Últimas Noticias DePIN IA

En un desarrollo significativo para la economía de creadores de IA, io.net ha anunciado una asociación estratégica con CreatorBid, una plataforma especializada en herramientas impulsadas por IA para creadores y marcas. Esta colaboración permitirá a CreatorBid utilizar la red GPU descentralizada de io.net, mejorando la escalabilidad y eficiencia de sus modelos de imagen y video. Al aprovechar esta infraestructura descentralizada, CreatorBid tiene como objetivo optimizar la utilización de recursos mientras minimiza costos, haciendo que la computación de alto rendimiento sea más accesible para las empresas involucradas en tecnología de IA. Tausif Ahmed, VP de Desarrollo Comercial en io.net, enfatizó las ventajas de esta asociación, afirmando que permite a CreatorBid aprovechar su red GPU descentralizada para soluciones avanzadas de IA. El CEO de CreatorBid, Phil Kothe, coincidió con este sentimiento, destacando el potencial de los recursos GPU escalables para empoderar a los Influencers y Agentes de IA. Esta asociación está destinada a revolucionar la creación de contenido, ya que permite a los creadores involucrar a las audiencias y producir formatos de contenido diversos de manera autónoma, allanando el camino para una nueva era en el emprendimiento digital. CreatorBid está a la vanguardia de la economía de creadores de IA, proporcionando herramientas que permiten a los creadores monetizar su contenido y construir comunidades vibrantes en torno a los Agentes de IA. Estas personas digitales personalizables facilitan el compromiso y la interacción, fomentando la copropiedad entre creadores y fans. Al integrar herramientas de IA de vanguardia con tecnología blockchain, CreatorBid está redefiniendo el panorama de los creadores y posicionándose como un actor clave en la transición hacia una economía de creadores autónoma. La asociación con io.net no solo muestra las aplicaciones prácticas de las redes GPU descentralizadas, sino que también acelera la visión de CreatorBid para un futuro impulsado por IA en la creación de contenido y el branding.

El panorama de la inteligencia artificial (IA) está experimentando una transformación significativa con la aparición de EdgeAI Descentralizado, que tiene como objetivo democratizar el acceso a las tecnologías de IA. Actualmente, un puñado de grandes empresas tecnológicas, incluidas OpenAI, IBM, Amazon y Google, dominan la capa de infraestructura de IA, creando barreras para entidades más pequeñas y limitando el acceso para millones de usuarios y empresas en todo el mundo. Este control centralizado no solo aumenta los costos, sino que también restringe la innovación. EdgeAI Descentralizado, ejemplificado por iniciativas como Network3, busca abordar estos desafíos al integrar Infraestructura Física Descentralizada (DePIN) y EdgeAI, permitiendo que los sistemas de IA funcionen en varios dispositivos mientras se garantiza la privacidad y la participación de la comunidad. Una de las ventajas críticas de EdgeAI es su capacidad para reducir la dependencia de grandes centros de datos propiedad de gigantes tecnológicos. Los modelos de IA tradicionales, particularmente los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como GPT-3, requieren recursos sustanciales para el entrenamiento, a menudo costando entre $500,000 y $4.6 millones. Esta barrera financiera refuerza aún más el monopolio de las grandes tecnologías. En contraste, EdgeAI permite a los desarrolladores entrenar y desplegar modelos en dispositivos más pequeños, desde teléfonos inteligentes hasta dispositivos IoT, ampliando la accesibilidad y fomentando la innovación. Sin embargo, para que EdgeAI alcance su máximo potencial, los dispositivos deben poder comunicarse y compartir recursos de manera efectiva, superando las limitaciones en computación y almacenamiento. El innovador marco de Aprendizaje Federado Descentralizado de Network3 representa un avance significativo en el entrenamiento colaborativo de IA. Al permitir que múltiples dispositivos o 'nodos' agrupen sus recursos, este marco mejora la eficiencia y el crecimiento de los sistemas de IA. La integración de métodos de cifrado robustos, como la Cifrado de Firma Sin Certificado Anónimo (CLSC), garantiza un intercambio seguro de datos mientras se mantiene la privacidad. Además, el uso de codificación Reed-Solomon optimiza la precisión de los datos. Como resultado, los dispositivos Edge dentro del ecosistema Network3 pueden realizar análisis locales, lo que lleva a una baja latencia y respuestas en tiempo real. Este enfoque descentralizado no solo mitiga el monopolio centralizado, sino que también abre nuevas fuentes de ingresos para desarrolladores y usuarios, haciendo que la IA sea más accesible y beneficiosa para todos.

