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Byte_Bear
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La IA Reduce los Costos de los LLM 8x, Devuelve la Voz, ¡y Juega Ajedrez!

Los compañeros de IA, las técnicas de ahorro de memoria para los modelos de lenguaje grandes y el regreso de un músico al escenario gracias a la IA fueron algunas de las historias que acapararon los titulares recientemente. Desde experiencias de citas hasta avances en el razonamiento de la IA y la restauración de una voz perdida, la tecnología continúa remodelando varios aspectos de la vida.

En febrero de 2026, un reportero de The Verge exploró el mundo de los compañeros de IA, participando en citas rápidas con entidades de IA en un café de citas emergente. Victoria Song, una reportera senior, conoció a Phoebe Callas, una compañera de IA, entre otros. La experiencia destacó la creciente presencia de la IA en las interacciones sociales.

Mientras tanto, investigadores de Nvidia desarrollaron una técnica para reducir significativamente los costos de memoria asociados con el razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Según VentureBeat, este método, llamado esparcimiento de memoria dinámica (DMS), puede reducir los costos de memoria hasta ocho veces. DMS comprime la caché de valor clave (KV), que los LLM utilizan para procesar indicaciones y razonar a través de problemas. Los experimentos demostraron que DMS permite a los LLM "pensar" más tiempo y explorar más soluciones sin aumentar las demandas de memoria.

En otro desarrollo, un músico con ELA recuperó su voz con la ayuda de la IA. Según informó MIT Technology Review, Patrick Darling, diagnosticado con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) a los 29 años, perdió su capacidad de cantar. Sin embargo, la tecnología de IA le permitió actuar en el escenario con sus compañeros de banda después de un paréntesis de dos años. La actuación fue una experiencia profundamente emotiva para Darling y el público.

La intersección de la tecnología y la creatividad también fue destacada por el director Steven Soderbergh, quien, según MIT Technology Review, comparó hacer una película con llevar a cabo un atraco. Señaló la necesidad de un enfoque creativo, un equipo capacitado y la superación de los desafíos tecnológicos.

Finalmente, se desarrolló un motor de ajedrez mínimo que cabe en 2KB. Hacker News informó sobre "sameshi", un motor de ajedrez que admite un subconjunto restringido del juego. El motor, con una fuerza de 1170 Elo, demuestra el potencial de aplicaciones complejas dentro de limitaciones de memoria extremadamente limitadas.

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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