Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: El aprendizaje por refuerzo (RL) puede generar un razonamiento sólido en modelos de lenguaje grandes (LLM), sin embargo, la mayoría de los esfuerzos abiertos se centran en las matemáticas y el código.

Resumen:Presentamos un marco novedoso para la Industria 5.0 que simplifica la implementación de modelos de IA en dispositivos de vanguardia en diversos entornos industriales. El diseño reduce la latencia y evita la transferencia de datos externos al permitir la inferencia local y el procesamiento en tiempo real.

Resumen: El costo de inferencia de los modelos de lenguajes grandes (LLM) se ha convertido en un factor crítico para determinar su viabilidad comercial y su adopción generalizada. Este artículo presenta un marco cuantitativo de “economía de la inferencia”, tratando el proceso de inferencia LLM como una actividad de producción inteligente impulsada por computación.