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Tras dos años de espera, la IA de Apple para China finalmente pasa la verificación y se integra con Qianwen

Tras dos años de espera, la inteligencia artificial de Apple para el mercado chino ha obtenido finalmente la aprobación regulatoria. La Administración del Ciberespacio de China anunció que siete modelos de IA generativa para dispositivos móviles, incluidos los de Apple, Huawei, Xiaomi, Samsung y otros, han superado el proceso de registro. El modelo "Apple Intelligence" integrará las capacidades de Qianwen de Alibaba para ofrecer funciones como comprensión de texto e imágenes y generación de contenido a usuarios chinos de iOS, iPadOS, macOS y visionOS. La compañía destacó que los usuarios podrán acceder a estas funciones directamente en sus dispositivos sin cambiar de aplicación. En marzo, una versión de prueba se filtró brevemente, revelando un rendimiento rápido pero imperfecto, con limitaciones en tareas complejas, priorizando la privacidad y el procesamiento local sobre la precisión. La aprobación llega en un momento en que las ventas del iPhone en China enfrentan presión, y Apple ha reconocido que la ausencia de sus funciones de IA ha afectado su competitividad. Mientras que la versión global de Siri AI se basa en Gemini de Google, la versión china utilizará la tecnología de Alibaba. Aunque se resuelve el problema de cumplimiento normativo, aún quedan pasos técnicos antes del lanzamiento completo. Los usuarios deberán esperar a las futuras actualizaciones de software para ver las funciones implementadas.

marsbit07/15 12:25

Tras dos años de espera, la IA de Apple para China finalmente pasa la verificación y se integra con Qianwen

marsbit07/15 12:25

El desconocido en el AI local que ansía Apple: Nace el primer modelo cognitivo, 4B iguala a GPT-5.4

**Título: Apple busca AI de dispositivo y surge un modelo cognitivo pionero: 4B iguala a GPT-5.4** **Resumen en español europeo:** La industria de la IA se enfrenta a una crisis de costes, ejemplificada por casos como el de Amazon, que paralizó un ranking interno debido al enorme gasto en computación por el uso de herramientas de IA por los empleados. Frente a este desafío, la visión de Andrej Karpathy de separar el "núcleo cognitivo" de un modelo (su capacidad de pensar y razonar) de su vasto conocimiento factual está ganando terreno. Este enfoque ha sido llevado a la práctica por la empresa china Nextie (明日新程), que ha desarrollado **Alpha**, presentado como el primer **modelo cognitivo para dispositivos** (dispositivo lateral). Con solo **4 mil millones de parámetros**, logra resultados equivalentes a modelos de cientos de miles de millones como GPT-5.4 en tareas de **inteligencia colectiva** (como debate, reflexión o toma de decisiones en grupo mediante votación). El modelo se entrena mediante aprendizaje por refuerzo en modelos de razonamiento de código abierto, centrándose en potenciar la **abstracción y generalización**, no en memorizar datos. Esto permite una drástica reducción del coste computacional, posibilitando su despliegue tanto en la nube como directamente en **dispositivos finales** como ordenadores portátiles o robots de IA encarnada. Este avance podría abrir la puerta a agentes de IA **proactivos** que funcionen de forma continua y autónoma, en lugar de los actuales modelos reactivos que solo responden a comandos. El equipo fundador, procedente de Microsoft Xiaoice, tiene un historial de logros con modelos pequeños, como su modelo de 3.6B que superó a Llama de 65B en rankings japoneses. Nextie se posiciona en el campo de los **sistemas multiagente**, un área de alto crecimiento respaldada por inversiones como la de OpenAI en la startup Isara. En resumen, los modelos cognitivos como Alpha prometen no solo un cambio en la escala de parámetros, sino una **reestructuración fundamental de la economía** de la IA, haciendo viable su integración masiva y continua en dispositivos cotidianos.

marsbit06/09 12:09

El desconocido en el AI local que ansía Apple: Nace el primer modelo cognitivo, 4B iguala a GPT-5.4

marsbit06/09 12:09

¿Ejecutar MoE en un móvil? Meta propone MobileMoE, acelera hasta 3.8 veces en iPhone 16 Pro

El equipo de Meta presenta MobileMoE, el primer modelo de mezcla de expertos (MoE) optimizado para ejecutarse de manera eficiente en teléfonos inteligentes comerciales. Diseñado como un modelo de lenguaje Transformer decoder-only, MobileMoE reemplaza las capas densas de feed-forward por capas MoE, empleando un router que selecciona los pocos expertos más relevantes por token junto con un experto compartido. El modelo se entrena en cuatro fases: preentrenamiento, entrenamiento intermedio, ajuste fino supervisado y entrenamiento consciente de cuantización (hasta INT4/INT8). Los experimentos determinan una configuración óptima de 8 expertos con granularidad 8, enrutamiento top-4 y un experto compartido. En evaluaciones de referencia, MobileMoE-S/M logra una precisión media comparable o superior a modelos densos, utilizando entre 1/2 y 1/4 del cálculo de inferencia con memoria similar. Especialmente en iPhone 16 Pro, MobileMoE-S acelera la fase de entrada hasta 3.8 veces y la generación token por token hasta 3.4 veces respecto a líneas de base. MobileMoE establece un nuevo límite de Pareto para modelos de lenguaje grandes en dispositivos, mejorando el equilibrio entre precisión y coste computacional. Los desafíos futuros incluyen mejorar la capacidad de seguimiento de instrucciones y la gestión de memoria dinámica, así como explorar el despliegue en NPU móviles.

marsbit06/01 06:12

¿Ejecutar MoE en un móvil? Meta propone MobileMoE, acelera hasta 3.8 veces en iPhone 16 Pro

marsbit06/01 06:12

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