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Investigadores chinos presentan LLaVA-o1 para desafiar el modelo o1 de OpenAI
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El modelo o1 de OpenAI ha demostrado que el escalado del tiempo de inferencia (usar más computación durante la inferencia) puede mejorar significativamente las capacidades de razonamiento de un modelo de lenguaje. LLaVA-o1, un nuevo modelo desarrollado por investigadores de varias universidades de China, lleva este paradigma a los modelos de lenguaje de visión (VLM) de código abierto.
Los primeros VLM de código abierto suelen utilizar un enfoque de predicción directa, generando respuestas sin razonar sobre el mensaje y los pasos necesarios para resolverlo. Sin un proceso de razonamiento estructurado, son menos eficaces en tareas que requieren razonamiento lógico. Las técnicas de estimulación avanzadas, como las de cadena de pensamiento (CoT), donde se anima al modelo a generar pasos de razonamiento intermedios, producen algunas mejoras marginales. Pero los VLM suelen producir errores o alucinar.
Los investigadores observaron que un problema clave es que el proceso de razonamiento en los VLM existentes no es suficientemente sistemático y estructurado. Los modelos no generan cadenas de razonamiento y muchas veces se quedan estancados en procesos de razonamiento donde no saben en qué etapa se encuentran y qué problema específico deben resolver.
“Observamos que los VLM a menudo inician respuestas sin organizar adecuadamente el problema y la información disponible”, escriben los investigadores. “Además, con frecuencia se desvían de un razonamiento lógico para llegar a conclusiones, en lugar de presentar una conclusión prematuramente y luego intentar justificarla. Dado que los modelos de lenguaje generan respuestas token por token, una vez que se introduce una conclusión errónea, el modelo generalmente continúa por un camino de razonamiento defectuoso”.
Razonamiento de varias etapas
OpenAI o1 utiliza escala de tiempo de inferencia para resolver el problema de razonamiento sistemático y estructurado y permite que el modelo haga una pausa y revise sus resultados a medida que resuelve gradualmente el problema. Si bien OpenAI no ha publicado muchos detalles sobre el mecanismo subyacente de o1, sus resultados muestran direcciones prometedoras para mejorar las capacidades de razonamiento de los modelos fundamentales.
Inspirándose en o1, los investigadores diseñaron LLaVA-o1 para realizar un razonamiento etapa por etapa. En lugar de generar una cadena de razonamiento directa, LLaVA-o1 divide el proceso de razonamiento en cuatro etapas distintas:
Resumen: El modelo primero proporciona un resumen de alto nivel de la pregunta, delineando el problema central que debe abordar.
Subtítulo: Si hay una imagen presente, el modelo describe las partes relevantes, centrándose en elementos relacionados con la pregunta.
Razonamiento: A partir del resumen, el modelo realiza un razonamiento lógico y estructurado para derivar una respuesta preliminar.
Conclusión: Finalmente, el modelo presenta un resumen conciso de la respuesta basada en el razonamiento anterior.
Sólo la etapa de conclusión es visible para el usuario; las otras tres etapas representan el proceso de razonamiento interno del modelo, similar al rastro de razonamiento oculto de o1. Este enfoque estructurado permite a LLaVA-o1 gestionar su proceso de razonamiento de forma independiente, lo que conduce a un mejor rendimiento en tareas complejas.
“Este enfoque estructurado permite al modelo gestionar de forma independiente su proceso de razonamiento, mejorando su adaptabilidad y rendimiento en tareas de razonamiento complejas”, escriben los investigadores.
LLaVA-o1 también introduce una novedosa técnica de escalado de tiempo de inferencia llamada “búsqueda de haz a nivel de etapa”. La búsqueda de haces a nivel de etapa genera múltiples resultados candidatos en cada etapa de razonamiento. Luego selecciona al mejor candidato en cada etapa para continuar el proceso de generación. Esto contrasta con el enfoque clásico del mejor de N, en el que se solicita al modelo que genere múltiples respuestas completas antes de seleccionar una.
“En particular, es el diseño de salida estructurado de LLaVA-o1 lo que hace que este enfoque sea factible, permitiendo una verificación eficiente y precisa en cada etapa”, escriben los investigadores. “Esto valida la eficacia de la producción estructurada para mejorar la escala de tiempo de inferencia”.
