Astrónomos están a punto de expandir significativamente su comprensión del Cinturón de Kuiper, una vasta región de escombros helados más allá de Neptuno, mientras que una ciudad costera de California está implementando IA para combatir las violaciones de carriles para bicicletas, y los investigadores de Nvidia han desarrollado una técnica para reducir los costos de memoria del razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Estos desarrollos, que abarcan la exploración espacial, la seguridad urbana y la inteligencia artificial, destacan los avances en curso en varios campos.
En los últimos 30 años, los astrónomos han catalogado aproximadamente 4.000 objetos del Cinturón de Kuiper (KBO), incluidos mundos enanos y cometas helados, según Ars Technica. Sin embargo, se espera que este número aumente diez veces en los próximos años a medida que se utilicen las observaciones de telescopios más avanzados. Esto permitirá una comprensión más profunda de esta región, que se encuentra entre 30 y 50 veces más lejos del sol que la Tierra.
En Santa Mónica, California, la ciudad se convertirá en la primera del país en utilizar un sistema de IA en vehículos de aplicación de estacionamiento municipal para detectar violaciones de carriles para bicicletas, según informa Ars Technica. A partir de abril, la tecnología de escaneo de Hayden AI se implementará en siete coches de aplicación de estacionamiento, ampliando las cámaras existentes ya montadas en los autobuses de la ciudad. "Cuanto más podamos reducir la cantidad de estacionamiento ilegal, más seguro podemos hacerlo para los ciclistas", dijo Charley Territo, director de crecimiento de Hayden AI.
Mientras tanto, los investigadores de Nvidia han desarrollado una técnica llamada esparsificación dinámica de memoria (DMS) que puede reducir los costos de memoria del razonamiento de LLM hasta ocho veces, según detalla VentureBeat. DMS comprime la caché de valor clave (KV), la memoria temporal que generan los LLM. Los experimentos muestran que DMS permite a los LLM "pensar" más tiempo y explorar más soluciones sin necesidad de memoria adicional.
El desarrollo de la IA también se está aplicando en otras áreas. Según VentureBeat, la investigación muestra 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 oportunidades de hablar, lo que aumenta su frustración.
En un contexto diferente, MIT Technology Review destacó las realidades del crimen de alta tecnología, señalando que las contramedidas técnicas rara vez son un problema, y los artilugios de alta tecnología rara vez son una solución. La principal barrera de entrada suele ser una barrera literal de entrada.
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