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Boletín Semanal Best-IA #51
Aprende IA, día a día
Tutoriales
Creación de aplicaciones interactivas con Claude 3.5 Sonnet y Artifacts
Crea Contenido Único para Redes Sociales con Make
Cómo empezar a utilizar la consola de Anthropic
Noticias
RouteLLM consigue un 90% de calidad en relación a GPT4o siendo un 80% más barato
RouteLLM es el nuevo proyecto de lmsys.org para el enrutamiento inteligente de prompts al modelo "correcto".
Consta de varios modelos de enrutador eficientes que seleccionan dinámicamente entre un LLM más fuerte y otro más débil durante la inferencia, con el objetivo de optimizar el equilibrio entre coste y calidad de respuesta.
Not all questions need GPT-4!
We introduce RouteLLM – a routing framework based on human preference data that directs simple queries to a cheaper model.
With data augmentation techniques, RouteLLM achieves cost reductions of over 85% on MT Bench and 45% on MMLU while… x.com/i/web/status/1…
— lmsys.org (@lmsysorg)
4:25 PM • Jul 1, 2024
Anthropic
Nuevas funciones de la Consola
Claude puede generar prompts, crear variables de prueba y mostrarte los resultados de los prompts uno al lado del otro.
We've added new features to the Anthropic Console.
Claude can generate prompts, create test variables, and show you the outputs of prompts side by side.
— Anthropic (@AnthropicAI)
6:48 PM • Jul 9, 2024
Los artifacts creados con Claude ya pueden publicarse y compartirse
También puedes remezclar artefactos compartidos por otros.
Artifacts made with Claude can now be published and shared.
You can also remix Artifacts shared by others. 🎨
— Anthropic (@AnthropicAI)
3:33 PM • Jul 9, 2024
Thrive AI Health, La Revolución de la Salud a Través de la IA
Thrive AI Health, una colaboración entre el OpenAI Startup Fund y Thrive Global, se centra en desarrollar un entrenador de salud personalizado basado en IA que utiliza datos biométricos y de laboratorio, así como preferencias personales, para ofrecer recomendaciones en tiempo real.
Este entrenador virtual no solo busca mejorar la salud física, sino también la mental y emocional, ofreciendo sugerencias específicas y oportunas para ayudar a los usuarios a tomar decisiones saludables en su vida diaria. El modelo, mediante la hiperpersonalización, puede facilitar cambios de comportamiento esenciales en áreas como el sueño, la alimentación, el ejercicio, la gestión del estrés y la conexión social.
Esta iniciativa aspira a transformar radicalmente el sistema de atención sanitaria, proporcionando un apoyo continuo y personalizado más allá de las visitas médicas tradicionales.
LINK: https://time.com/6994739/ai-behavior-change-health-care/
Google DeepMind presenta JEST, su nueva tecnología de entrenamiento de la IA, 13 veces más rápida y 10 veces más eficiente energéticamente
El método JEST, diseñado para seleccionar conjuntamente los lotes de datos más aptos para el aprendizaje, acelera significativamente el aprendizaje multimodal a gran escala, logrando un rendimiento superior con hasta 10 veces menos FLOPs y 13 veces menos ejemplos.
Sin embargo, el método se basa en pequeños conjuntos de datos de referencia curados, lo que indica la necesidad de futuras investigaciones para inferir conjuntos de datos de referencia a partir de tareas posteriores.
Anole: el primer LMM autorregresivo nativo de código abierto para generación multimodal
The Alpaca moment of Large Multimodal Models! Can we build native LMMs just like Llama for simple multimodal generation?
Introducing Anole: the first open-source, autoregressive native LMM for multimodal generation. Building on Chameleon by @AIatMeta: github.com/GAIR-NLP/anole— Pengfei Liu (@stefan_fee)
3:18 PM • Jul 9, 2024
Anole es el primer modelo grande multimodal (LMM) autoregresivo y nativo de código abierto para la generación interconectada de imágenes y texto. Se basa en el modelo Chameleon desarrollado por Meta AI, que ha demostrado impresionantes capacidades para entender y generar secuencias entrelazadas de imágenes y texto.
