Mientras estaba de vacaciones, el desarrollador se enganchó a los agentes de IA y ahora planea integrarlos en toda su vida.
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"LLM Under the Hood" cuenta la experiencia del autor de la plataforma de codificación AI: se fue de viaje y comenzó a delegar tareas masivas en ChatGPT/Codex directamente desde su teléfono, desde códigos hasta bagatelas cotidianas. La conclusión es simple y audaz: el futuro pertenece a los agentes que trabajan en cualquier dispositivo e incluso en un avión, y no a los chats “puntuales”.
NVIDIA ha lanzado una serie de racks Vera Rubin: el entrenamiento es 4 veces más rápido y la inferencia es 10 veces más barata
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El canal "Machinelearning" escribe que los primeros racks Vera Rubin ya están en los centros de datos de Microsoft: cada sistema NVL72 consta de 72 GPU Rubin y 36 CPU Vera Arm, la próxima generación después de Blackwell. Estos “gabinetes” se están adaptando para dar cabida a modelos gigantes: entrenar más rápido, lanzar más barato y, de hecho, reiniciar la economía de los clústeres de IA.
El directorio de GitHub sobre inteligencia artificial se ha convertido en un "curso de maestría" gratuito en IA
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“OMG Gpt” nos recuerda a un repositorio con más de 16 mil estrellas, donde recopilaron libros, cursos, artículos y conferencias sobre ML, redes neuronales y RL. Para aquellos que quieran convertirse en ingenieros de inteligencia artificial o lanzar su propio producto, este es esencialmente un programa de capacitación ya preparado: casi todo es gratis y está en un solo lugar.
Encuesta de Lloyds: en el 54% de las empresas británicas, la IA no “mata” empleos, sino que crea nuevos puestos
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“Hola, Ai • Technology News” analiza las últimas cifras: más de la mitad de las empresas, después de introducir la IA, abrieron nuevos roles y no solo eliminaron los antiguos. Las empresas ya están considerando la IA como un requisito para la supervivencia y están invirtiendo en la formación de sus empleados en lugar de simplemente sustituirlos por modelos.
Terence Tao advierte: la IA puede resolver matemáticas complejas, pero corremos el riesgo de no entender qué resolvió exactamente
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La “Red neuronal fugitiva” vuelve a contar el informe “Las matemáticas en la era de la IA”: Tao dice que la IA ya está asumiendo tareas no triviales, pero la verificación y comprensión humana de las soluciones está estancada. Teme el “colapso del modelo”, cuando los errores de la IA terminen en los libros de texto, y señala que en los textos de IA no hay “fricción”: la aspereza del pensamiento a la que el cerebro humano suele aferrarse.
Septiembre en Rusia se convierte en una minitemporada de conferencias sobre inteligencia artificial: desde la noche de tecnología profunda hasta la conferencia Practical ML
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“Gradient Doomed” ha elaborado un calendario: 5 de septiembre noche de tecnología profunda de Yandex, 17 – Día de I+D de IA de Sber, 19 – Practical ML Conf nuevamente de Yandex. Temas: agentes, inferencia, productividad de IA, modelos de video, memoria de modelos; una gran opción para captar varios sectores de la industria en un mes.
Un nuevo trabajo sobre RL propone cruzar Q-learning con modelos del mundo: los agentes comienzan a "imaginar" el futuro
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El canal “AI Agents | Agi_and_Rl” habla sobre el artículo “Q‑Learning With World Models”, donde el Q‑learning clásico se combina con modelos mundiales. Este enfoque enseña al agente a construir primero una representación interna del entorno y luego a tomar decisiones, lo que le brinda la oportunidad de comprender mejor tareas complejas, ruidosas y parcialmente observables.
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