Entrenamiento LLaVA-o1
Para entrenar LLaVA-o1, los investigadores compilaron un nuevo conjunto de datos de alrededor de 100.000 pares de imagen-pregunta-respuesta obtenidos de varios conjuntos de datos VQA ampliamente utilizados. El conjunto de datos cubre una variedad de tareas, desde la respuesta a preguntas de varios turnos hasta la interpretación de gráficos y el razonamiento geométrico.
Los investigadores utilizaron GPT-4o para generar procesos de razonamiento detallados de cuatro etapas para cada ejemplo, incluidas las etapas de resumen, título, razonamiento y conclusión.
Luego, los investigadores ajustaron Llama-3.2-11B-Vision-Instruct en este conjunto de datos para obtener el modelo LLaVA-o1 final. Los investigadores no han publicado el modelo, pero planean publicar el conjunto de datos, llamado LLaVA-o1-100k.
LLaVA-o1 en acción
Los investigadores evaluaron LLaVA-o1 en varios puntos de referencia de razonamiento multimodal. A pesar de haber sido entrenado en solo 100.000 ejemplos, LLaVA-o1 mostró mejoras de rendimiento significativas con respecto al modelo Llama base, con un aumento promedio en la puntuación de referencia del 6,9%.
Además, la búsqueda de haces a nivel de etapa generó mejoras adicionales en el rendimiento, lo que demuestra la eficacia del escalamiento del tiempo de inferencia. Debido a limitaciones de recursos computacionales, los investigadores solo pudieron probar la técnica con un tamaño de haz de 2. Esperan mejoras aún mayores con tamaños de haz más grandes.
Sorprendentemente, LLaVA-o1 superó no sólo a otros modelos de código abierto del mismo tamaño o más grandes, sino también a algunos modelos de código cerrado como GPT-4-o-mini y Gemini 1.5 Pro.
“LLaVA-o1 establece un nuevo estándar para el razonamiento multimodal en VLM, ofreciendo un rendimiento sólido y escalabilidad, especialmente en tiempo de inferencia”, escriben los investigadores. “Nuestro trabajo allana el camino para futuras investigaciones sobre el razonamiento estructurado en VLM, incluidas posibles expansiones con verificadores externos y el uso del aprendizaje por refuerzo para mejorar aún más las capacidades complejas de razonamiento multimodal”.
Noticias
ChatGPT huele sangre en el agua mientras apunta a la corona de Chrome en las noticias de esta semana
Bueno, esa fue una semana emocionante. Primero, escuchamos que Google podría pasar de ChromeOS a Android para sus ofertas de computadoras portátiles, luego, horas más tarde, Chrome apareció nuevamente en las noticias, ya que el Departamento de Justicia recomendó obligar a Google a vender el navegador. Mientras tanto, Androide 16 cayó tres meses antes, incluso antes de que pudiéramos acostumbrarnos a decir “Android 15”. Además, parece que la tableta Pixel podría estar en camino al cementerio de googley en medio de todo el caos, ChatGPT apareció para asegurarse de que recordáramos que hay un nuevo señor supremo de la IA en la ciudad.
Resumen de la semana pasada
La aplicación T-Mobile sufre una muerte lenta y dolorosa en las noticias de esta semana.
Además de nuevos rumores sobre Galaxy y actualizaciones rápidas de Google
Android 16 ya no es solo un personaje de DBZ
La próxima actualización de Google va mucho antes de lo previsto
Hemos entrado oficialmente en la fase Dragon Ball Z de Google, ya que las próximas cinco versiones de Android compartirán un nombre con los diversos mercenarios del Dr. Gero. Lo vimos venir durante años, pero no esperábamos competir por el posicionamiento SEO con sitios como Kanzenshuu antes de febrero de 2025, hasta que Google nos sorprendió a todos con su cronograma de lanzamiento de Android 16 ridículamente acelerado.
El martes, se lanzó la primera versión preliminar para desarrolladores de Android 16, lo que ofrece a los OEM y creadores de aplicaciones (y valientes fanáticos de Pixel) la oportunidad de probar la nueva versión antes de un lanzamiento beta público. Curiosamente, el Pixel 6, un teléfono que pensábamos que estaba obsoleto, también recibió la actualización, lo que indica que Google puede admitir el dispositivo más allá de su promesa de sistema operativo de 3 años.
