Investigadores de Google podrían haber resuelto un importante desafío de la IA. Desarrollaron "RL interna", una nueva técnica para entrenar modelos de IA. Este avance podría conducir a agentes de IA capaces de razonamiento complejo. La investigación se publicó el 16 de enero de 2026.
La RL interna dirige el funcionamiento interno de un modelo. Guía a la IA para crear soluciones paso a paso. Esto difiere del entrenamiento tradicional que se basa en predecir la siguiente palabra. El método actual a menudo causa que la IA cometa errores en tareas complejas.
El nuevo enfoque podría revolucionar el desarrollo de la IA. Los expertos creen que ofrece un camino hacia agentes autónomos. Estos agentes podrían manejar tareas complejas y la robótica del mundo real. Esto reduciría la necesidad de una supervisión humana constante.
Los modelos de IA actuales tienen dificultades con la planificación a largo plazo. Generan texto una palabra a la vez. Esto dificulta la exploración de nuevas estrategias. La RL interna supera esta limitación.
Google planea refinar aún más la RL interna. El enfoque estará en escalar la técnica. El objetivo es crear sistemas de IA más capaces y confiables. Las implicaciones para la sociedad son potencialmente vastas.
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