El reciente lanzamiento de Llama 3.2 por parte de Meta marca un avance significativo en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLMs), facilitando a los ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos mejorar el rendimiento del modelo para tareas específicas. Esta guía describe el proceso de ajuste fino, incluida la configuración necesaria, la creación de conjuntos de datos y la configuración de scripts de entrenamiento. El ajuste fino permite que modelos como Llama 3.2 se especialicen en dominios particulares, como el soporte al cliente, lo que resulta en respuestas más precisas y relevantes en comparación con modelos de propósito general. Para comenzar a ajustar finamente Llama 3.2, los usuarios deben primero configurar su entorno, especialmente si están utilizando Windows. Esto implica instalar el Subsistema de Windows para Linux (WSL) para acceder a una terminal de Linux, configurar el acceso a la GPU con los controladores NVIDIA apropiados y instalar herramientas esenciales como las dependencias de desarrollo de Python. Una vez que el entorno está preparado, los usuarios pueden crear un conjunto de datos adaptado para el ajuste fino. Por ejemplo, se puede generar un conjunto de datos para entrenar a Llama 3.2 para responder preguntas matemáticas simples, lo que sirve como un ejemplo sencillo de ajuste fino dirigido. Después de preparar el conjunto de datos, el siguiente paso es configurar un script de entrenamiento utilizando la biblioteca Unsloth, que simplifica el proceso de ajuste fino a través de la Adaptación de Bajo Rango (LoRA). Esto implica instalar los paquetes requeridos, cargar el modelo y comenzar el proceso de entrenamiento. Una vez que el modelo está ajustado finamente, es crucial evaluar su rendimiento generando un conjunto de pruebas y comparando las respuestas del modelo con las respuestas esperadas. Si bien el ajuste fino ofrece beneficios sustanciales para mejorar la precisión del modelo para tareas específicas, es esencial considerar sus limitaciones y la efectividad potencial del ajuste de indicaciones para requisitos menos complejos.

En un desarrollo significativo dentro de los sectores de blockchain y IA, Stratos ha anunciado una asociación estratégica con Tatsu, un proyecto pionero de criptomonedas de IA descentralizada que opera dentro de la red Bittensor y el ecosistema TAO. Tatsu ha logrado avances notables en la verificación de identidad descentralizada, aprovechando métricas avanzadas como la actividad de GitHub y los saldos de criptomonedas para crear un puntaje humano único. Este enfoque innovador mejora los procesos de verificación, haciéndolos más confiables y eficientes en el paisaje descentralizado. Con el próximo lanzamiento de Tatsu Identity 2.0 y una nueva subred de Document Understanding, Tatsu está listo para redefinir las capacidades de la IA descentralizada. La asociación verá a Tatsu integrar las soluciones de almacenamiento descentralizado de Stratos, lo que fortalecerá significativamente sus protocolos de gestión de datos y seguridad. Esta colaboración no es solo una fusión de tecnologías, sino una fusión de experiencia destinada a ampliar los límites de lo que es posible en el espacio descentralizado. Al utilizar la robusta infraestructura de Stratos, Tatsu puede mejorar sus ofertas y garantizar que sus procesos de verificación de identidad sean seguros y eficientes. Se espera que esta sinergia fomente la innovación y el crecimiento dentro del ecosistema TAO, abriendo puertas a nuevas aplicaciones para la avanzada tecnología de Tatsu. A medida que ambas empresas emprenden este viaje juntas, las implicaciones para la comunidad blockchain son sustanciales. La integración del almacenamiento descentralizado con soluciones de IA de vanguardia podría llevar a cambios transformadores en la forma en que se lleva a cabo la verificación de identidad en varios sectores. Esta asociación ejemplifica el potencial de combinar tecnologías descentralizadas con IA para crear soluciones más seguras, eficientes e innovadoras, sentando un precedente para futuras colaboraciones en el espacio blockchain.

