fuente: https://ai.epfl.ch/an-ai-capable-of-doubt-can-optimize-scientific-discovery/
Un equipo de la EPFL ha desarrollado un marco que entrena modelos de lenguaje a gran escala para crear sistemas de IA capaces de encontrar la configuración óptima o "receta" para un experimento científico.
Las herramientas computacionales modernas permiten a los científicos explorar un gran número de moléculas, materiales y reacciones químicas posibles. Sin embargo, probar todas las combinaciones en el laboratorio es lento y costoso. Entonces, ¿cómo eligen los investigadores la mejor "receta" para su experimento?
Un método llamado "optimización bayesiana" aprende de resultados previos, predice qué opciones parecen prometedoras y estima el grado de incertidumbre de dichas predicciones. Esto permite a los investigadores centrar sus próximos experimentos en las opciones más útiles para probar y evitar desperdiciar tiempo y dinero en posibilidades menos prometedoras.
Un canal de comunicación encubierto entre cuentas dentro de ChatGPT permitía a un atacante secuestrar la sesión de una víctima y exfiltrar datos silenciosamente...
Leer artículo →Investigadores de ciberseguridad han revelado detalles de una amplia campaña de envenenamiento de SEO (optimización para motores de búsqueda) que facilita la im...
Leer artículo →Red Hat emitió una advertencia sobre una vulnerabilidad crítica en Hawtio Operator dentro de entornos Kubernetes y OpenShift. Este fallo grave permite a usuario...
Leer artículo →