial
Investigadores de motores de ajedrez están revolucionando la eficiencia de la inteligencia artificial a través de nuevas técnicas de entrenamiento, según un informe reciente. Inicialmente, los motores de ajedrez, como lc0, utilizaban el aprendizaje por refuerzo (RL) para entrenar sus modelos, donde
IA: CEO ve 'país de genios' en centros de datos
Dario Amodei, CEO de Anthropic, predice que estamos a pocos años de una era donde los centros de datos albergarán una concentración sin precedentes de inteligencia, describiéndola como “un país de genios”. En una reciente entrevista, Amodei reiteró su hipótesis de la “Gran Masa de Computación”, argu