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IA hoy

6 notas · actualizado a las

La jornada reúne nuevos chips para inferencia, protecciones de edad, modelos abiertos por API y avances que llevan la IA a la física y la robótica. La demanda eléctrica de los centros de datos también empuja a la industria hacia soluciones de generación usadas.

Dos módulos de cómputo conectados junto a una cámara transparente en un laboratorio azul noche.Imagen generada con IA

Herramientas

Google presenta TPU 8tx y 8i Max para ampliar sus opciones de inferencia

Google anunció TPU 8tx, un sistema para inferencia confidencial basado en el mismo silicio de TPU 8t y combinado con servidores que usan procesadores AMD EPYC de quinta generación. La compañía afirma que puede reducir la latencia hasta dos veces frente a 8t con una penalización de rendimiento cercana a cero por el cómputo confidencial. También presentó TPU 8i Max, que reúne dos chips 8i y duplica el cómputo, la memoria SRAM y el ancho de banda HBM respecto de 8i.

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· Fuente: Google

Grupo de adolescentes visto de espaldas dentro de anillos protectores translúcidos.Imagen generada con IA

Seguridad

Meta extiende globalmente la estimación de edad con IA para cuentas adolescentes

Meta anunció la expansión mundial de su sistema de estimación de edad en Instagram para detectar cuentas que podrían pertenecer a adolescentes aunque indiquen una fecha de nacimiento adulta. Cuando el sistema identifica una posible cuenta adolescente, activa de forma automática las protecciones de Teen Accounts. La empresa dice que la medida incorporará a millones de jóvenes adicionales y que el despliegue en Facebook continúa, mientras Threads recibirá estas protecciones más adelante en 2026.

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· Fuente: Meta

Red neuronal luminosa sobre herramientas geométricas en una sala de investigación.Imagen generada con IA

Modelos

LG AI Research abre una API gratuita para K-EXAONE 2.5

LG AI Research puso K-EXAONE 2.5 a disposición mediante una API gratuita en su plataforma EXAONE para desarrolladores, empresas emergentes, compañías e instituciones de investigación. El laboratorio describe el modelo como una actualización centrada en verificación técnica y tareas de agentes. Sus resultados publicados incluyen 74.6 en AutomationBench Openset, 59.2 en SWE-Bench Pro, 78.0 en BrowseComp y 77.3 en Claw-Eval.

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· Fuente: LG AI Research

Arena, una cinta de proteína, un objeto flexible y agua convertidos en partículas luminosas.Imagen generada con IA

Ciencia

WorldParticle reúne en un solo modelo simulaciones de materiales muy distintos

Investigadores del MIT desarrollaron WorldParticle, un sistema de aprendizaje profundo que representa distintos tipos de materia como partículas y predice su movimiento. El equipo lo probó en seis fenómenos físicos que abarcan desde arena y objetos blandos hasta dinámica molecular de proteínas. MIT informa que el modelo superó en precisión a bases numéricas de comparación y que, en una prueba de proteínas, produjo la dinámica aproximadamente 100 veces más rápido.

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· Fuente: MIT News

Brazo robótico sostiene una taza mientras rutas luminosas rodean objetos delicados.Imagen generada con IA

Herramientas

FLEX ayuda a robots a inferir preferencias más allá de una instrucción literal

Un equipo del MIT presentó FLEX, un marco que usa lenguaje para convertir correcciones humanas en preferencias más generales para un robot. El proceso agrega una corrección, la generaliza con un modelo de lenguaje y oculta partes que no deberían aplicarse en todos los contextos. En simulaciones con un brazo robótico y tareas con café, una vela y una bola de boliche, el sistema empleó GPT-4o y tardó alrededor de cinco segundos en procesar cada interacción.

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· Fuente: MIT News

Turbinas industriales reacondicionadas junto a edificios de centros de datos al anochecer.Imagen generada con IA

Empresas

La demanda energética de la IA impulsa la búsqueda de turbinas usadas

Empresas eléctricas y desarrolladores de centros de datos están buscando turbinas de gas usadas o reacondicionadas, además de sistemas adaptados de motores de avión, ante los largos plazos de entrega de equipos nuevos, reportó Reuters. Pedidos por más de 100 GW compiten con una capacidad anual de fabricación estimada entre 60 y 70 GW. En Estados Unidos, el plazo promedio para recibir una turbina nueva alcanza seis años, según datos de la industria citados por la agencia.

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· Fuente: Reuters

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