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arXiv Computer Science AIMemoria de lado del agente como guía para modelos de acción direccionables en manipulación a largo plazo
Se presenta el modelo 2AM, donde la memoria de la tarea reside en el agente, y un Modelo de Acción basado en RGB ejecuta el movimiento. Los resultados demuestran que la memoria de la tarea puede permanecer en el lado del agente y que la capacidad del Modelo de Acción depende de la precisión con la que el agente puede dirigirlo. Se logró una mejora significativa en la finalización de tareas en comparación con las líneas base existentes.
Mantenerse en el personaje: Agentes de juego de roles con memoria limitada por perspectiva
Se propone ReverieMem, una arquitectura de memoria de tres capas para agentes de personajes basados en libros, para solucionar los problemas de exceso factual y monotonía estilística en sistemas de juego de roles de LLM. Esta arquitectura mejora la fidelidad del límite de conocimiento y la generación de narrativa coherente con la perspectiva del personaje. Los resultados demuestran que la memoria limitada por perspectiva mejora la generación de narrativa fundamentada en el personaje.
WIREDLos modelos del mundo serán ineludibles pronto
Los modelos del mundo, impulsados por la IA, están evolucionando para permitir que robots y vehículos autónomos simulen y aprendan del mundo físico a través de entradas visuales. Estos modelos tienen el potencial de mejorar la navegación robótica y la toma de decisiones en sistemas como coches sin conductor. Además, estos avances están impactando el mercado laboral y la industria de los videojuegos.
Hacia la interpretación de cualquier dirección residual restante mediante la escalada de inversión de activación
Se presenta el desarrollo de Modelos Metamodeles de Ejemplo Máximamente Activadores (MAEMs) para interpretar direcciones en el flujo residual de modelos de lenguaje. Estos modelos mapean direcciones residuales a ejemplos de texto que las activan fuertemente, buscando maximizar la similitud del coseno. Los resultados empíricos demuestran que los MAEMs son superiores a otros métodos en la inversión de activaciones y la identificación de conceptos subyacentes.
Evaluación de trayectoria mediante un modelo mundial sin despliegue para conducción autónoma
Se propone RFWorld, un modelo mundial sin rollout para la evaluación de trayectoria de conducción autónoma. Este modelo construye una memoria de escena compartida y utiliza una lectura espacial dispersa para la puntuación, reduciendo el cómputo. Los experimentos demuestran que RFWorld logra un rendimiento de vanguardia en comparación con métodos anteriores.
Aprendiendo a simular individuos a partir de señales sociales macro
Se propone aprender el razonamiento conductual de mercados de predicción para simular cómo los individuos responden a nuevas situaciones. Se introduce macro2mind, un modelo de lenguaje entrenado con GRPO usando señales de mercado para inferir y predecir las interacciones de los participantes. El modelo demuestra un rendimiento de vanguardia en benchmarks de simulación de usuarios y mejora la precisión de simuladores posteriores.
Aprendizaje conjunto de opciones neuronales jerárquicas y modelo de mundo abstracto
Se propone un método llamado AgentOWL para aprender conjuntamente un modelo de mundo abstracto y opciones neuronales jerárquicas. Este método busca adquirir secuencias de habilidades de manera eficiente, reduciendo la necesidad de datos en comparación con los algoritmos de refuerzo jerárquico existentes. Los resultados demuestran que el método aprendido posee capacidades de aprendizaje y generalización superiores a los métodos de referencia.
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OpenAI NewsOpenAI consulta a más de 1.000 personas sobre cómo deben comportarse sus modelos y adopta cambios en su Model Spec
OpenAI publicó los resultados de su iniciativa de "alineación colectiva": encuestó a más de 1.000 personas de 19 países sobre cómo deberían comportarse sus modelos de IA y comparó sus preferencias con su Model Spec. Halló una coincidencia promedio del 80% con las clasificaciones de su Model Spec Ranker, con mayores divergencias en contenido político, sexual y críticas a pseudociencias. Adoptó seis cambios en el Spec, pero rechazó personalizar contenido político por riesgos de segmentación a gran escala y postergó habilitar erótica para adultos.
Hugging Face BlogTiny Agents: un agente impulsado por MCP en 50 líneas de código
El artículo explica cómo implementar un agente de inteligencia artificial en apenas 50 líneas de código usando el Model Context Protocol (MCP), una API estándar para conectar herramientas a modelos de lenguaje. El autor, Julien Chaumond, describe la extensión del cliente de inferencia de Hugging Face para actuar como cliente MCP y demuestra que un agente es esencialmente un bucle while sobre ese cliente. El código es de código abierto y permite conectar servidores MCP locales como sistemas de archivos y navegadores automatizados.
Hugging Face y AWS permiten desplegar 83 modelos abiertos en Amazon Bedrock Marketplace
Hugging Face anunció que 83 modelos abiertos de su catálogo ya están disponibles en Amazon Bedrock Marketplace, con endpoints gestionados por Amazon SageMaker JumpStart. Los clientes de AWS pueden desplegar modelos como Google Gemma 2 27B Instruct y usarlos con las API de Bedrock, incluidas Agents, Knowledge Bases, Guardrails y Model Evaluations, pagando solo por el cómputo de SageMaker. El artículo explica paso a paso el despliegue desde el catálogo de modelos y la invocación mediante la API Converse con el SDK de Python.
OpenAI presenta el Model Spec, un documento que define el comportamiento deseado de sus modelos de IA
OpenAI publicó el 8 de mayo de 2024 un primer borrador del Model Spec, un documento que especifica cómo quiere que sus modelos de IA se comporten en la API y en ChatGPT. El texto define objetivos, reglas y comportamientos predeterminados, y ofrece ejemplos de respuestas ideales y no ideales ante distintos casos de uso. En febrero de 2025 se publicó una versión actualizada que refuerza la personalización, la transparencia y la libertad intelectual, manteniendo barreras de protección contra daños reales.
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Sesgos en el aprendizaje automático: riesgos, contexto y herramientas para abordarlos
La entrada del blog de Ética y Sociedad de Hugging Face aborda el sesgo en el aprendizaje automático como un problema omnipresente y complejo que ninguna intervención técnica aislada puede resolver. Los modelos, como sistemas sociotécnicos, amplifican tendencias sociales y pueden exacerbar inequidades según su contexto de despliegue, por lo que se requiere vigilancia y retroalimentación continua. El texto propone abordar el sesgo en cada etapa del ciclo de desarrollo (definición de tarea, curación de datos y entrenamiento de modelos) y presenta herramientas como Dataset Cards, Disaggregator, Model Cards, SEAL y benchmarks como BOLD, HONEST y WinoBias.
FarragoConferencia Modelo de la ONU resuelve concluyentemente la crisis palestino-israelí
Líderes mundiales elogiaron una conferencia de la ONU modelo por resolver la crisis palestino-israelí. Delegados de Estados Unidos propusieron un tratado entre Israel y los palestinos en el debate simulado, lo que supuestamente ha generado paz en Gaza.