Al ser una vista previa para desarrolladores, no hay muchos cambios de cara al usuario, pero eso no impidió que el experto en AOSP y colaborador de AP, Mishaal Rahman, descubriera algunas pepitas de oro. Por un lado, el selector de fotos integrado que hasta ahora había estado infrautilizado ahora facilita que las aplicaciones utilicen la función. Y la API Health Connect de Android agrega soporte para registros médicos, profundizando los datos que las aplicaciones de fitness pueden aprovechar, si así lo desea, por supuesto.
Historia principal
La primera vista previa para desarrolladores de Android 16 acaba de llegar: esto es lo que necesita saber
Google se toma en serio su nuevo calendario de lanzamientos
El Departamento de Justicia derriba la corona de Chrome de Google
Y Android podría ser el próximo
En agosto, el Departamento de Justicia de Estados Unidos determinó que Google es un monopolio gracias a su dominio absoluto sobre las búsquedas en Internet. No se espera un fallo final hasta el próximo año, pero esta semana el Departamento de Justicia emitió su recomendación al tribunal que supervisa este caso: Google tendría que vender Chrome para poner fin a su monopolio. También se propusieron cambios importantes para Android, y si Google no cree que pueda realizarlos, el Departamento de Justicia sugiere que también podría tener que vender el sistema operativo móvil.
Estos cambios no están formalizados y el Departamento de Justicia tiene hasta el 7 de marzo de 2025 para emitir su recomendación final. Google tendrá la oportunidad de emitir una refutación, después de lo cual, el juez que preside deliberará y decidirá el destino de Chrome.
Historia principal
El Departamento de Justicia quiere que Google venda Chrome para poner fin a su monopolio de búsqueda
También quiere regular Android
ChatGPT huele sangre en las aguas de Google
Ir a matar con un ataque multifacético
Puede que Google tenga el monopolio de las búsquedas, pero ya no es el rey indiscutible de la IA; de hecho, ese título puede pertenecer a OpenAI y ChatGPT en este momento. Ya habíamos visto a la compañía perseguir la Búsqueda de Google con su propia alternativa, pero esta semana escuchamos que OpenAI pronto podría presentar un navegador con tecnología ChatGPT para enfrentarse a Google Chrome. Como si eso no fuera suficientemente malo para las perspectivas de Google, se decía que OpenAI estaba hablando con Samsung sobre reemplazar Gemini con ChatGPT como la columna vertebral de Galaxy AI.
Historia principal
Un navegador con tecnología ChatGPT pronto podría desafiar la supremacía de Chrome
Prepárate para ser raspado
Android en portátiles podría ser la salvación de Google
¿RIP Chrome OS?
En el contexto de la posible necesidad de que Google se deshaga de Chrome, la noticia que llegó horas antes parecía mucho menos descabellada: en un informe para Android Authority, Mishaal Rahman reveló que Google pronto podría reemplazar ChromeOS con Android como su sistema operativo para portátiles. en un esfuerzo por desafiar a las MacBooks de Apple.
Esta noticia llegó inmediatamente después de un informe separado que decía que Google está trabajando en una computadora portátil de la marca Pixel, que Rahman ahora cree que estaría entre las primeras de su tipo en ejecutar Android en esta nueva iniciativa. En cuanto a la teoría de que Google vio la escritura en la pared con el Departamento de Justicia obligándolo a vender Chrome y pasar a Android, Rahman dice que no hay relación entre las dos noticias, pero ciertamente es difícil ignorar el momento coincidente.
Historia principal
ChromeOS podría eventualmente ser reemplazado por Android
Para afrontar mejor el iPad de Apple
Puede que pase un tiempo antes de que veamos una tableta Pixel 2, si es que alguna vez la vemos
¿Quién diablos habría visto venir este desastre?
Google adelantó la primera tableta Pixel en I/O 2022, pero no llegó a las tiendas hasta dentro de 13 meses, por lo que la compañía nunca ha tenido prisa con este producto en particular. Y cuando aún no había aparecido una secuela más de 16 meses después de la primera iteración, pensamos que Google simplemente estaba dando largas, pero aparentemente, es posible que se haya tropezado y caído.