Google ha lanzado oficialmente Imagen 3, su último modelo de IA de texto a imagen, cinco meses después de su anuncio inicial en Google I/O 2024. Esta nueva iteración promete ofrecer una calidad de imagen mejorada con más detalles, mejor iluminación y menos artefactos visuales en comparación con sus predecesores. Imagen 3 está diseñado para interpretar las indicaciones en lenguaje natural de manera más precisa, lo que permite a los usuarios generar imágenes específicas sin necesidad de una ingeniería de indicaciones compleja. Puede producir una variedad de estilos, desde fotografías hiperrealistas hasta ilustraciones caprichosas, e incluso renderizar texto dentro de las imágenes de manera clara, allanando el camino para aplicaciones innovadoras como tarjetas de felicitación personalizadas y materiales promocionales. La seguridad y el uso responsable están en el centro del desarrollo de Imagen 3. Google DeepMind ha implementado rigurosas técnicas de filtrado y etiquetado de datos para minimizar el riesgo de generar contenido dañino o inapropiado. Este compromiso con los estándares éticos es crucial a medida que la tecnología de IA generativa se integra cada vez más en diversas industrias. Los usuarios interesados en probar Imagen 3 pueden hacerlo a través del chatbot Gemini de Google ingresando indicaciones en lenguaje natural, lo que permite al modelo crear imágenes detalladas basadas en sus descripciones. A pesar de sus avances, Imagen 3 tiene limitaciones que pueden afectar su usabilidad para algunos profesionales. Actualmente, solo admite una relación de aspecto cuadrada, lo que podría restringir proyectos que requieran formatos de paisaje o retrato. Además, carece de funciones de edición como inpainting o outpainting, y los usuarios no pueden aplicar filtros o estilos artísticos a sus imágenes. En comparación con competidores como Midjourney, DALL-E 3 y Flux, Imagen 3 sobresale en calidad de imagen y procesamiento de lenguaje natural, pero se queda corto en control del usuario y opciones de personalización. En general, aunque Imagen 3 es una herramienta poderosa para generar imágenes de alta calidad, sus limitaciones pueden disuadir a los usuarios que buscan más flexibilidad en sus procesos creativos.

En una reciente discusión organizada por Render Foundation Spaces en X, Jules Urbach, CEO de OTOY y fundador de Render Network, proporcionó información sobre los logros innovadores facilitados por su tecnología colaborativa durante la producción de "765874 Unificación", un cortometraje que celebra el 30 aniversario de Star Trek. Urbach enfatizó cómo Render Network está revolucionando la creación de contenido digital, permitiendo a los creadores explorar nuevas fronteras en el cine, el arte y la narración. La producción de la película mostró el potencial de Render Network para democratizar la creación de contenido de alta calidad, permitiendo efectos visuales impresionantes sin la necesidad de presupuestos exorbitantes. Uno de los aspectos más destacados de la conversación fue el uso innovador del aprendizaje automático (ML) para mejorar los procesos de filmación tradicionales. Urbach señaló que, aunque OTOY tiene una larga historia en la utilización de dobles digitales y reemplazo de rostros, los avances en la tecnología les permitieron reducir significativamente las horas de trabajo. La integración de la IA agilizó la modelación de los rostros de los actores, eliminando la necesidad de marcadores faciales engorrosos. Esto no solo aceleró el proceso de producción, sino que también empoderó a los artistas para centrarse más en la narración en lugar de en los desafíos técnicos, mostrando cómo la IA y el renderizado por GPU pueden transformar el panorama creativo. De cara al futuro, Render Network está lista para lanzar nuevas herramientas e integraciones, especialmente con la llegada del Black Friday. Los planes incluyen la integración de herramientas de IA en flujos de trabajo de creación en 3D y la expansión del soporte para renderizado holográfico. La visión de Urbach sigue siendo clara: proporcionar a los creadores los recursos que necesitan para contar historias cautivadoras. El éxito de "Unificación" sirve como un testimonio del espíritu innovador de Render Network, allanando el camino para que futuros creadores superen los límites de lo que es posible en la creación de contenido digital.

