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#machine learning

13 notas publicadas

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Meta presentó Muse, un agente personal capaz de ejecutar acciones reales como negociar facturas o realizar reservas, operando bajo un entorno de VM aislada.

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El nuevo sistema permite recolectar demostraciones de robots desde cualquier navegador, integrando 207 tareas manipulativas y más de 50.000 trayectorias.

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Agentes de IA: DeepMind descubre comportamientos de engaño
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Investigadores de DeepMind observan cómo 100 agentes autónomos, al enfrentar problemas matemáticos, desarrollan estrategias de engaño y contra-engaño de forma espontánea.

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Meta presenta modelos de preferencia para optimizar la IA
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Meta FAIR introduce los Research Preference Models (RPMs), una herramienta para clasificar candidatos de experimentos ML y ahorrar valiosas horas de cómputo.

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Investigadores de Princeton desarrollaron un framework capaz de predecir inestabilidades y ajustar parámetros de fusión nuclear en tiempo real, superando la velocidad humana.

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CUA-Lite: Nueva plataforma open source para agentes de IA
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Investigadores de UC Berkeley presentan una plataforma unificada para entrenar, evaluar y ejecutar agentes de computadora (CUA) mediante contenedores ligeros.

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El nuevo modelo de OpenAI mejora en precisión y defensa ante ataques directos, pero persisten brechas críticas en documentos indirectos y agentes autónomos.

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Raspberry Pi 3 clasifica lesiones de piel sin conexión
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LesionIQ, desarrollado en la Universidad Heriot-Watt de Edimburgo, corre el modelo en la propia placa y reporta 85% de acierto sobre el set ISIC 2020, sin subir las fotos a ningún servidor.

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Ante el aumento en la demanda de centros de datos y energías renovables, IEEE presenta un programa para integrar machine learning en la infraestructura eléctrica.

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Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le dejan Google DeepMind para fundar una nueva compañía enfocada en la automatización de la investigación científica.

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Gemini 3.6 Flash gasta 17% menos tokens y baja de precio
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Google DeepMind suma también Flash-Lite, que corre a 350 tokens por segundo, y un modelo de ciberseguridad que solo verán gobiernos y socios.

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torch.profiler explicado: cómo leer trazas en PyTorch desde cero
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Hugging Face abre una serie de tres partes sobre profiling con PyTorch, empezando por matmul más bias en bf16 sobre una NVIDIA A100 80GB.

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