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IA y Nvidia se potencian: Los costos de razonamiento caen 8x

Un grupo de 23 senadores demócratas estadounidenses instó al principal regulador federal que supervisa los mercados de predicción a evitar intervenir en los casos judiciales pendientes relacionados con la legalidad de estas plataformas, según una carta enviada el viernes. La solicitud de los senadores se produce cuando los mercados de predicción, que permiten a los usuarios apostar por resultados del mundo real, han aumentado su popularidad, atrayendo tanto a usuarios convencionales como a un escrutinio ético y legal.

La carta de los senadores, dirigida al principal regulador federal, solicitaba específicamente que la agencia se abstuviera de pronunciarse sobre los casos judiciales relacionados con la legalidad de las ofertas en las plataformas de mercados de predicción. Estas plataformas han ganado terreno como una forma de apostar por eventos que van desde deportes y moda hasta conflictos geopolíticos, según informó Wired.

Mientras tanto, Singapur está adoptando la inteligencia artificial para asegurar el futuro de su economía. El primer ministro Lawrence Wong destacó a dos de las empresas más grandes del país, DBS y Grab, como modelos a seguir durante su discurso presupuestario el 12 de febrero, según Fortune. Wong anunció el establecimiento de un nuevo consejo de IA, que él mismo dirigirá, para supervisar las misiones nacionales de IA en la fabricación avanzada, la conectividad, las finanzas y la atención médica. "Bien aprovechada, la IA será una ventaja estratégica para Singapur", declaró Wong durante su discurso presupuestario. Añadió que la IA podría ayudar a superar las limitaciones estructurales del país, incluidos los recursos naturales limitados, el envejecimiento de la población y un mercado laboral ajustado.

En otras noticias, investigadores de Nvidia han desarrollado una técnica para reducir los costos de memoria del razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) hasta ocho veces, según informó VentureBeat. La técnica, llamada espaciamiento dinámico de memoria (DMS), comprime la caché de valor clave (KV), que es la memoria temporal que los LLM utilizan para procesar indicaciones. Los experimentos muestran que DMS permite a los LLM "pensar" más tiempo y explorar más soluciones sin aumentar las demandas de memoria.

En el ámbito de la salud pública, el subsecretario de Salud de EE. UU., Jim O'Neill, que supervisa un departamento con un presupuesto de más de un billón de dólares, discutió los planes para aumentar la esperanza de vida humana a través de la investigación centrada en la longevidad apoyada por ARPA-H, una agencia federal dedicada a los avances biomédicos, según MIT Technology Review. Los comentarios de O'Neill se produjeron en una entrevista exclusiva a principios de este mes.

Finalmente, VentureBeat también informó que la investigación indica que el tamaño ideal para una conversación productiva en tiempo real es de solo 4 a 7 personas. A medida que los grupos crecen, cada persona tiene menos oportunidad de hablar, lo que aumenta la frustración.

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