Una de las principales conferencias sobre aprendizaje automático del mundo, la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML), tuvo lugar en Seúl. Equipo Yandex

presentado

contiene ocho artículos y

recibido

premio al mejor artículo del taller

Modelos de Graph Foundation: una nueva era para el aprendizaje automático de Graph

. Y le pedimos a Sergei Yudin, jefe del departamento de desarrollo de servicios de IA, que nos dijera qué esperar de la IA en un futuro próximo.

Tendencia número 1

.

La teoría se convierte en práctica.

En el campo de la IA, la frontera entre la investigación teórica y la práctica se está desdibujando. Los científicos estudian lo que crean los desarrolladores y se otorgan premios a los descubrimientos y tecnologías que estarán disponibles para todos el día de mañana. dos

trabajo

recibió el premio ICML 2026 Outstanding Paper Award. Ambos están asociados con modelos de difusión y uno de ellos está asociado con dLLM. Los modelos de lenguaje de difusión pueden

generar en paralelo

varios tokens en un paso y en ciertos escenarios reducen significativamente el tiempo de generación.

Tendencia número 2

.

Agentes y arnés

Los sistemas de agentes se están desarrollando rápidamente y ya se utilizan en escenarios industriales seleccionados. Al mismo tiempo, la fiabilidad, la evaluación de la calidad y el funcionamiento autónomo seguro siguen siendo problemas de ingeniería abiertos. Y el aprovechamiento –todo lo que rodea al modelo de lenguaje en un sistema de agentes– se ha convertido en tema de estudio serio. Los desarrolladores analizan:

🔵

memoria del agente

- episódico y procesal, aprendiendo de la experiencia,

aprendizaje por refuerzo

(aprendizaje por refuerzo, RL) sobre la memoria

🔵

flujos de trabajo:

cómo enseñar a un agente a realizar varias tareas en paralelo, cómo distribuir eficazmente las solicitudes de los agentes entre servidores

🔵

seguridad:

un agente que lee los documentos de otras personas es vulnerable a inyecciones inmediatas. Organizadores ICML

construido en

Inyecciones en archivos PDF de artículos para identificar revisores que violaron ciertas prohibiciones sobre el uso de LLM en las reglas. Se encontraron 795 reseñas de este tipo de 506 revisores. 398 de ellos tenían sus propias solicitudes de conferencias activas. Como resultado, ICML rechazó 497 artículos relacionados.

Tendencia número 3

.

Entrenamiento barato

La formación complementaria RL LLM es cada vez más accesible: las herramientas abiertas y los métodos más rentables reducen los requisitos de infraestructura. El premio ICML 2026 Test of Time gana el trabajo de 2016

Métodos asincrónicos para el aprendizaje por refuerzo profundo

. La idea de actores-aprendices paralelos se convirtió en uno de los predecesores importantes de la moderna infraestructura LLM posterior al tren de RL. En uno de los nuevos

funciona

Los autores demostraron experimentalmente que el optimizador SGD clásico en los escenarios RLVR estudiados no funciona peor que AdamW y requiere menos memoria. Para Qwen3-1.7B, el consumo máximo de memoria de la GPU disminuyó en 15,7 GB. Estas optimizaciones reducen el umbral para la formación posterior de LLM local.

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