Inteligencia artificial: diferencias entre híbrida y generativa

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Esta inteligencia artificial será la clave para la masificación de ChatGPT

domina la comunicación mediática de las tecnologías de la información y la comunicación desde fines del 2023, y laEntre las variables diferentes de la IA se encuentra la inteligencia artificial generativa, que permite herramientas de búsqueda como. Gracias a la IA generativa se desarrollaron herramientas que generan respuestas en formatos de texto, imagen y sonidos a peticiones en lenguaje llano.

En línea con esto, la inteligencia artificial híbrida tiene un rol clave distribuyendo y coordinando lasde IA entre la nube y los dispositivos periféricos, en lugar de procesarlas únicamente en la nube.-smartphones, automóviles, computadoras personales y dispositivos de Internet de las cosas - trabajan juntos para ofrecer una IA más potente, eficiente y altamente optimizada.

-El empleo de una arquitectura de inteligencia artificial híbrida ofrece numerosas ventajas en cuanto a costos, energía, rendimiento, privacidad, seguridad y personalización, aA medida que aumenta el uso y la complejidad de los modelos generativos de IA, ejecutar la inferencia exclusivamente en la nube no resulta rentable debido al aumento de los costos de infraestructura de los centros de datos.

Por otro lado, somos líderes en inferencia de IA en dispositivos en lo que respecta a aceleración de hardware de IA y soluciones de software para facilitar el desarrollo, como, una cartera de software de IA unificada para plataformas móviles, automotrices, XR, computacionales, IoT y en la nube diseñada para ayudar a los desarrolladores a optimizar e implementar modelos de IA rápidamente al admitir marcos y tiempos de ejecución de IA, bibliotecas de desarrolladores,...

En el marco de la conferencia anual IEEE/CVF sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones , la compañía presentó ControlNet, un modelo de imagen a imagen cones una clase de soluciones de IA generativa conocida como modelos de visión del lenguaje, o LVM. Permite un control más preciso para generar imágenes mediante el condicionamiento de una imagen de entrada y una descripción de texto de entrada.

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