CATransformers es un marco basado en el carbono para el codiseño de arquitecturas neuronales y hardware de sistemas. Utilizando este marco, el equipo de investigación descubrió un modelo CLIP más ecológico que reduce las emisiones totales de carbono en una media de 9,11 TP3T a lo largo de su ciclo de vida, al tiempo que mantiene su precisión original (e incluso mejora la precisión) y el rendimiento de latencia.
Se trata del primer estudio que explora el codiseño de arquitecturas neuronales y hardware de sistemas basado en las emisiones de carbono. La investigación ha sido posible gracias a una nueva herramienta de modelización del carbono arquitectónico, ACT, desarrollada por FAIR, que ayuda a los investigadores a comprender mejor el impacto ambiental de las distintas arquitecturas de redes neuronales y a optimizar los diseños para reducir su huella de carbono.
Entre los principales resultados figuran:
- Desarrollo de la primera herramienta de modelización del carbono arquitectónico ACT
- Descubierto un modelo CLIP más ecológico que reduce las emisiones de carbono y mantiene o mejora el rendimiento
- Nuevas orientaciones y herramientas para la investigación sostenible de la IA
Encontrará información más detallada en:Enlace al documento ➡️ https://t.co/uwyBQ1M2WF;repositorio de código ➡️ https://t.co/TCTiqMZ5B2; y Otras herramientas de diseño del carbono y materiales de investigación para una IA sostenible ➡️ https://t.co/S0VH1DgVFS.
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Tras un exitoso tutorial sobre el tema en ICML 2024, la rama de investigación de Meta, FAIR, ha publicado la cuarta parte de la serie de investigación Física de los modelos lingüísticos. Este proyecto de investigación pretende desvelar las leyes universales de la inteligencia artificial mediante experimentos controlados.
En la Parte IV, los investigadores desafían el paradigma actual del preentrenamiento basado en el ruido del mundo real para el diseño arquitectónico introduciendo un entorno de preentrenamiento sintético que hace más precisas y justas las comparaciones entre distintas familias de modelos. Este enfoque puede considerarse un "momento galileano" en el diseño de grandes modelos lingüísticos (LLM), y al igual que el experimento de la Torre de Pisa hizo avanzar la física moderna, el marco de preentrenamiento sintético revela los verdaderos límites de las arquitecturas LLM.
12 conclusiones principalesIncluyendo: La capa Canon de componentes ligeros mejora significativamente la capacidad de inferencia y generalización de Transformer, Mamba, GLA y otros modelos al añadir "enlaces residuales horizontales". Estos hallazgos aportan nuevas ideas para el futuro diseño de modelos y pueden marcar una nueva era en la investigación sobre LLM.
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Hoy hemos lanzado oficialmente elFunción de plantillaEsta es una de las formas más sencillas de poner en marcha un proyecto rápidamente. Con una solución preconstruida, los desarrolladores tienen fácil acceso a fragmentos de código, entornos de ejecución en línea y repositorios de GitHub proporcionados por @firecrawl_dev y la comunidad.
Esta nueva función no sólo simplifica el proceso de desarrollo, sino que también ofrece a los principiantes la oportunidad de aprender y practicar. Ya se trate de un framework front-end, un servicio back-end o una aplicación full-stack, las plantillas proporcionan código base listo para ayudar a los desarrolladores a llegar más rápido a la fase de desarrollo real.
- **Fragmentos de código**: una selección de fragmentos de código que abarcan una amplia gama de lenguajes y marcos de programación.
- **Entorno de ejecución en línea**: puede ejecutar y depurar su código directamente en el navegador.
- **Repositorio GitHub**: contiene la estructura completa del proyecto y código de ejemplo para facilitar su clonación y modificación.
Además, proporcionamos documentación y tutoriales detallados para ayudar a los usuarios a comprender y utilizar mejor estas plantillas. Visite hoy mismo nuestro sitio web y descubra esta potente herramienta.
Más información en: https://t.co/lQXOPgKnkz
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Tras MCP y A2A, AG-UI completó la pila de protocolos.
