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3 noticias · De más nuevas a más antiguas.

India presenta plan de IA bajo el cual 'El modelo viaja a los datos, en lugar de los datos viajando al modelo'

El gobierno de la India ha propuesto la 'Arquitectura de Empoderamiento y Protección de Datos (DEPA) para el Entrenamiento de IA', cuyo principio es que el modelo de IA viaja a los datos en lugar de los datos al modelo. Este esquema busca fomentar el desarrollo de modelos de IA locales al permitir que proveedores de datos (como hospitales y bancos) compartan datos anonimizados y cifrados con consumidores de datos para entrenamiento, utilizando entornos seguros basados en hardware y técnicas de privacidad diferencial. El objetivo es impulsar avances en salud, servicios financieros y educación, promoviendo un ecosistema de IA inclusivo y responsable a nivel global.

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Sam Altman cree que ejecutar IA local es "una terrible asignación de un recurso escaso"

Sam Altman considera que ejecutar inteligencia artificial local es un desperdicio de recursos escasos como la DRAM, argumentando que la capacidad global debería concentrarse en centros de datos para maximizar la utilización. Él sugiere que la inferencia local desperdicia recursos críticos, mientras que otros buscan privacidad con modelos abiertos. Altman propone que nuevos actores entren en la cadena de suministro, como el desarrollo de chips propios por parte de OpenAI y otras empresas, como SpaceX, para optimizar la infraestructura.

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Usé IA local gratuita para organizar cientos de fotos sin subir una sola

Un periodista de tecnología utilizó IA local gratuita, específicamente un modelo Qwen3-VL-2B-Instruct ejecutado a través de LM Studio, para automatizar la organización de cientos de fotos sin necesidad de subirlas a la nube. Mediante un script de Python, la IA identificó el contenido, sugirió nombres descriptivos y clasificó las imágenes en carpetas. Aunque el proceso requirió revisión y corrección manual de algunos resultados, se logró organizar y renombrar más de 240 fotografías en menos de 40 minutos.

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