Buscar noticias
Buscá por texto y descubrí noticias relacionadas con tu consulta.
Noticias relevantes
Hasta 10 noticias relacionadas por su significado, ordenadas por relevancia.
No encontramos noticias relacionadas por su significado.
Noticias encontradas
Coincidencias por palabras en títulos, resúmenes, temas, personas, lugares o firmas.
Resultados para «Yuli Zhao»
Más recientes primero · Hasta 30 noticias por página
ABC ColorLa Web Summit se rinde ante los encantos de los avances tecnológicos chinos
La Web Summit de Lisboa destacó la creciente presencia de empresas chinas en el sector tecnológico, incluyendo avances en inteligencia artificial, robótica y vehículos. Expertos señalan que esta competencia fomenta una mejor calidad para el consumidor final, aunque existen desafíos normativos y culturales en el mercado europeo.
Bangkok PostChina muestra su tecnología y IA en el Web Summit
China exhibió su capacidad tecnológica en el Web Summit de Lisboa, destacando robots y modelos de IA. Se mencionó el escándalo que rodea a Nvidia y la presencia de empresas chinas como Manus AI y Unitree. Además, se señaló que China busca nuevos mercados debido a restricciones en el mercado estadounidense.
The Hollywood Reporter'Aroma' lleva un viaje sensorial a la soledad, la fantasía y el deseo prohibido
La película 'Aroma' de Xue Ma explora la conexión entre la realidad, la fantasía y el subconsciente a través del sentido del olfato. La directora busca experimentar con elementos sensoriales para conectar con emociones universales como la soledad y el anhelo de intimidad. La obra busca desafiar las expectativas cinematográficas y explorar la confusión y la incertidumbre de la vida contemporánea.
Tech XploreCómo China obtiene los chips Nvidia que necesita para desarrollar IA
La noticia aborda la tensión geopolítica generada por las restricciones de exportación de chips Nvidia por parte de Estados Unidos hacia China, especialmente en el contexto del desarrollo de inteligencia artificial. Se explora cómo China busca obtener chips avanzados, utilizando posibles rutas como el contrabando o el alquiler de capacidad de cómputo en terceros países. Además, se analiza la competencia entre los chips Nvidia y las alternativas nacionales como los de Huawei y los desarrollos de startups chinas.
Robots humanoides y un coche con avión propio abren la Web Summit
La Web Summit abrió en Lisboa con la presentación de nueve robots humanoides y un coche eléctrico con avión integrado, enfocándose en la tecnología china y la inteligencia artificial. El evento reunió a más de 70.000 asistentes y destacó el futuro de la IA, señalando que las superestrellas tecnológicas provienen cada vez más de China.
The Daily NorthwesternProtestas de familias y educadores contra cierres escolares propuestos por errores financieros
Familias y educadores protestaron contra los recortes propuestos por la Junta de Educación del Distrito Escolar 65, que incluyen el cierre de escuelas primarias y recortes a programas de educación temprana. Los manifestantes también expresaron preocupación por errores financieros identificados en las proyecciones del distrito. Se exigió mayor transparencia y que las necesidades de las familias sean priorizadas en las decisiones presupuestarias.
Hong Kong Free PressCómo China obtiene los chips Nvidia que necesita para desarrollar IA
El escándalo se centra en el acceso de China a chips Nvidia de alta gama a pesar de las restricciones de exportación de Estados Unidos. Mientras Washington prohíbe la venta de chips Blackwell y Rubin a China por motivos de seguridad, se investiga el contrabando y el uso de mecanismos legales como el alquiler de capacidad de cómputo en terceros países. Se menciona que proveedores chinos utilizan chips Nvidia para entrenar modelos y que los chips nacionales están mejorando rápidamente, aunque el costo y el tiempo de ingeniería son factores a considerar.
The HinduCómo China obtiene los chips Nvidia que necesita para desarrollar IA
La noticia aborda la tensión entre las restricciones de exportación de EE. UU. sobre chips Nvidia y el acceso de China a tecnología de IA. Se detalla cómo China busca obtener chips Nvidia a través de contrabando o mediante el alquiler de capacidad de cómputo en terceros países. Se menciona la competencia de proveedores chinos como Huawei y el desarrollo de modelos de IA locales utilizando chips propios o de otros fabricantes.
arXiv Computer Science AIMuestreo estocástico consistente con SDE para el post-entrenamiento de RL en modelos de Flow-Matching
Se propone Precise, un nuevo muestreador estocástico que equilibra la exploración efectiva y la estabilidad en modelos de flow-matching. Este método mantiene la consistencia SDE de la trayectoria de eliminación de ruido mediante una aproximación que resuelve el problema del exceso de ruido. Los experimentos demuestran que esta formulación resulta en una optimización de recompensa más rápida y estable, logrando puntuaciones de alineación de vanguardia con menor tiempo de entrenamiento.
