Radar Atlas 22/03: la lámpara-robot con IA, por qué Buffett sigue acumulando liquidez y una guía para escalar LLM

Este paper presenta el diseño y prototipado de un robot con forma de lámpara que explora la interacción entre los objetivos funcionales y expresivos en el diseño de movimientos. Después de aplicar una metodología de investigación a través del diseño, la lámpara robot incorpora utilidades funcionales y expresivas durante la generación de movimientos. Se ha basado en un estudio de usuarios que compara los movimientos basados ​​en la expresión con los basados ​​en la función en seis escenarios de tareas. Los investigadores concluyen que los movimientos basados ​​en la expresión mejoran significativamente la participación del usuario y la percepción de las cualidades del robot, especialmente en tareas sociales.

Una plataforma online de código abierto para entrenar agentes de IA

Computer Agent Arena es una plataforma online de código abierto que evalúa agentes informáticos en entornos informáticos reales (basada en un trabajo previo en OSWorld). Ha sido desarrollada por el Laboratorio XLANG (Laboratorio de Base de Lenguaje Ejecutable), que forma parte del Grupo de PNL de la HKU en la Universidad de Hong Kong. Se centra en el desarrollo de agentes de IA que permitan a los usuarios usar el lenguaje para interactuar con entornos digitales y físicos y realizar tareas del mundo real.

Por qué Warren Buffett sigue acumulando liquidez desde hace meses

Berkshire, la empresa de Warren Buffett vuelve a tener una enorme cantidad de efectivo, igual que antes del desplome de las puntocom y la crisis financiera. Los más optimistas apuntan a que se debe a la incertidumbre que existe en el mercado. La apuesta por compañías de China no es fácil, los tipos de interés están bajos, todavía no se conoce al ganador del estallido de la IA generativa… Quizás el legendario inversor prefiere esperar. O quizás sea la respuesta más sencilla y, simplemente, prevé un nuevo crack en la economía.

‘Cómo escalar tu modelo’, un libro en abierto para explorar el salto de los LLM

Entrenar LLM a menudo parece una tarea ardua, pero comprender y optimizar el rendimiento de los modelos no tiene por qué serlo. Algunos investigadores han publicado Cómo escalar tu modelo, un libro sobre cómo escalar modelos lingüísticos de gran tamaño. Al parecer, se basa en documentación interna de Google DeepMind. El libro busca desmitificar la ciencia del escalado de modelos de lenguaje. Si alguna vez te has preguntado: «¿cuánto debería costar entrenar este LLM?», «¿cuánta memoria necesito para servir este modelo yo mismo?», puede ser útil.

El mayor gasto en defensa incluye la activación de la cláusula de salvaguardia en la UE

Ante la situación extraordinaria actual, la Comisión propone liberar flexibilidad adicional para un mayor gasto en defensa mediante la activación coordinada de la cláusula nacional de salvaguardia. Esta cláusula permite una desviación de la trayectoria de gasto neto aprobada en caso de circunstancias excepcionales ajenas al control del Estado miembro con un impacto importante en sus finanzas públicas, siempre que no pongan en peligro la sostenibilidad presupuestaria a medio plazo. Rusia se considera una de esas circunstancias excepcionales.