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Jefe de Uber advierte que no hay vínculo entre el tokenmaxxing de IA y el éxito de los productos; la empresa frena el gasto masivo en IA
El presidente de Uber, Andrew Macdonald, advirtió que aún no hay un vínculo claro entre el alto gasto en tokens de IA y la creación de funciones útiles para los consumidores. Debido a esto, la empresa está frenando la inversión indiscriminada en estas tecnologías. La compañía busca ahora priorizar la productividad real y los resultados tangibles sobre el simple uso masivo de modelos de lenguaje.
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La IA empieza a superar a los ingenieros de chips en áreas específicas mientras los LLM aceleran las herramientas de diseño; según un investigador de Berkeley, aún hace falta mucha guía humana
La inteligencia artificial está empezando a superar a los ingenieros en áreas específicas del diseño de chips, optimizando la eficiencia y reduciendo costos. Aunque herramientas como las de Google DeepMind logran diseños super-humanos, el proceso aún requiere una guía humana constante para la toma de decisiones estratégicas. Actualmente, la IA actúa como un multiplicador de fuerza que permite a los expertos explorar innovaciones más complejas y rápidas.
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768GB de memoria Intel Optane barata para ejecutar LLM de 1 billón de parámetros
Un entusiasta logró ejecutar localmente el modelo de lenguaje Kimi K2.5 de un billón de parámetros utilizando 768 GB de memoria Intel Optane usada. Gracias a una configuración híbrida de CPU y GPU, alcanzó una velocidad de procesamiento de aproximadamente 4 tokens por segundo. Este proyecto demuestra que existe una oportunidad para memorias intermedias entre la RAM y los SSD en el despliegue de IA.
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Bienvenidos al vulnpocalipsis, donde la IA acelera la detección de fallos y los parches se multiplican sin control
Empresas como Microsoft, Palo Alto Networks y Mozilla están utilizando modelos de IA avanzados para detectar vulnerabilidades en sus códigos a una velocidad sin precedentes. Aunque esto permite corregir fallos antes de que sean explotados, ha generado un aumento masivo de parches y una carga de trabajo mucho mayor para los administradores de sistemas. Los expertos advierten que existe una ventana crítica de pocos meses para superar la capacidad de los atacantes antes de que los exploits impulsados por IA se vuelvan la norma.
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