Aprendizaje universal de incrustaciones voxel a voxel mediante síntesis aleatoria para localización de puntos de referencia
Se propone UNIVERS, un marco entrenable de extremo a extremo que aprende incrustaciones voxel a voxel universales mediante síntesis aleatoria para la localización de puntos de referencia en escaneos de volumen multimodales. Este método utiliza datos pseudo sintetizados con aleatorización para hacer el modelo robusto a variaciones en el contraste y resolución de la imagen. Los resultados demuestran que UNIVERS supera a los métodos de última generación en la localización de puntos de referencia, especialmente en escenarios de multimodalidad.
GeneZip: Compresión consciente de la región para modelado de ADN de largo contexto
Se presenta GeneZip, un marco de compresión de ADN consciente de la región diseñado para reducir la longitud de secuencias de ADN de largo contexto. Este modelo combina objetivos de ratio consciente de la región con enrutamiento limitado para lograr una compresión eficiente mientras preserva la utilidad predictiva. GeneZip demuestra una compresión significativa y un mayor rendimiento en el modelado de largo contexto.
Aprender la tarea, no el horario: Reduciendo el acoplamiento espurio entre brazos en el aprendizaje por imitación bimanual
Se presenta la Recombinación Temporal Preservadora de Restricciones (CTR) para mejorar el aprendizaje por imitación bimanual, preservando el contenido sensoriomotor local mientras se ajustan los tiempos para cumplir con las restricciones de la tarea. Este método reduce el acoplamiento espurio entre brazos, mejorando el rendimiento en tareas simuladas y de robots reales. Los resultados muestran que CTR aumenta el éxito en el peor estado de 56% a 76% en ciertas configuraciones.
Estabilizando el Aprendizaje por Refuerzo en MoE al alinear enrutadores de entrenamiento e inferencia
Se propone el método Rollout Routing Replay (R3) para estabilizar el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo (RL) en modelos Mixture-of-Experts (MoE). Este método registra las distribuciones de enrutamiento de la fase de inferencia y las repite durante el entrenamiento, reduciendo la divergencia KL y previniendo el colapso del entrenamiento. Los experimentos confirman que R3 estabiliza el entrenamiento de RL y supera a otros métodos existentes.
Optimización de política guiada por el profesor para la destilación del razonamiento en el razonamiento on-policy bajo gran divergencia de política
Se propone la Optimización de Política Guiada por el Profesor (TGPO) como un método de destilación on-policy para LLMs, diseñado para ser efectivo incluso con gran divergencia de política profesor-estudiante. TGPO guía la generación de tokens mediante el profesor y recompensas a nivel de trayectoria, buscando mejorar la exploración y el razonamiento. Los experimentos demuestran que TGPO supera a los métodos existentes basados en RKL.
dNaViT: Representaciones visuales de propósito general con códigos discretos
Se presenta dNaViT, un Vision Transformer de resolución nativa discreta que genera primitivas visuales discretas similares a los tokens del lenguaje. Este modelo unifica la metodología visual y del lenguaje mediante un marco común. Las evaluaciones demuestran que dNaViT iguala o supera las líneas base en diversos benchmarks de comprensión visual y generación de imágenes.
Programación Agéntica para Agentes: LLM-as-Code
Se propone la Programación Agéntica, donde el programa controla todo el flujo de control y el LLM actúa como un componente adaptativo llamado LLM-as-Code, invocado solo para tareas que requieren razonamiento o generación. Esto busca mejorar la estabilidad de la operación de agentes LLM al construir el contexto del modelo a partir del árbol de llamadas del historial de ejecución. El diseño es práctico y mejora sustancialmente la estabilidad de la operación visual larga en casos de agentes de uso de computadora.
Modelo de Valor Cosido para Alineación de Difusión
Se presenta el StitchVM, un marco de cosido de modelo que conecta un prefijo de esqueleto de difusión congelado con un sufijo de modelo de recompensa preentrenado para estimar la función de valor en latentes ruidosos. Este método busca superar las limitaciones de los enfoques tradicionales que dependen de imágenes limpias o simulaciones de Monte Carlo. El modelo demuestra mejoras en la eficiencia y calidad de procesos como el direccionamiento FK y DRaFT.
WARP-JEPA: Planificación de Despliegue Amortizado World-Model-in-the-Loop para Arquitecturas Predictivas de Incrustación Conjunta Jerárquica Congeladas
Se presenta WARP-JEPA, un marco de planificación jerárquica amortizada que reemplaza la optimización de gradiente en línea con propositores de trayectoria aprendidos, manteniendo los modelos del mundo congelados. Este enfoque logra una inferencia de episodio significativamente más rápida y mejora el éxito de la tarea en tareas de horizonte largo. Los resultados demuestran que la planificación amortizada puede mejorar la eficiencia y el rendimiento del control sin necesidad de reentrenar los modelos del mundo.
¿Pueden los agentes de LLM organizar su propia memoria?
Se presenta un marco llamado memoria autoorganizada (SoMem) para agentes de LLM que almacena la memoria en documentos enlazados. Este sistema permite al agente decidir qué resumir y cómo organizar la información, manteniendo la evidencia vinculada a las interacciones originales. Los resultados demuestran que SoMem supera a la mejor línea base en varias métricas de rendimiento.
