Observatorio de información y Publicaciones

Resumen:La inteligencia artificial ha avanzado significativamente a través del desarrollo de sistemas de juego inteligentes, proporcionando bancos de pruebas rigurosos para la toma de decisiones, la planificación estratégica y el aprendizaje adaptativo.

Resumen: A pesar de la creciente demanda de obtener incertidumbre a partir de grandes modelos de lenguaje (LLM), la evidencia empírica sugiere que el comportamiento de los LLM no siempre es capturado adecuadamente por las técnicas de obtención desarrolladas bajo el marco de incertidumbre probabilístico clásico.

Resumen: Los modelos de mezcla de expertos (MoE) permiten un rendimiento escalable pero enfrentan graves limitaciones de memoria en los dispositivos perimetrales. Las estrategias de descarga existentes luchan contra los cuellos de botella de E/S debido a la naturaleza dinámica y con poca información de la activación experta autorregresiva.