MCP permite la conectividad entre agentes y herramientas, y A2A permite que los agentes se comuniquen entre sí. Ahora, AG-UI tiende un puente entre los agentes y los usuarios, proporcionando el enlace que faltaba entre el backend del agente y la aplicación de interfaz de usuario orientada al usuario.
Cómo funciona:
- El cliente envía una solicitud POST al endpoint proxy
- Abrir un flujo HTTP para obtener eventos en tiempo real
- Cada evento tiene un tipo y algunos metadatos
- El agente transmite estos eventos en tiempo real
- La interfaz de usuario se actualiza inmediatamente cada vez que se produce un evento
- La interfaz de usuario también puede enviar sus propios eventos y contexto al agente
AG-UI soporta casi todos los frameworks populares, como CrewAI, LangGraph, Mastra y otros.
Las características clave incluyen:
- Ligero y de código abierto
- Múltiples métodos de transporte: SSE, WS, Webhooks
- Sincronización bidireccional con soporte para chat en directo y llamadas a herramientas
- Compatible con LangGraph, CrewAI, Mastra, etc.
- Concordancia de patrones para una interoperabilidad sin fisuras
- Sincronización bidireccional con soporte para chat, llamadas de herramientas y contextos en tiempo real.
Lo emocionante es que AG-UI es completamente de código abierto y puedes integrarlo en tus aplicaciones React inmediatamente.
Para más detalles y una demostración en directo de AG-UI, visite su repositorio oficial en GitHub.
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El equipo de Google AI acaba de lanzar una nueva biblioteca, Keras Recommenders, diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear fácilmente sistemas de recomendación personalizados. La biblioteca proporciona API diseñadas específicamente para tareas de clasificación y recuperación, así como ejemplos para escribir y entrenar su primer recomendador.
El lanzamiento de Keras Recommenders satisface una necesidad del mercado de una herramienta de sistemas de recomendación eficaz, fácil de usar y potente.La biblioteca no sólo simplifica el desarrollo de sistemas de recomendación, también ofrece una guía introductoria detallada para principiantes, lo que reduce la curva de aprendizaje.
En la práctica, los sistemas de recomendación se utilizan ampliamente en el comercio electrónico, las redes sociales, las noticias y la información, etc., mediante el análisis de los datos de comportamiento de los usuarios para ofrecerles recomendaciones de contenido personalizadas.La aparición de Keras Recommenders permite a los desarrolladores implementar estas funciones con mayor rapidez y se pueden personalizar según las necesidades específicas.
- API para clasificar tareas
- API para tareas de recuperación
- Numerosos ejemplos de código y documentación
Tanto las organizaciones que buscan mejorar la experiencia del usuario como los investigadores que desean explorar algoritmos de recomendación en la investigación académica pueden beneficiarse de Keras Recommenders.
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Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los rastreadores de IA se utilizan cada vez más en la recopilación de datos. Para algunas empresas, los rastreadores de IA pueden aportar ricos recursos de datos que les ayuden a realizar análisis de mercado y optimización de productos.
Sin embargo, para otras organizaciones, el rastreo frecuente de datos no sólo aumenta la carga de los servidores, sino que también puede filtrar información sensible, lo que conlleva un aumento innecesario de los costes. Para abordar este problema, Vercel ha introducido una nueva función: una acción de un solo clic para bloquear el comportamiento de recopilación de datos de los rastreadores de IA.Esta función permite a los usuarios configurarlo fácilmente en el cortafuegos Vercel sin afectar al tráfico normal de búsqueda de IA.
Esta innovadora función proporciona a las organizaciones una mayor flexibilidad y control para que puedan seguir disfrutando de la comodidad de la IA al tiempo que mantienen sus datos seguros.
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Sí, creo firmemente que se pueden crear muchas aplicaciones empresariales interesantes y útiles desplegando agentes AI SDK en la plataforma Slack. Este enfoque no solo ayuda a las organizaciones a interactuar con los usuarios de forma más eficiente, sino que también mejora la experiencia de usuario.