A principios de semana, escuchamos que Google estaba cancelando sus planes para una Pixel Tablet 3, pero no estábamos seguros de cómo esto podría afectar un posible lanzamiento de Pixel Tablet 2. Al día siguiente, un informe separado aclaró que el producto cancelado era más probablemente la Pixel Tablet 2, y que los planes de Google para el lanzamiento de una tableta en 2025 se habían desmoronado. Es posible que todavía haya un dispositivo separado en proceso para 2027, que inicialmente se planeó que fuera el Pixel Tablet 3, pero con la cancelación del dispositivo de 2025, tendría que ser el Pixel Tablet 2.
Obviamente, las cosas son un desastre en la ciudad de las tabletas de Google en este momento, por lo que probablemente sea mejor esperar a que se calme el polvo antes de sacar conclusiones precipitadas. Pero si Android realmente llega a las computadoras portátiles, habría cierta superposición con una tableta Pixel que podría canibalizar las ventas, por lo que comienza a parecer que este podría ser el próximo producto dirigido al infame cementerio de Google.
Historia principal
El fiasco de cancelación del Pixel Tablet 2 demuestra la falta de compromiso de Google
¿Por qué esta idea no es un éxito?
Noticias
Elon Musk vs. OpenAI está “más allá de cualquier programa de HBO”, dice el ex investigador de Deepmind
- Se agregó la declaración de Nando de Freitas.
Actualización 23 de noviembre de 2024:
El ex investigador principal de DeepMind, Nando de Freitas, ha negado rotundamente las acusaciones contra DeepMind hechas en el intercambio de correos electrónicos entre ejecutivos de OpenAI y Elon Musk.
“La mayor parte de lo que se dice sobre DeepMind en estas cartas es absoluta tontería. Éramos simplemente científicos, descubriendo la inteligencia, tratando de descubrir cómo hacer cosas buenas con ella”, escribe de Freitas.
El investigador, que en ese momento reportaba directamente al CEO de DeepMind, Demis Hassabis, acusa a Musk y a los líderes de OpenAI de abusar de la apertura de DeepMind: “Abrimos nuestros laboratorios a todas estas personas, especialmente a Elon, y ellos abusaron de nuestra apertura”.
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De Freitas ve los correos electrónicos ahora publicados como un argumento a favor de una mayor apertura en el desarrollo de la IA: “La gente debe decidir, y no un grupo de multimillonarios jugando con los científicos”.
Según de Freitas, Ilya Sutskever acertó proféticamente: los investigadores hicieron todo el entrenamiento, las ideas y el código, pero ahora el único poder que les queda es protestar en aplicaciones propiedad de los mismos multimillonarios.
“Pero protestaremos. La IA debe ser para el pueblo, para todos los estados nacionales”, escribe de Freitas.
De Freitas pasó más de una década en Deepmind como líder de AL y director senior de IA, y ahora es vicepresidente de Microsoft AI, la empresa asociada más grande e importante de OpenAI.
Artículo original del 17 de noviembre de 2024:
Recomendación
Elon Musk no quería que OpenAI pareciera la “perra del marketing” de Microsoft
Los correos electrónicos recientemente publicados sobre el conflicto legal entre Elon Musk y el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, muestran lo que llevó a Musk a abandonar la empresa de inteligencia artificial que ayudó a crear.
La correspondencia muestra que Musk estuvo impulsado desde el principio por la preocupación de que Google y su laboratorio de inteligencia artificial DeepMind pudieran asumir una posición demasiado dominante.
“Deepmind me está causando un estrés mental extremo. Si ganan, serán realmente malas noticias con su única intención de gobernar la filosofía mundial.“, escribió Musk al cofundador de OpenAI, Greg Brockman, en febrero de 2016.
Musk y Altman fundaron OpenAI a finales de 2015 como una organización sin ánimo de lucro con el objetivo de desarrollar inteligencia artificial en beneficio de la humanidad.
“Si esto va a suceder de todos modos, parece que sería bueno que alguien que no sea Google lo hiciera primero”, escribió Sam Altman a Elon Musk en mayo de 2015.