El AI Lab, un proveedor líder de e-learning en Corea del Sur, ha firmado recientemente un acuerdo de varios años con Theta EdgeCloud, marcando un paso significativo en la mejora de su oferta educativa en Inteligencia Artificial (IA) y Análisis de Datos (DA). Esta asociación permite al AI Lab aprovechar los recursos de GPU distribuidos de Theta EdgeCloud, lo que facilitará la educación avanzada en IA, el entrenamiento de modelos y las aplicaciones de IA generativa. Con un fuerte enfoque en experiencias prácticas y contenido interactivo, el AI Lab tiene como objetivo ofrecer educación de alta calidad a través de su innovadora plataforma, CodingX, reconocida por su efectividad en la enseñanza de habilidades de IA y programación a nivel mundial. Se espera que la colaboración con Theta EdgeCloud traiga varias ventajas al AI Lab. Al utilizar recursos de GPU bajo demanda, la institución puede mejorar la flexibilidad del currículo, permitiendo una integración sin problemas de la IA en sus programas educativos. Además, se prevé que la asociación reduzca los costos operativos a través de la infraestructura distribuida de Theta, permitiendo una escalabilidad rentable de sus servicios. Lo más importante es que la integración de metodologías de aprendizaje impulsadas por IA facilitará experiencias de aprendizaje personalizadas, adaptadas a las necesidades únicas de cada estudiante, mejorando así el rendimiento general. Theta EdgeCloud ha estado expandiendo rápidamente su base de clientes, asociándose recientemente con instituciones prestigiosas como la Universidad Nacional de Seúl y la Universidad de Pekín. Este crecimiento subraya la creciente demanda de soluciones tecnológicas escalables y rentables en el sector educativo. John Choi, CEO del AI Lab, expresó confianza en la asociación, destacando la sólida reputación de Theta entre las universidades surcoreanas y su potencial para expandir significativamente las operaciones del AI Lab en los próximos años. Esta colaboración está destinada a satisfacer la creciente demanda de habilidades tecnológicas en un futuro impulsado por la IA, posicionando al AI Lab como un actor clave en el paisaje educativo en evolución.

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se han convertido en herramientas esenciales en el procesamiento del lenguaje natural, capaces de manejar una variedad de tareas. Sin embargo, debido a su amplio entrenamiento, pueden no sobresalir en aplicaciones específicas sin una adaptación adicional. Las técnicas de ajuste fino, como Q-LoRA, permiten a los investigadores adaptar modelos preentrenados como Llama 3.2 11B para tareas particulares, como la respuesta a preguntas extractivas. Este artículo describe el proceso de ajuste fino de Llama 3.2 11B utilizando Q-LoRA en el conjunto de datos SQuAD v2, mostrando las mejoras en el rendimiento logradas a través de este método. LoRA, o Adaptación de Bajo Rango, es una técnica que introduce nuevos pesos a un modelo existente sin alterar los parámetros originales. Al agregar pesos de adaptador que ajustan las salidas de ciertas capas, LoRA permite que los modelos retengan su conocimiento preentrenado mientras adquieren nuevas capacidades adaptadas a tareas específicas. En este experimento, el enfoque está en el ajuste fino de Llama 3.2 11B para la respuesta a preguntas extractivas, con el objetivo de extraer segmentos de texto precisos que respondan directamente a las consultas de los usuarios, en lugar de resumir o reformular el contenido. El experimento se llevó a cabo en una plataforma de Google Colab utilizando una GPU A100, con la biblioteca Hugging Face Transformers facilitando la implementación. Los resultados del proceso de ajuste fino fueron prometedores, demostrando un aumento significativo en el rendimiento del modelo en el conjunto de validación. La puntuación BERT mejoró de 0.6469 a 0.7505, mientras que la puntuación de coincidencia exacta aumentó de 0.116 a 0.418. Estas mejoras indican que la técnica Q-LoRA adapta efectivamente el modelo Llama 3.2 11B para tareas de respuesta a preguntas extractivas. Este artículo sirve como guía para investigadores que buscan aplicar métodos similares a otros modelos y tareas, destacando el potencial del ajuste fino en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural.

