lenguaje natural

Investigadores del MIT-IBM Watson AI Lab han desarrollado "PaTH Attention", una técnica que mejora el seguimiento de estados y razonamiento secuencial en modelos de lenguaje, superando limitaciones de métodos anteriores.

Investigadores de la UNED han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que identifica 19 enfermedades raras en informes clínicos pediátricos, mejorando el diagnóstico precoz y la vigilancia epidemiológica.

Investigadores del MIT han desarrollado un sistema que combina IA generativa y robótica, permitiendo crear objetos físicos a partir de comandos de voz en minutos, revolucionando la fabricación.

Un equipo de la Universidad de Barcelona ha revelado cómo los modelos de inteligencia artificial pueden identificar rasgos de personalidad a partir de textos escritos, utilizando marcos psicológicos como los Big Five y el MBTI. Este estudio, que emplea técnicas de IA explicable, permite entender mejor cómo se manifiestan estos rasgos en el lenguaje y promueve la creación de herramientas más transparentes para la detección automática de la personalidad.

Un equipo del CSIC ha desarrollado CLARA-MeD, una aplicación de inteligencia artificial que facilita la comprensión de textos médicos. Esta herramienta permite identificar términos clave relacionados con enfermedades y tratamientos, mejorando el acceso a la información para pacientes y profesionales sanitarios. El sistema, diseñado para analizar grandes volúmenes de datos, incluye un vocabulario simplificado en español, promoviendo así la alfabetización sanitaria sin reemplazar a los médicos.

Jesse Lyu, CEO de Rabbit, presenta dos innovaciones en un video revolucionario. La primera es el Large Action Model (LAM), un nuevo modelo para interfaces de computadora. La segunda es el dispositivo móvil Rabbit R1, que busca simplificar y mejorar la experiencia del usuario con su enfoque en el lenguaje natural. El R1 destaca por su asequibilidad y ya está disponible para preordenar.