Musk no quería que OpenAI pareciera la “perra del marketing” de Microsoft
Las primeras tensiones surgieron en septiembre de 2016, cuando OpenAI estaba negociando con Microsoft recursos informáticos. Microsoft ofreció 60 millones de dólares en potencia informática por 10 millones de dólares, pero quería que OpenAI promocionara la plataforma CNTK AI de Microsoft a cambio.
Al final, las partes acordaron un pago de 50 millones de dólares sin más condiciones. Musk estuvo de acuerdo si Microsoft no utilizaría el acuerdo con fines de relaciones públicas: “Valdría mucho más de 50 millones de dólares para no parecer la perra del marketing de Microsoft”, escribió Musk al entonces jefe de personal de OpenAI, Sam Teller.
Sutskever y Brockman critican la búsqueda de poder de Musk y Altman
La situación llegó a un punto crítico en 2017, cuando el liderazgo de OpenAI en torno a Ilya Sutskever y Greg Brockman expresaron su preocupación en un correo electrónico titulado “Pensamientos honestos” de que Musk podría obtener un “control absoluto unilateral” sobre una potencial inteligencia artificial general (AGI) como director ejecutivo de una filial planificada con fines de lucro.
Según OpenAI, Musk quería una propiedad mayoritaria de las acciones, el control inicial de la junta directiva y el puesto de director ejecutivo si la empresa se convertía a una estructura con fines de lucro.
“Usted declaró que no desea controlar el AGI final, pero durante esta negociación nos ha demostrado que el control absoluto es extremadamente importante para usted”, escribieron Sutskever y Brockman. “Nos preocupa que a medida que la empresa avance genuinamente hacia AGI, usted opte por conservar su control absoluto de la empresa a pesar de la intención actual de lo contrario”.
Musk, que había cofundado OpenAI específicamente para evitar tal concentración de poder, respondió con un ultimátum: “Chicos, ya he tenido suficiente. Este es el colmo. O hacen algo por su cuenta o continúan con OpenAI como una organización sin fines de lucro”. Ya no financiaré OpenAI hasta que hayas hecho un compromiso firme de quedarte o simplemente estoy siendo un tonto que básicamente te está proporcionando fondos gratuitos para que crees una startup. Las discusiones terminaron”.
Brockman y Sutskever también sospechaban de las ambiciones de Sam Altman de convertirse en director ejecutivo. “No entendemos por qué el título de CEO es tan importante para usted. Sus razones declaradas han cambiado, y es difícil entender realmente qué lo impulsa”, escribieron, preguntándole a Altman cómo un puesto de CEO en OpenAI se “conectaría con su posición política”. objetivos.”
Sutskever estuvo involucrado en el derrocamiento temporal de Altman en noviembre de 2024 y dejó la compañía en mayo de 2024 para lanzar su propia startup de inteligencia artificial centrada en superinteligencia segura. Brockman regresó recientemente a trabajar en OpenAI después de una pausa de tres meses.
División final
A principios de 2018, Musk intensificó sus críticas, diciendo que OpenAI estaba en “camino hacia un fracaso seguro en relación con Google”, y pidió “medidas inmediatas y dramáticas”. Descartó la idea de Altman de una oferta inicial de monedas (ICO) como una “pérdida masiva de credibilidad”. Como último recurso, sugirió “una gran expansión de OpenAI y una gran expansión de Tesla AI. Quizás ambas simultáneamente”.
“Para ser claro, respeto mucho sus habilidades y logros, pero no estoy contento con cómo se han manejado las cosas. Es por eso que he tenido problemas para interactuar con OpenAI en los últimos meses. O arreglamos las cosas y mi compromiso aumenta mucho o no lo hacemos y caeré a casi cero y reduciré públicamente mi asociación”, escribió Musk.
Las conversaciones fracasaron y, en febrero de 2018, Musk renunció a la junta directiva de OpenAI. En su momento, OpenAI explicó que la renuncia de Musk tenía que ver con evitar conflictos de intereses en su rol como CEO de Tesla. Dadas las numerosas tensiones entre las partes, esta explicación ahora parece muy aséptica.
Cuando OpenAI formó una rama con fines de lucro en marzo de 2019 para invertir miles de millones en centros de datos y talento, se renovó el contacto por correo electrónico entre las partes. Musk enfatizó que el anuncio de la reestructuración debería indicar claramente que no tenía ningún interés financiero en OpenAI.
