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9 historias
  3. ProductoProducto6 min leer

    NVIDIA dice que Vera Rubin NVL72 ofrece un rendimiento de IA agente hasta 30 veces mayor por megavatio

    NVIDIA informa que sus sistemas Vera Rubin NVL72 produjeron hasta 30 veces más rendimiento de inferencia de IA agente por megavatio y hasta 35 veces menos costos de token que los sistemas GB300 NVL72 en mediciones de la empresa. Los resultados utilizados registraron trayectorias de agentes de codificación y permanecen pendientes de revisión por semianálisis.blogs.nvidia.com
  6. IndustriaIndustria5 min leer

    鉅亨網 informa que Anthropic puede buscar una oferta pública inicial de 100 mil millones de dólares con una valoración de 2 billones de dólares

    鉅亨網, citando a The Wall Street Journal, informa que Anthropic podría presentar un mercado total direccionable que supere los 30 billones de dólares y buscar hasta 100 mil millones de dólares en una oferta pública inicial. Los planes de la compañía siguen en discusión y no están confirmados de forma independiente mediante una presentación pública.news.cnyes.com
  8. InnovaciónInnovación7 min leer

    Una revisión sistemática de 55 estudios encuentra que el aprendizaje automático del autismo todavía se apoya en modelos supervisados

    Una revisión sistemática de cuatro autores arXiv analiza 55 estudios de 2017 a 2023 sobre el aprendizaje automático para el diagnóstico y tratamiento del autismo: dominan los métodos supervisados, el aprendizaje profundo está creciendo y el progreso depende de la combinación de datos genéticos, clínicos y sensoriales. El listado no proporciona ningún método de búsqueda ni cifras de precisión.arxiv.org
  9. InnovaciónInnovación7 min leer

    La preimpresión vincula la incertidumbre del modelo con el árbol de etiquetas, informando aproximadamente la mitad del error de calibración

    Una nueva preimpresión arXiv propone H²EDL, un clasificador que expresa incertidumbre sobre la taxonomía de la etiqueta, por lo que puede comprometerse con una categoría amplia mientras rechaza una clase específica. Informa un error de calibración aproximadamente a la mitad en dos conjuntos de datos de imágenes en comparación con líneas base de entropía cruzada; no revisado por pares, sin números en abstracto.arxiv.org

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