No creo que sea muy conocido el gran papel que @istoica05 y la comunidad de investigación en UC Berkeley han desempeñado en la configuración de la tecnología a través de la investigación y el código abierto. Por solo algunos ejemplos recientes de tecnologías fundamentales de código abierto, Ion y sus estudiantes crearon Apache Spark, Ray, vLLM y SGLang. Muchas empresas dependen de estos proyectos. Para aquellos escépticos sobre el papel que la academia puede desempeñar en impulsar el progreso, pasen un tiempo con este grupo. Se puede sentir.

Interesante proyecto de código abierto que tiene como objetivo simular decenas de miles de agentes para modelar interacciones sociales (usando @raydistributed). "Los experimentos demuestran que el marco puede admitir simulaciones de 30.000 agentes que son más rápidas que el tiempo del reloj de pared".

Los modelos solo quieren generalizar. Durante los últimos años, hemos estado ampliando la frontera de la capacidad de control en video, lanzando nuevos modelos y técnicas para pintar, pintar, segmentar, estilizar, fotogramas clave, movimiento y control de cámara. Aleph es un modelo único en contexto que puede resolver todas esas tareas a la vez, así como otras (por ejemplo, síntesis de vistas novedosas), en muchos casos sin entrenamiento específico de tareas. La receta de Referencias continúa funcionando y se escaló a nuevas alturas.

Todo el mundo habla de cómo el modo de voz (una vez pulido) será un desbloqueo importante de UX para la IA, lo cual es correcto. Una frontera igualmente importante, que nadie ha tocado todavía, son los chats grupales de IA. Hay muchos desafíos difíciles de resolver allí, pero será difícil imaginar la IA sin ella una vez que lo hagamos bien.

Comencé a leer este hilo y luego me distraje tratando de resolver el problema de matemáticas. Es un gran problema y muy agradable pensar en ello. Te animo a que saques una hoja de papel, dibujes algunos triángulos y lo intentes.

¡Enormes felicitaciones a @pcmoritz, cofundador de @anyscalecompute por la Mención de Honor de la Prueba del Tiempo en #ICML2025

¡bien merecido!

¡Felicitaciones @pcmoritz!

¡Felicitaciones a mi brillante cofundador Philipp Moritz (@pcmoritz) y a los legendarios John Schulman, Sergey Levine, Pieter Abbeel y Michael Jordan por su Mención de Honor de Prueba de Tiempo en ICML 2025 hoy! Para crear TRPO. Esto se hizo durante la ola anterior de entusiasmo en torno al aprendizaje por refuerzo (Atari, Mujoco, AlphaGo, etc.). ¡Ahora RL está de vuelta gracias a los LLM y los modelos de razonamiento y el trabajo es más impactante que nunca! El campo se ha estandarizado en gran medida en variantes de TRPO. @pcmoritz @johnschulman2, @svlevine, @pabbeel

Recientemente le pregunté a un amigo en qué se diferencia la creación de un motor de búsqueda para agentes de IA de la creación de un motor de búsqueda para humanos (la respuesta no fue obvia para mí a primera vista). Una idea que me llamó la atención es que un motor de búsqueda para agentes puede ser mucho más controlable. Un humano no va a escribir una descripción de una página de lo que está buscando. Un agente de IA lo hará. Puede volverse súper súper específico sobre lo que está buscando.