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Inherent, fundado por ex alumnos de DeepMind, dice que su "compañero de equipo" de IA acaba de superar a Anthropic y OpenAI en la replicación de la investigación
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Inherent, fundado por ex alumnos de DeepMind, dice que su "compañero de equipo" de IA acaba de superar a Anthropic y OpenAI en la replicación de la investigación

Inherent, un laboratorio de IA con sede en Londres cofundado por ex alumnos de Google DeepMind, afirma que su agente de IA 'Faraday' superó a los modelos más grandes de Anthropic y OpenAI en la replicación de hallazgos de investigación científica. El logro se realizó utilizando un modelo más pequeño con solo 27 mil millones de parámetros, en comparación con los modelos de los competidores con significativamente más parámetros. La prueba se centró no solo en la precisión, sino también en demostrar el "gusto de la investigación", una capacidad para identificar experimentos significativos. Inherent utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenar su IA, enfatizando la toma de decisiones intuitiva sobre la programación rígida. La startup evita crear herramientas propietarias, en lugar de aprovechar las plataformas existentes como el Codex de OpenAI, similar a cómo los investigadores humanos usan software establecido.

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Inherent, fundado por ex alumnos de DeepMind, dice que su "compañero de equipo" de IA acaba de superar a Anthropic y OpenAI en la replicación de la investigación

Inherent, un laboratorio de IA con sede en Londres cofundado por ex alumnos de Google DeepMind, afirma que su agente de IA 'Faraday' superó a los modelos más grandes de Anthropic y OpenAI en la replicación de hallazgos de investigación científica. El logro se realizó utilizando un modelo más pequeño con solo 27 mil millones de parámetros, en comparación con los modelos de los competidores con significativamente más parámetros. La prueba se centró no solo en la precisión, sino también en demostrar el "gusto de la investigación", una capacidad para identificar experimentos significativos. Inherent utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenar su IA, enfatizando la toma de decisiones intuitiva sobre la programación rígida. La startup evita crear herramientas propietarias, en lugar de aprovechar las plataformas existentes como el Codex de OpenAI, similar a cómo los investigadores humanos usan software establecido.

Lectura del sesgo (Centro): El artículo presenta una visión equilibrada de los logros técnicos de Inherent sin una inclinación ideológica abierta. Si bien destaca el panorama competitivo entre los laboratorios de IA, no adopta una postura clara sobre las implicaciones del avance de la IA o las ramificaciones éticas / políticas más amplias de dicha IA.

Cómo lo cubrió cada lado

El mismo suceso, agrupado por la inclinación política de los medios que lo cubren.

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