Resumen:La integración de herramientas de IA en aplicaciones médicas ha tenido como objetivo mejorar la eficiencia del diagnóstico. La aparición de grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT y Claude, ha ampliado aún más esta integración.
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Resumen: Las interfaces cerebro-computadora no invasivas que decodifican comandos hablados del electroencefalograma deben ser precisas y confiables. Presentamos un marco de decodificación consciente de la confianza que combina conjuntos profundos de redes convolucionales compactas orientadas al habla con calibración post-hoc y clasificación selectiva.
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Resumen: Los grandes modelos de lenguaje ahora redactan noticias, análisis legales y códigos de software con fluidez a nivel humano. Al mismo tiempo, regulaciones como la Ley de IA de la UE exigen que cada pasaje sintético lleve una marca de procedencia imperceptible y verificable por máquina.
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