La compañía de desarrollo de blockchain y TI, Yudiz, anunció que su directora financiera, Zarna Shah, renunciará el 31 de enero. Shah dijo que su renuncia fue por un compromiso personal y también renunciará a su cargo como funcionario clave para determinar la divulgación de eventos importantes en la bolsa de valores. Yudiz fue fundada en 2011, centrándose en el desarrollo de aplicaciones web y móviles, así como en tecnologías emergentes como AR/VR, AI/ML, blockchain e IoT. En la primera mitad del año fiscal 2025, la compañía informó una ganancia neta independiente de 58,00 dólares, muy por debajo de los 155,433 dólares del año pasado. (TechinAsia)

moneda Este artículo explora cómo la convergencia del aprendizaje automático (ML) y DeFi (finanzas descentralizadas) está cambiando el campo de los servicios financieros y mejorando la precisión de la predicción. ML impulsa las finanzas descentralizadas mediante el análisis, la previsión y la automatización de las decisiones financieras. Sin embargo, aún deben abordarse desafíos como la privacidad de los datos, la transparencia del modelo y el cumplimiento normativo. Los blogs futuros se centrarán en el potencial y las dificultades de entrenar modelos de ML en cadenas de bloques.

AlloraNetwork, una red descentralizada de inteligencia artificial, publicó oficialmente en la plataforma X que pronto lanzará el programa de puntos Allora, que está dirigido principalmente a los creadores y desarrolladores de modelos de ML que ejecutan modelos en la red, crean temas útiles y construyen aplicaciones utilizando la inteligencia colectiva de Allora. Según el perfil oficial, AlloraNetwork cuenta con el apoyo de instituciones como Polychain, Framework, Blockchain Capital y otras.

Ritual, una plataforma informática de IA descentralizada, ha anunciado que ha abierto infernet-ml, un conjunto de herramientas para crear flujos de trabajo de aprendizaje automático en Infernet.

De acuerdo con la información oficial, Banyan, un proyecto ecológico de Filecoin, ha llegado a una cooperación estratégica con io.net. La asociación tiene como objetivo promover aún más la descentralización y alternativas asequibles a los proveedores de servicios en la nube centralizados existentes al proporcionar acceso a la red de GPU para el almacenamiento de archivos de nivel empresarial de Banyan y la IA/ML de io.net.

Golden Finance informó que Tom Cat, una compañía que cotiza en bolsa, emitió un anuncio esta noche, anunciando que su subsidiaria de propiedad total, Outfit7 Limited, ha firmado el "Acuerdo sobre la inversión en el fondo de inversión alternativo SILICON GARDENS FUND III", es decir, en el fondo de inversión de capital SILICON GARDENS FUND III (denominado " SG Fund"), Outfit7 Limited, como inversor ordinario, invirtió en SG Fund con un importe de 1 millón de euros, y el área de inversión incluye principalmente la inversión en capital de start-ups tecnológicas regionales en países vecinos como Eslovenia, Croacia, Serbia, etc., cubriendo la industria del software, SaaS, mercado, digitalización, IA/ML, big data, Web3 y otras industrias de tendencias globales.

El 19 de diciembre, Polygon Labs anunció que la red de oráculos ZK, Hyper Oracle, está integrando su protocolo zkOracle con Polygon CDK para admitir nuevas aplicaciones, desde stablecoins totalmente descentralizadas hasta DApps impulsadas por IA. El protocolo zkOracle proporciona una solución de oráculo programable que facilita la computación verificable, el acceso a datos históricos en cadena y la inferencia de IA, lo que permite a los desarrolladores lograr una automatización sin confianza e IA/ML en cadena.

El portal de DeFi y ML on-chain HyperOracle ha anunciado que se está integrando con Polygon CDK para proporcionar potencia informática a los constructores de Polygon, informó Golden Finance. La última integración de zkOracle permite a los creadores ampliar las capacidades de EVM para habilitar la IA en cadena y la computación avanzada utilizando Polygon CDK. Además, HyperOracle está trabajando con Delphinus Lab, la primera máquina virtual zkWASM de código abierto, para desarrollar un probador zkWASM.