A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, cada vez más organizaciones buscan integrar la IA en su trabajo diario.Slack, una popular herramienta de colaboración en equipo, ofrece un rico conjunto de interfaces API, lo que la convierte en una plataforma ideal para la integración de la IA. Mediante el despliegue de agentes de IA en Slack, las empresas pueden automatizar el procesamiento de tareas, la atención al cliente inteligente, el análisis de datos y otras funciones para mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta.
escenario de aplicaciónEntre otros:
- Servicio de atención al cliente: respuestas automáticas a las preguntas más frecuentes y asistencia en línea 24 horas al día, 7 días a la semana.
- Gestión de proyectos: siga el progreso de las tareas y recuerde los plazos.
- Análisis de datos: controle los indicadores clave en tiempo real y genere informes.
Esta innovadora combinación ofrece a los promotores un nuevo campo de oportunidades.
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Es muy emocionante ver cómo la gente explora nuevos estilos todo el tiempo.Haz que la web vuelva a ser divertida con @v0Este es uno de los proyectos más recientes que ha recibido mucha atención en el campo del desarrollo front-end. Este proyecto no solo muestra los últimos avances en tecnología front-end, sino que también proporciona una nueva plataforma para que los desarrolladores creen experiencias web más interesantes e interactivas.
Los resultados de la colaboración entre @vercel y @v0 son ampliamente reconocidos, especialmente entre la comunidad de desarrolladores front-end. Han conseguido que la construcción web sea más eficiente y flexible gracias a una serie de técnicas y herramientas innovadoras. Por ejemplo, su marco de trabajo permite una rápida iteración y despliegue, lo que permite a los desarrolladores centrarse más en la creatividad y la experiencia del usuario que en los tediosos detalles técnicos.
También es digna de mención la contribución de @rauchg en este proyecto. Sus esfuerzos no sólo impulsaron el éxito del proyecto, sino que también inspiraron a más desarrolladores a participar en esta ola de innovación. Este espíritu de colaboración abierta es exactamente lo que necesita la comunidad tecnológica moderna para promover el intercambio de conocimientos y el avance tecnológico.
Con la aplicación de estas nuevas tecnologías, podemos esperar que Internet sea aún más colorida en el futuro.
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Hace poco, un internauta compartió su particular forma de celebrar los logros académicos de su prima. Su prima acababa de aprobar los exámenes de 10º curso con matrícula de honor y, como recompensa, le creó un sitio web personal para que mostrara su obra poética.
Este sitio web no es sólo un cariñoso regalo, sino también un reconocimiento al talento de tu primo. En la era digital actual, tener un sitio web personal puede potenciar enormemente el impacto de tu marca personal.Creación de páginas webUsadoHerramientas de desarrollo web@v0, una potente plataforma que permite a los usuarios crear fácilmente sitios web atractivos y repletos de funciones.
Este regalo personalizado no sólo anima a los jóvenes a seguir persiguiendo sus intereses y sueños, sino que también crea recuerdos entrañables a medida que crecen.
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Nuestro Dr. R. Lance Martin inauguró oficialmente el taller LangGraph 101 en Interrupt.
Este taller explica en profundidad conceptos como los flujos de trabajo y los agentes, y los seres humanos en el bucle, lo que permite a los participantes comprender claramente el núcleo de estas tecnologías. Además, demuestra la potencia de LangGraph Studio, una herramienta que ayuda a los desarrolladores a iterar y construir sistemas de agentes fiables de forma eficiente.
LangGraphes un marco de procesamiento del lenguaje natural basado en grafos que representa y procesa datos textuales mediante estructuras de grafos para una comprensión y generación del lenguaje más eficientes y precisas. Esta tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos campos, como la atención al cliente inteligente, la generación de contenidos y el análisis de datos.
Los próximos talleres están programados del siguiente modo:
- Aplicaciones más avanzadas de LangGraph
- Cómo diseñar y optimizar tareas complejas con LangGraph
- Puesta en común de casos prácticos: creación de un proyecto completo de PNL desde cero
Los interesados pueden seguir los enlaces siguientes para obtener más información.
