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Hugging Face BlogSimilitud de imágenes con Hugging Face Datasets y Transformers
El artículo explica cómo construir un sistema de similitud de imágenes usando la librería Transformers de Hugging Face. Describe el cálculo de embeddings con un modelo basado en Vision Transformer, el uso de similitud del coseno para comparar imágenes y la carga del conjunto de datos Beans como candidatas. También aborda extensiones como la reducción de dimensionalidad, el hashing sensible a la localidad y la integración con FAISS para búsquedas eficientes a gran escala.
The Washington SpectatorConservadores apuestan por el oro en la inminente crisis del techo de la deuda
Conservadores prominentes han estado promoviendo el oro y activos respaldados por oro, como Birch Gold Group, obteniendo respaldo de figuras como Ron Paul y Steve Bannon. La compañía promueve oro físico y productos basados en oro, señalando posibles movimientos geopolíticos hacia una alianza anti-dólar entre potencias como China y Rusia. Se discute el escenario de un posible incumplimiento de la deuda estadounidense y cómo esto podría impulsar la búsqueda de alternativas al dólar.
El amplio ángulo: ¿Un año de conflicto y caos?
El texto analiza las tensiones políticas y económicas en Estados Unidos, enfocándose en la inminente crisis de la deuda y las posibles acciones del Congreso, como el uso del límite de deuda para forzar recortes a la Seguridad Social y Medicare. Se explora un escenario extremo que incluye la posibilidad de incumplimiento de la deuda y una posible guerra mundial III, ligada a debates sobre la política monetaria, el valor del oro y la influencia de figuras como Kanye West y Elon Musk.
Directores de Machine Learning analizan el impacto de la IA en comercio electrónico, ingeniería, educación y SaaS
Cuatro directores de Machine Learning —Javier Mansilla (Mercado Libre), Shaun Gittens (MasterPeace Solutions), Samuel Franklin (Pluralsight) y Evan Castle (Elastic)— comparten sus perspectivas sobre el impacto del ML en comercio electrónico, ingeniería, educación y SaaS. Abordan aplicaciones como prevención de fraude, personalización, detección de anomalías y búsqueda vectorial, y advierten sobre errores comunes como usar herramientas sobredimensionadas o descuidar el sesgo y los pipelines de despliegue. Coinciden en que la maduración de herramientas y prácticas acortará los ciclos de desarrollo de modelos.
OpenAI NewsOpenAI presenta InstructGPT, modelos de lenguaje alineados para seguir instrucciones
OpenAI presentó InstructGPT, modelos de lenguaje entrenados con aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) que siguen mejor las instrucciones del usuario que GPT-3, con mayor veracidad y menor toxicidad. Los etiquetadores prefirieron las salidas del modelo de 1.3B parámetros sobre las de GPT-3 de 175B, y estos modelos pasaron a ser los predeterminados en la API. La empresa reconoce limitaciones: aún generan contenido tóxico o sesgado, inventan hechos y están sesgados hacia valores culturales angloparlantes.
- Ryan Lowe
- Jan Leike
- Long Ouyang
- Jeff Wu
- Roger Jiang
- Diogo Almeida
- Carroll Wainwright
- Pamela Mishkin
- Chong Zhang
- Sandhini Agarwal
- Katarina Slama
- Alex Ray
- John Schulman
- Jacob Hilton
- Fraser Kelton
- Luke Miller
- Maddie Simens
- Amanda Askell
- Peter Welinder
- Paul Christiano
- Steve Dowling
- Hannah Wong
- Elie Georges
- Alper Ercetin
- Jared Salzano
- Allan Diego
- Justin Jay Wang
OpenAI entrena modelos de lenguaje para resumir textos con retroalimentación humana
OpenAI publicó un trabajo en el que aplicó aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana para entrenar modelos de lenguaje especializados en resumir textos. Su modelo de 1.300 millones de parámetros superó a uno de 12.000 millones entrenado solo con aprendizaje supervisado, y los resúmenes generados fueron preferidos por evaluadores humanos frente a los escritos por personas en el conjunto Reddit TL;DR. La técnica también se transfirió sin ajuste adicional a artículos de noticias de CNN/DailyMail, aunque los autores advierten limitaciones como sesgos, alto costo computacional y que el método no define por sí mismo qué comportamiento es deseable.
OpenAI: la eficiencia algorítmica en IA se duplica cada 16 meses desde 2012
OpenAI publicó un análisis según el cual, desde 2012, el cómputo necesario para entrenar una red neuronal hasta el mismo rendimiento en la clasificación de ImageNet se reduce a la mitad cada 16 meses. Entrenar al nivel de AlexNet requiere hoy 44 veces menos cómputo que en 2012, frente a la mejora de 11x que habría producido la Ley de Moore. El texto sostiene que, en tareas de IA con alta inversión, el progreso algorítmico superó las ganancias de eficiencia del hardware, y anuncia el seguimiento público de los estados de vanguardia en eficiencia.
la diariaAnte versiones sobre concesión del acuífero Guaraní en Brasil, el gobierno uruguayo no tiene “base jurídica” para reclamar información
Versiones sobre la concesión del acuífero Guaraní en Brasil generaron inquietud en el gobierno uruguayo debido a la falta de base jurídica para reclamar información. Se destacó que el acuerdo Mercosur de 2010 sobre el acuífero Guaraní aún no está vigente, lo que preocupa al gobierno uruguayo por la falta de instrumentos jurídicos para condicionar una posible concesión.