Los avances en la IA evolucionan rápidamente, con nuevas tecnologías emergiendo y las existentes siendo refinadas. Los desarrollos recientes incluyen avances en las arquitecturas de memoria de IA, la aplicación de la IA en la detección de fraudes, y el auge y la caída de plataformas experimentales de IA.
Un avance notable es la "memoria observacional", una tecnología de código abierto desarrollada por Mastra, que promete reducir los costos de los agentes de IA diez veces y superar a los sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación) en puntos de referencia de contexto largo. Según VentureBeat, este nuevo enfoque prioriza la persistencia y la estabilidad sobre la recuperación dinámica, abordando las limitaciones en los sistemas existentes a medida que los equipos pasan de chatbots de corta duración a agentes de larga duración y con muchas herramientas.
Simultáneamente, la IA está logrando avances en aplicaciones prácticas. La plataforma Decision Intelligence Pro (DI Pro) de Mastercard está utilizando modelos de IA sofisticados para analizar transacciones individuales e identificar actividades fraudulentas en milisegundos. Este sistema es crucial, dado que la red de Mastercard procesa aproximadamente 160 mil millones de transacciones anualmente, con períodos pico que experimentan hasta 70,000 transacciones por segundo, según informa VentureBeat. Johan Gerber, vicepresidente ejecutivo de Mastercard, enfatizó el enfoque de la plataforma en la evaluación del riesgo asociado con cada transacción.
En el ámbito de las plataformas experimentales de IA, Moltbook, una red social para bots, recientemente ganó una atención significativa antes de desvanecerse rápidamente del centro de atención. Lanzada el 28 de enero, Moltbook permitía a los agentes de IA interactuar y compartir información. Si bien algunos lo vieron como un vistazo al futuro de la IA útil, otros fueron más críticos. El editor senior de IA de MIT Technology Review, Will Douglas Heaven, comparó la plataforma con Pokémon, sugiriendo que su atractivo era más fugaz que transformador.
La plataforma, que utilizaba un agente de código abierto gratuito impulsado por LLM conocido como OpenClaw, se volvió viral rápidamente. Sin embargo, como señaló MIT Technology Review, la plataforma también se inundó de estafas de criptomonedas, y muchas publicaciones fueron en realidad escritas por humanos.
En otras noticias, un desarrollador enseñó a GPT-OSS-120B a "ver" utilizando Google Lens y OpenCV. Esto permitió que el modelo solo de texto identificara objetos en imágenes, demostrando el potencial de integrar capacidades de visión en los modelos de IA existentes. El desarrollador utilizó OpenCV para encontrar objetos en una imagen, recortarlos y enviarlos a Google Lens para su identificación. El proyecto, disponible en GitHub y PyPI, incluye 17 herramientas, incluyendo Google Search, News y Translate, según Hacker News.
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