Esta semana, la plataforma descentralizada de recursos GPU distribuidos io.net anunció una asociación estratégica con OpenLedger, una blockchain de datos diseñada específicamente para inteligencia artificial (IA). Esta colaboración permitirá a OpenLedger utilizar los recursos de computación GPU globales de io.net, mejorando su capacidad para refinar y entrenar modelos de IA. Conocido como el Internet de GPUs, io.net proporciona una poderosa red de recursos GPU distribuidos, lo que permite a OpenLedger acelerar el desarrollo de sus modelos de IA y empoderar a los desarrolladores para crear aplicaciones descentralizadas (DApps) basadas en IA más eficientes. Según Tausif Ahmad, vicepresidente de desarrollo comercial en io.net, esta asociación proporcionará a OpenLedger una infraestructura confiable para escalar sus modelos de IA y desbloquear nuevos casos de uso, reforzando su posición como un proveedor innovador en el espacio de IA descentralizada. Además de proporcionar recursos GPU, la infraestructura de io.net apoyará la inferencia y el alojamiento de modelos de IA, asegurando un rendimiento y escalabilidad óptimos. Se espera que esta asociación mejore la reputación de OpenLedger como un proveedor líder de conjuntos de datos confiables, impulsando la innovación en la intersección de blockchain e IA. La colaboración tiene como objetivo crear datos de alta calidad de manera segura y eficiente, al tiempo que impulsa la innovación y el rendimiento. Un miembro del equipo de OpenLedger enfatizó que aprovechar la infraestructura GPU de io.net permitirá a los usuarios ajustar los modelos de IA de manera más eficiente, lo que en última instancia conducirá al desarrollo de modelos de IA confiables y explicables. Un factor significativo en la elección de OpenLedger de io.net como su proveedor de recursos GPU son las soluciones de computación rentables y escalables que se ofrecen. Esta asociación permitirá a OpenLedger expandir sus servicios sin las limitaciones de los altos costos asociados con los proveedores de nube centralizados. Al procesar conjuntos de datos más grandes y desarrollar modelos de IA con una eficiencia sin precedentes, OpenLedger tiene como objetivo ampliar los límites de la innovación en IA descentralizada. En última instancia, esta asociación se alinea con la misión de OpenLedger de fomentar un entorno de datos abierto y colaborativo, al tiempo que promueve la adopción de soluciones de IA impulsadas por blockchain.

En un desarrollo significativo para el panorama de la IA descentralizada, Stratos ha anunciado una asociación con Cortensor, un líder en redes de inferencia de IA descentralizadas. Esta colaboración tiene como objetivo mejorar la infraestructura de IA descentralizada al integrar las robustas soluciones de almacenamiento y transmisión descentralizadas de Stratos en el innovador ecosistema de IA de Cortensor. Se espera que la asociación proporcione almacenamiento de datos seguro y escalable, asegurando que tanto las cargas de trabajo de IA públicas como privadas puedan operar sin problemas y de manera confiable, mejorando así el rendimiento general de la red. Una de las características clave de esta asociación es la introducción de capacidades de transmisión de inferencia en tiempo real. Las avanzadas API de transmisión de video de Stratos permitirán a Cortensor ofrecer salidas de inferencia de IA instantáneas, facilitando aplicaciones dinámicas y tareas impulsadas por el usuario. Se espera que esta mejora optimice el rendimiento de las cargas de trabajo de IA, ya que la infraestructura de alto rendimiento de Stratos mejorará la comunicación de nodo a nodo, asegurando un flujo de datos eficiente incluso en entornos de alta demanda. Este es un paso crucial para hacer que las herramientas de IA avanzadas sean más accesibles y rentables. Ambas empresas comparten una visión para un futuro de IA descentralizada, con los sistemas de Cortensor de Prueba de Inferencia (PoI) y Prueba de Trabajo Útil (PoUW) validando tareas y recompensando a los contribuyentes por trabajo significativo. Stratos, con su infraestructura descentralizada que apoya soluciones de Web3 e IA, cuenta con más de 900 nodos de almacenamiento activos a nivel global y una capacidad de 21 PB. Esta asociación no solo ejemplifica su compromiso con la innovación, sino que también tiene como objetivo desbloquear nuevas posibilidades para empresas, desarrolladores y mineros impulsados por la comunidad, construyendo en última instancia un ecosistema de IA más inclusivo y escalable. Estén atentos para más actualizaciones mientras continúan ampliando los límites de las soluciones de IA descentralizadas.