La startup china de IA z.ai acaparó titulares esta semana con el lanzamiento de su nuevo modelo de lenguaje extenso, GLM-5, que logró una tasa de alucinación récord, según VentureBeat. El modelo, que es de código abierto, también aprovecha una nueva técnica de aprendizaje por refuerzo llamada "slime". Mientras tanto, investigadores del MIT, el Improbable AI Lab y ETH Zurich desarrollaron un nuevo método de ajuste fino que permite a los LLM aprender nuevas habilidades sin olvidar las antiguas, según informó VentureBeat.
GLM-5, el último de la serie GLM de z.ai, conserva una licencia MIT de código abierto, lo que lo hace adecuado para la implementación empresarial. Logró una puntuación de -1 en el Índice AA-Omnisciencia, lo que representa una mejora de 35 puntos con respecto a su predecesor. Esto sitúa a GLM-5 a la vanguardia de la industria de la IA en fiabilidad del conocimiento, superando a competidores estadounidenses como Google, OpenAI y Anthropic, al saber cuándo abstenerse en lugar de fabricar información, según VentureBeat.
La nueva técnica de los investigadores del MIT, llamada ajuste fino por autodestilación (SDFT), permite a los modelos aprender directamente de demostraciones y de sus propios experimentos aprovechando las capacidades inherentes de aprendizaje en contexto de los LLM modernos. Los experimentos demuestran que SDFT supera consistentemente al ajuste fino supervisado tradicional al tiempo que aborda las limitaciones del aprendizaje por refuerzo, según VentureBeat.
Si bien los avances en IA continúan, persisten las preocupaciones con respecto a su posible uso indebido. La IA ya está facilitando los delitos en línea, y la situación podría empeorar, según MIT Technology Review. Los hackers están utilizando herramientas de IA para reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para orquestar ataques, lo que reduce las barreras para los atacantes menos experimentados. Algunos en Silicon Valley advierten que la IA está a punto de poder llevar a cabo ataques totalmente automatizados. Los investigadores de seguridad argumentan que los riesgos inmediatos que plantea la IA, que ya está acelerando y aumentando el volumen de estafas, deberían ser el foco principal.
En noticias relacionadas, un estudio reciente en Nature Energy descubrió que los vehículos eléctricos, desde scooters hasta minibuses, podrían ser más baratos de poseer que los vehículos de gasolina en África para 2040, según MIT Technology Review. Sin embargo, la tecnología aún enfrenta importantes desafíos en algunos mercados africanos, incluida la infraestructura limitada de la red y la carga.
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