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IA razona con pocos datos: avance en aprendizaje
El campo de la inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje automático, ha logrado avances significativos en la capacidad de los modelos de lenguaje para 'razonar'. Tradicionalmente, este razonamiento se ha logrado a través de técnicas de aprendizaje por refuerzo (RL), donde el modelo apr
Modelos de IA fallan en lenguajes de programación inusuales
Un nuevo referente llamado EsoLang-Bench ha revelado limitaciones significativas en la capacidad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para generar código, a pesar de sus impresionantes resultados en lenguajes de programación convencionales como Python. La investigación, publicada en arXiv, evalú
Modelos de lenguaje: ¿datos sintéticos para el futuro?
El entrenamiento de modelos de lenguaje (LLM) está enfrentando un problema creciente: la necesidad de cantidades exponencialmente mayores de datos para seguir mejorando. La disponibilidad de texto natural de alta calidad se proyecta que se agotará en 2028, y el texto de internet está contaminado con
Modelos de lenguaje: nueva técnica mejora el razonamiento
Este artículo explora una técnica innovadora para mejorar el razonamiento de los modelos de lenguaje, inspirada en el éxito de algoritmos de búsqueda en árbol como AlphaZero en juegos de mesa. La idea central es aplicar la 'Tree Search Distillation' (Destilación de Búsqueda en Árbol) a modelos de le
Alibaba lanza modelos de IA para usar en tu PC
Alibaba ha lanzado la familia de modelos de lenguaje grandes (LLM) Qwen3.5, y ahora están disponibles para su ejecución local en dispositivos personales. Estos modelos, que incluyen variantes desde 0.8B hasta 397B de parámetros, destacan por su rendimiento en tareas de razonamiento híbrido, soporte
ia: modelos fallan en razonamiento simple
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), como GPT-4 o Gemini, han demostrado una capacidad asombrosa para razonar y resolver problemas, logrando resultados impresionantes en diversas tareas. Sin embargo, a pesar de estos avances, persisten fallos de razonamiento significativos, incluso en escenarios