Las tensiones entre Musk y OpenAI continúan hasta el día de hoy. Musk está demandando a OpenAI por su cambio a un modelo con fines de lucro y afirma que Microsoft ahora controla la empresa. Desde entonces, inició xAI, con el objetivo de crear lo que él llama el modelo de IA más poderoso para fines de 2024.
Los correos electrónicos surgieron de documentos judiciales sobre la disputa legal en curso entre Musk y Altman, publicados como parte del proceso y compilados por un autor de la plataforma LessWrong.
Noticias
Actualizaciones de ChatGPT, robots de almacén y agentes especiales: lanzamientos de IA de esta semana
Cada semana, Quartz recopila lanzamientos de productos, actualizaciones y noticias sobre financiación de empresas y empresas emergentes centradas en la inteligencia artificial.
Esto es lo que está sucediendo esta semana en la industria de la IA en constante evolución.
Actualización de escritura y modo de voz avanzado de ChatGPT
El logotipo de OpenAI se ve en un teléfono móvil frente a una pantalla de computadora que muestra el resultado de ChatGPT. – Ilustración: Michael Dwyer (AP)
OpenAI anunció esta semana que está comenzando a implementar el modo de voz avanzado en la versión del navegador web de ChatGPT. Los usuarios pagos de ChatGPT Plus, Team, Enterprise y Edu podrán iniciar una conversación en tiempo real en el sitio web de ChatGPT.
La startup de IA también anunció que actualizó la capacidad de escritura creativa de su modelo GPT-4o para tener una “escritura más natural, atractiva y personalizada”. El modelo actualizado también puede funcionar mejor con archivos cargados, dijo OpenAI.
La familia de modelos Tülu 3 del Instituto Allen para la IA
Exhibición de la nueva familia de modelos del Instituto Allen de IA, Tülu 3. – Imagen: Instituto Allen de IA
El Instituto Allen de IA anunció esta semana su familia Tülu 3 de modelos abiertos y optimizados. El proceso de ajuste fino, o post-entrenamiento, refina los modelos para realizar tareas específicas.
A través de Tülu 3, los desarrolladores e investigadores pueden encontrar conjuntos de datos de código abierto, recetas de entrenamiento de modelos, códigos y marcos de evaluación. Los modelos varían entre 8 mil millones y 70 mil millones de parámetros, o las variables que un modelo aprende de los datos de entrenamiento que guían su capacidad para hacer predicciones, según Ai2.
Serie C de 130 millones de dólares de Enveda para medicina asistida por IA
Viswa Colluru, directora ejecutiva de Enveda – Foto: Viswa Colluru
Enveda, una empresa de biotecnología que utiliza IA para convertir compuestos naturales en nuevos medicamentos, anunció esta semana una ronda de financiación Serie C de 130 millones de dólares con exceso de suscripción. La ronda fue liderada por Kinnevik y FPV, y eleva la financiación total de Enveda a 360 millones de dólares.
La financiación ayudará a la empresa a avanzar en su cartera de diez candidatos a fármacos en desarrollo. Enveda está construyendo una plataforma impulsada por IA llamada “secuenciador” “que combina datos metabolómicos con aprendizaje automático y experimentos biológicos de alto rendimiento para responder dos preguntas fundamentales de cualquier muestra natural a escala: (1) ¿Cuáles son las moléculas? y ( 2) ¿Qué hacen?”, dijo la empresa.
“Algunos de los mayores avances farmacéuticos del mundo se han derivado de sólo el 0,1% de la química de la naturaleza”, dijo Viswa Colluru, director ejecutivo de Enveda, en un comunicado. “Desarrollamos nuestra plataforma para expandir rápidamente el acceso a la química de la naturaleza para encontrar terapias a aproximadamente cuatro veces la velocidad, y ya está brindando resultados en forma de una línea profunda y diferenciada. Esta financiación nos ayudará a hacer avanzar a múltiples candidatos hacia catalizadores clínicos interesantes durante el próximo año, confirmando nuestra visión rectora de que la química de la vida es una excelente fuente de nuevos medicamentos”.
