Por qué es fundamental ir más allá de las métricas de educación automotriz excesivamente agregadas | Noticiero del MIT
Los investigadores del MIT han identificado ejemplos significativos de fallas en los modelos de educación automotriz cuando esos modelos se aplican a datos distintos a aquellos con los que fueron entrenados, lo que plantea dudas sobre la requisito de realizar pruebas cada vez que se implementa un maniquí en un entorno nuevo. «Demostramos que incluso […]
Google AI propone un situación fundamental para el escalamiento del tiempo de inferencia en modelos de difusión
Los modelos generativos han revolucionado campos como el idioma, la visión y la biología gracias a su capacidad para ilustrarse y tomar muestras de distribuciones de datos complejas. Si aceptablemente estos modelos se benefician de la ampliación durante el entrenamiento a través de mayores datos, bienes computacionales y tamaños de maniquí, sus capacidades de ampliación […]