Etched presenta Sohu, el chip de IA más rápido
Sohu es un chip ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) optimizado específicamente para ejecutar modelos de transformers, una arquitectura de red neuronal que sustenta los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT.
Etched afirma que Sohu es "un orden de magnitud más rápido y más barato" que las próximas GPU Blackwell de Nvidia para ejecutar modelos de transformers.
Un servidor Sohu de 8 chips puede procesar más de 500,000 tokens Llama 70B por segundo, reemplazando a 160 GPU H100 de Nvidia.
Sohu es compatible con todos los modelos de transformers disponibles actualmente, incluyendo los de Google, Meta, Microsoft, OpenAI y Anthropic, y puede adaptarse a futuros modelos.
LINK: https://www.etched.com/
Meta 3D Gen: Un nuevo sistema para la generación integral de assets 3D a partir de texto en <1min
Meta 3D Gen es un nuevo sistema combinado de IA que puede generar assets 3D de alta calidad, tanto con texturas de alta resolución como con mapas de materiales de principio a fin, produciendo resultados superiores a las soluciones existentes, a una velocidad entre 3 y 10 veces superior a la de los trabajos existentes en este ámbito.
📣 New research from GenAI at Meta, introducing Meta 3D Gen: A new system for end-to-end generation of 3D assets from text in <1min.
Meta 3D Gen is a new combined AI system that can generate high-quality 3D assets, with both high-resolution textures and material maps end-to-end,… x.com/i/web/status/1…
— AI at Meta (@AIatMeta)
3:16 PM • Jul 2, 2024
Robots
China presenta el nuevo robot de IA "QINGLONG" con 43 DoF
Qinglong, el primer robot humanoide chino de tamaño completo para usos generales, fue presentado en la Conferencia Mundial sobre Inteligencia Artificial 2024.
La presentación de Qinglong marca la entrada de China en el avanzado campo de los robots humanoides de tamaño completo y uso general. Su iniciativa de código abierto pretende acelerar la innovación, la colaboración y el desarrollo dentro de las comunidades mundiales de robótica e inteligencia artificial, lo que podría impulsar avances en toda una serie de sectores.
Google Deepmind Mobility VLA - ¿Puede una ventana de contexto grande hacer los robot más listos?
Una longitud de contexto limitada supone un reto para muchos modelos de IA a la hora de recordar entornos.
Gracias a la longitud de contexto de un millón de tokens de 1.5 Pro, los robots pueden utilizar instrucciones humanas, vídeos y razonamientos de sentido común para orientarse en un espacio.
Prompt
Utiliza accesos rápidos para personalizar las respuestas de ChatGPT
Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes personalizar las respuestas de ChatGPT para adaptarlas a tus necesidades específicas.
PASO A PASO:
Haz clic en tu foto de perfil y pulsa “Personalizar ChatGPT”.
Pega estas instrucciones en la sección “¿Cómo te gustaría que respondiera ChatGPT?” y pulsa “Guardar”.
Utiliza estas teclas de acceso rápido antes de escribir tu prompt.
Cuando comience mi mensaje con las siguientes teclas de acceso rápido, sigue estas instrucciones:
S - la respuesta debe ser directa al grano y con un máximo de una oración
L - la respuesta debe ser larga y detallada, utilizando encabezados y subtítulos
T - proporcionar la respuesta en formato de tabla
B - proporcionar la respuesta en formato de puntos
P - revisar el texto que proporciono
R - reformular el texto que proporciono
3 - dar 3 opciones de salida para mi mensaje
10 - dar 10 opciones de salida para mi mensaje
Puedo combinar las teclas de acceso rápido también. Por ejemplo, "R 3" significa reformular el texto y darme 3 opciones de salida.