FiX: olvido selectivo por características en la atención softmax
Yongduck Kim analiza las compuertas de FiX, su estabilidad numérica y la caché paginada, diferenciando los resultados medidos de las cuestiones aún abiertas.
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MHAR: leer las capas anteriores desde distintos subespacios de características
Yongduck Kim analiza Multi-Head Attention Residuals: selección en profundidad, resultados publicados, costes de implementación y relación entre características técnicas y efectos.
Lea el artículoColumna: Claude Computer Use y el aprendizaje de los agentes de IA a través de las patentes
Yongduck Kim, socio director de IPLEX, analiza en AI Times los datos y las secuencias de acciones que permiten entrenar a agentes de IA para utilizar software.
Lea el artículoLa estrategia de propiedad intelectual comienza con la comprensión de la tecnología: una entrevista de IPLEX
Presentamos el enfoque de IPLEX en materia de propiedad intelectual, que analiza conjuntamente la tecnología de IA y software y la estrategia empresarial. Incluye experiencias relacionadas con la formación empresarial, la mentoría y la comunicación con los clientes.
Lea el artículoPatentes de IA: qué puede protegerse y cómo preparar la solicitud
Qué aspectos pueden protegerse y qué documentación debe prepararse para solicitar una patente sobre tecnología de IA.
Lea el artículoColumna: patente de Google sobre aprendizaje por refuerzo en visión artificial: aprender recompensas, no solo respuestas
AI Times publicó una columna sobre patentes de inteligencia artificial de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm.
Lea el artículoEspecialización en patentes de IA y software
Tramitamos solicitudes y definimos estrategias de patentes para tecnologías de IA, IA generativa y LLM, aprendizaje automático y profundo, y software.
Lea el artículoAnálisis de TROLL: regiones de confianza por token para estabilizar el aprendizaje por refuerzo de los LLM más allá del recorte PPO
El aprendizaje por refuerzo se utiliza cada vez más para mejorar el razonamiento de los grandes modelos de lenguaje. PPO es un enfoque habitual. Métodos como GRPO, Dr.GRPO, GSPO y REINFORCE++ modifican la estimación de ventajas o la normalización, procurando limitar los cambios de política en cada actualización…
Lea el artículoAnálisis del artículo «Agentic Reasoning for Large Language Models»: razonamiento con agentes para grandes modelos de lenguaje
El término «agente de IA» abarca desde chatbots con búsqueda hasta sistemas que planifican tareas y utilizan herramientas. La investigación reciente examina también cómo actualizan su memoria, aprenden de la experiencia y colaboran entre sí…
Lea el artículo¿Por qué los LLM pierden el hilo en las conversaciones largas?
La IA conversacional puede perder de vista los requisitos a medida que avanza una conversación. El modelo puede repetir un error ya corregido o seguir una suposición inicial, aunque el historial conserve las condiciones indicadas…
Lea el artículoColumna: patente de Google sobre razonamiento de la IA generativa: enseñar el proceso de pensamiento
AI Times publicó una columna sobre patentes de IA generativa de Yongduck Kim, socio director y agente de patentes de IPLEX IP Law Firm.
Lea el artículoAnálisis de AgentGym-RL: entrenamiento de agentes de IA para tareas de largo alcance mediante aprendizaje por refuerzo en múltiples turnos
Navegar por una web, localizar información y recuperarse de un fallo exige más que responder a una pregunta. Un agente de IA debe coordinar acciones, observaciones y decisiones, y corregir los errores que surgen durante la tarea…
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