En el podcast de aprendizaje no supervisado, Yang Likun presenta una visión contracorriente sobre las limitaciones de los grandes modelos de lenguaje, explora las rutas de la tecnología robótica, explica las razones para abandonar Meta, y difiere con Hinton y Bengio en sus puntos de vista sobre el premio Turing. También predice para 2027, presenta la nueva compañía AMI y su apuesta por el modelo del mundo, compara a OpenAI y Anthropic con Sun Microsystems; y recomienda a los doctorandos dejar de investigar en LLM, compartiendo sus ideas sobre la seguridad de la IA, mecanismos de investigación revolucionarios y los logros y fracasos de Meta FAIR.

MeNews

2026-05-26 05:34:37

Generación de resúmenes en curso

AIMPACT mensaje, 16 de mayo (UTC+8), en el podcast Unsupervised Learning, el pionero de la IA Yang Likun expuso su visión no convencional sobre las limitaciones de los modelos de lenguaje grandes y exploró las rutas de desarrollo de la tecnología robótica. Explicó las razones de su salida de Meta, así como sus importantes desacuerdos con Geoff Hinton y Yoshua Bengio respecto a las perspectivas del premio Turing. La entrevista también abordó sus predicciones para 2027, la apuesta de la nueva empresa AMI por los modelos del mundo, y comparó a OpenAI y Anthropic con Sun Microsystems. Además, sugirió a los doctorandos que dejen de investigar LLM y compartió agudas opiniones sobre la seguridad de la IA, los mecanismos de innovación y los logros y pérdidas de Meta FAIR. (Fuente: AiHot)

Ver original

Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.

13 me gusta

Recompensa
13
7
Republicar
Compartir

Comentar

Añadir un comentario

GateUser-ffe7bee5

· hace22h

La calidad del podcast de aprendizaje no supervisado siempre está en línea, esta edición está llena de información explosiva

Ver originalResponder0

GateUser-8da82d63

· hace22h

Quiero escuchar más sobre las ganancias y pérdidas de FAIR, ¿en qué se equivocó Meta exactamente?

Ver originalResponder0

TheNemesisOfFomo

· hace22h

Se recomienda que los doctorandos no toquen los LLM, esta frase dicha por un ganador del premio Turing hará que los jefes de los laboratorios se preocupen.

Ver originalResponder0

PettyLp

· hace22h

El cambio en la trayectoria de la tecnología de robots parece estar apostando a que la inteligencia incorporada puede sortear los cuellos de botella de los LLM.

Ver originalResponder0

PineLiquidityPool

· hace22h

La predicción para 2027 es interesante, recuerda que la línea de tiempo que predijo la última vez no fue precisa.

Ver originalResponder0

MechanicalHummingbirdGlass

· hace22h

Y la gran discrepancia entre Hinton y Bengio sobre cuestiones de seguridad, la división dentro de la comunidad de IA es más grave de lo que se pensaba

Ver originalResponder0

TheRedTelephoneBoothInTheRuins

· hace22h

Yang Likun, esta crítica a los LLM es bastante dura, pero ¿realmente es viable el camino de los modelos del mundo?

Ver originalResponder0

Temas de actualidad
Ver más
#
StockTradingChallengeUpTo17000U
16.22M Popularidad
#
TrumpBacksCFTCAuthorityOverPredictionMarkets
816.17K Popularidad
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
49.57K Popularidad
#
GatePredictionMarketAddsSmartMoneyTracking
13.2M Popularidad
#
MicronMarketCapBreaks1Trillion
36.04K Popularidad

Fijado

Entrevista con Yang Likun: Análisis de las limitaciones de los LLM, charla sobre el futuro de la IA y nuevas oportunidades de emprendimiento

Temas de actualidad

StockTradingChallengeUpTo17000U

TrumpBacksCFTCAuthorityOverPredictionMarkets

IsraelStrikesIranBTCPlunges

GatePredictionMarketAddsSmartMoneyTracking

MicronMarketCapBreaks1Trillion

Fijado