Dragon Hatchling propone una IA que aprende en tiempo real y apunta hacia la AGI

Una startup de IA presentó Dragon Hatchling, una nueva arquitectura que busca superar una limitación clave de los modelos actuales: su incapacidad para aprender de forma continua tras el entrenamiento. Sus creadores sostienen que este enfoque, inspirado en la plasticidad del cerebro humano, podría acercar a la industria a sistemas con razonamiento más generalizable. *** Dragon Hatchling fue diseñado para ajustar sus conexiones internas en tiempo real ante nueva información. El modelo apunta a resolver una debilidad de los transformers: no aprenden de forma continua una vez entrenados. En pruebas, su desempeño fue similar al de GPT-2 en tareas de...