Matching de flujo consciente de la frecuencia para generación de acciones robóticas continua y consistente
Se propone el Matching de Flujo Consciente de la Frecuencia (FAFM) para generar acciones robóticas continuas y consistentes, abordando la fragilidad de los métodos existentes ante frecuencias de control heterogéneas. El método transforma secuencias discretas al dominio de la frecuencia mediante la transformada de coseno discreta y regulariza la derivada temporal para asegurar acciones suaves. FAFM mejora el rendimiento en benchmarks robóticos y demuestra robustez al sesgo mecánico y a la entrada de frecuencia mixta.
El País“Nadie es inmune al cibercrimen”: por qué las cripto están en el punto de mira de los hackers
El ataque del grupo Lazarus Group a Binance resultó en un robo de 6.300 millones de dólares, destacando la vulnerabilidad del ecosistema cripto al cibercrimen. Expertos señalan que la rapidez y la naturaleza transfronteriza de las criptomonedas facilitan la extracción de fondos. Las regulaciones como la europea Dora imponen requisitos estrictos de seguridad y planes de contingencia, aunque se mantiene la advertencia de que ninguna plataforma es completamente invulnerable.
Mainichi ShimbunLa diplomacia de los pandas de China muestra la distancia que Japón tiene con ellos
La diplomacia de China con los pandas muestra la distancia que Japón tiene con ellos. La presión de Japón hacia China sobre el préstamo de pandas se ha gestionado a través de la diplomacia parlamentaria. Se reporta el regreso de pandas de Wakayama a China y la proximidad de la devolución de los pandas de Ueno Zoo.
The Cornell Daily SunEl oro merece amor también: Debate sobre las tendencias de joyería
Se realizó una encuesta a estudiantes de Cornell sobre su preferencia de joyería entre oro y plata, revelando que el oro es la opción preferida por la mayoría debido a su popularidad y valor simbólico. Se discutieron las preferencias personales, la influencia de la herencia cultural y la tendencia hacia la joyería mixta o no metálica. La conclusión es que la elección de joyería es una forma individual de autoexpresión.
El Tiempo ColombiaAngustia por Sonia y Kelly: cuatro días desaparecidas, una camioneta sin rastro y dos familias que esperan respuestas en Barranquilla
Dos mujeres, Sonia Margarita Sanjuan Peñaranda y Kelly Johana Acosta Restrepo, desaparecieron en Barranquilla el 6 de noviembre, y han pasado cuatro días sin conocer su paradero ni el de una camioneta propiedad de Kelly. Las familias están angustiadas y la policía investiga el caso, aunque no se han reportado exigencias económicas.
Resiliencia: Blitz de Operación Midway, un año después
La noticia documenta la respuesta de las comunidades de Evanston y Northwestern a la represión federal de inmigración conocida como Operación Midway Blitz, un año después de los eventos iniciales. Se destacan las historias de resiliencia de los residentes y estudiantes que se unieron para protegerse. La cobertura incluye cronologías de la actividad de ICE, detenciones, protestas y la adaptación de las instituciones locales.
China News ServiceChina habla con el Primer Ministro de Austria visitando China: Proporciona un ejemplo positivo para mantener el posicionamiento de socios y profundizar el potencial de cooperación
China evaluó positivamente la visita del Primer Ministro de Austria a China, destacando que la visita fue un punto destacado para la celebración del 55 aniversario del establecimiento de relaciones entre China y Austria. Los líderes acordaron continuar la amistad, respetar los intereses centrales y profundizar la cooperación pragmática en áreas como comercio, cultura y tecnología. Se destacó que la visita sirve como un ejemplo positivo para mantener el posicionamiento de socios y explorar el potencial de cooperación entre China y Europa.
¿Son útiles los modelos de visión grandes para el análisis de series temporales?
Un estudio fue diseñado para investigar la utilidad de los Modelos de Visión Grandes (LVMs) en el análisis de series temporales, evaluando su rendimiento en tareas de clasificación y pronóstico. Los resultados sugieren que los LVMs son útiles para la clasificación, pero presentan limitaciones en el pronóstico, como sesgos y capacidad limitada para ventanas de retroceso largas. El manuscrito fue retirado por los autores para realizar revisiones sustanciales.
Repensando los métodos de optimización para la selección jerárquica de características
El artículo analiza y diagnostica cuatro familias de optimización para el Aprendizaje de Características Conjuntas Numéricas Jerárquicas (HTNL). Se comparan métodos como MM, VQF, ADMM y WGL, identificando factores que determinan su comportamiento. Los resultados en datos sintéticos demuestran que VQF ofrece el mejor AUC con soportes compactos, y ADMM-Bisect reduce el tiempo de ejecución.
CoRS: Programación Flexible de Job-Shop mediante Reutilización de Estado de Intervalo Compuesto
Se presenta CoRS, un método que desacopla la representación gráfica a nivel de intervalo de la actualización del estado de factibilidad por paso en el Problema de Programación Flexible de Job-Shop (FJSP). Este diseño de dos escalas busca amortizar la codificación gráfica mientras mantiene la construcción de horarios factibles de manera continua. Los experimentos demuestran que CoRS reduce el tiempo de inferencia manteniendo una calidad de solución competitiva.
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.