Serie B de 50 millones de dólares de Pickle Robot para robots de producción
Un robot Pickle recogiendo una caja de 50 libras. – Foto: Compañía de robots Pickle
Pickle Robot, que desarrolla sistemas de automatización robótica para la descarga de camiones, anunció esta semana una ronda de financiación Serie B de 50 millones de dólares. La compañía, que se autodenomina pionera en IA física, también anunció que seis clientes ordenaron más de 30 robots de producción en el tercer trimestre para su implementación a principios de 2025. La tecnología de IA física de Pickle Robot combina un sistema de visión con modelos básicos de IA generativa entrenados en millones de datos reales de operaciones logísticas y de almacén.
“Los clientes de Pickle Robot están experimentando el valor de la IA física aplicada a un proceso logístico común que desafía miles de operaciones todos los días”, dijo AJ Meyer, director ejecutivo y fundador de Pickle Robot, en un comunicado. “La nueva financiación y nuestras relaciones estratégicas con los clientes permiten a Pickle trazar el futuro de la robótica de la cadena de suministro, ampliar rápidamente las capacidades de nuestros productos principales y hacer crecer nuestro negocio para ofrecer un enorme valor al cliente ahora y en el futuro”.
Inversión de capital de 55 millones de dólares de Lightning AI
William Falcon, director ejecutivo de Lightning AI – Foto: Lightning AI
Lightning AI, la compañía detrás del marco de aprendizaje profundo PyTorch Lightning, anunció esta semana una inversión de capital de 50 millones de dólares que incluía a Nvidia (NVDA) y JP Morgan (JPM).
PyTorch Lightning ha recibido más de 160 millones de descargas desde que se lanzó Lightning AI hace un año. Lightning AI combina docenas de herramientas de desarrollo de IA independientes en una plataforma de múltiples nubes donde los desarrolladores pueden crear, entrenar e implementar modelos de IA y alojar aplicaciones de IA de forma segura.
“Construir su propia plataforma de IA hoy es como construir su propio Slack: es complejo, costoso y no es fundamental para su negocio”, dijo William Falcon, fundador y director ejecutivo de Lightning AI, en un comunicado. “El valor para las empresas radica en sus datos, conocimiento del dominio y modelos únicos, no en el mantenimiento de la infraestructura de IA. Tenemos miles de desarrolladores entrenando e implementando modelos por sí solos a una escala que habría requerido equipos de desarrolladores sin Lightning”.
Agentes reflexivos de IA para la gestión del ciclo de ingresos de la atención sanitaria
Agentes de IA de Thoughtful AI para RCM – Imagen: Thoughtful AI
Thoughtful AI lanzó esta semana sus agentes de IA especializados para la gestión del ciclo de ingresos en el sector sanitario. Los nuevos agentes de la empresa de transformación del ciclo de ingresos impulsados por IA incluyen CODY para codificación y revisión de notas, y CAM para procesamiento de reclamaciones.
“Nuestro equipo de agentes de IA convierte a RCM de un cuello de botella en una potencia, utilizando IA y automatización para abordar tareas tediosas y que requieren mucho tiempo para que los equipos de atención médica puedan optimizar los ingresos y centrarse en lo más importante: los pacientes”, Alex Zekoff, cofundador. y director ejecutivo de Thoughtful AI, en un comunicado.
Plataforma de creación de anuncios de vídeo para juegos de Reforged Labs
Anuncios de IA de Reforged Labs para estudios de juegos móviles. – Imagen: Laboratorios reformados
Reforged Labs, un servicio de creación de videos impulsado por inteligencia artificial para estudios de juegos móviles, lanzó esta semana su servicio de publicidad en video impulsado por inteligencia artificial que, según afirma, puede ofrecer anuncios personalizados y rentables en menos de 24 horas. El motor de inteligencia artificial patentado de la startup fue entrenado con miles de anuncios de juegos, dijo Reforged Labs.
“Queremos ayudar a nivelar el campo de juego para los estudios de juegos con recursos limitados”, dijo en un comunicado Robert Huynh, director ejecutivo y cofundador de Reforged Labs. “Con nuestra solución creativa de servicio completo diseñada para el marketing de juegos, los estudios pueden beneficiarse de plantillas de anuncios probadas y producción y edición impulsadas por IA, todo sin largos resúmenes ni grandes presupuestos”.
Para las últimas noticias, Facebook, Gorjeo e Instagram.
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