Según IT Home del 6 de diciembre, la encuesta ML Insider 2023 realizada por cnvrg.io, una subsidiaria de Intel Corporation que se centra en la IA y las plataformas de modelos de lenguaje grande (LLM), mostró que solo el 10% de las organizaciones empresariales han integrado soluciones de IA generativa (GenAI) en la producción en el último año. La encuesta también muestra que alrededor de la mitad de las empresas que han adoptado la IA generativa informan de mejoras en la experiencia del cliente (58%), la eficiencia (53%), las capacidades de los productos (52%) y reducciones significativas de costes (47%). A pesar de los beneficios obvios, el camino hacia la adopción de la IA generativa no está exento de desafíos. Según la encuesta, el 46% de los encuestados citó la infraestructura como la mayor barrera para desarrollar LLM en productos, junto con otras barreras que incluyen la complejidad, la falta de talento en IA, los altos costos de implementación y los problemas de cumplimiento. El ochenta y cuatro por ciento de los encuestados dijo que necesitaba mejorar sus habilidades debido a su creciente interés en la tecnología LLM, y solo el 19 por ciento confiaba en su comprensión de la mecánica de esta tecnología.

PANews informó el 1 de diciembre que, según Nikkei Asia, la firma vietnamita de capital de riesgo FEBE Ventures anunció el lanzamiento de un segundo fondo con una escala de 75 millones de dólares, que contó con el apoyo de la family office internacional Otium Capital y estableció una asociación de inversión conjunta con Tekton Ventures. Además, FEBE Ventures anunció que Aditya Pendyala se unirá como socio con experiencia en inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML), software empresarial como servicio (SaaS), Internet de las cosas (IoT) y blockchain. En la actualidad, FEBE Ventures ha realizado una serie de inversiones en el campo de la Web3, y su cartera incluye: Atato, un proveedor de soluciones de custodia de activos digitales con licencia con sede en Singapur, y SeMorpheus, una plataforma minorista de la marca Web3.

PANews informó el 26 de noviembre que, según VentureBeat, la plataforma de computación distribuida Expanso, con sede en Seattle, cerró una ronda inicial de 7,5 millones de dólares liderada por General Catalyst y Hetz Ventures. Los fondos se utilizarán para acelerar el desarrollo de la plataforma de procesamiento de datos "Bacalhau". Actualmente, Bacalhau puede manejar una variedad de tareas de datos, desde la limpieza y el procesamiento de registros de aplicaciones desde el origen, la ejecución de entrenamiento de ML distribuido en dispositivos remotos y más.

ARM ha anunciado hoy el núcleo Cortex-M52, diseñado para aplicaciones AIoT, que aporta mejoras de rendimiento en DSP y aprendizaje automático (ML) al tiempo que reduce los costes. ARM espera que los socios lancen productos en 2024. Según los informes, Cortex-M52 promoverá la popularización de las funciones de ML de los MCU a través de ventajas sobre el precio actual del mercado, llevando la potencia de cómputo de la IA a dispositivos de menor costo y menor potencia. El Cortex-M52 ofrece un rendimiento de ML hasta 5,6 veces más rápido y un DSP hasta 2,7 veces más rápido que las generaciones anteriores de la familia de productos Cortex-M basada en la arquitectura Armv8.1-M. Se informa que el Cortex-M52 se conocía anteriormente como "Xingchen" STAR-MC2 en el mercado chino, y es un producto colaborativo entre ARM y el equipo de ingeniería de investigación y desarrollo de ARM.

PANews informó el 23 de noviembre que, según Alexablockchain, Hyper Oracle, una red de oráculos ZK respaldada por Sequoia China, anunció el lanzamiento de Optimistic Machine Learning "opML", una solución de código abierto para grandes modelos de aprendizaje automático , que tiene como objetivo cambiar la forma en que se ejecutan los grandes modelos de aprendizaje automático (ML) en la cadena de bloques de Ethereum, lo que significa que los usuarios pueden ejecutar grandes modelos de lenguaje en hardware básico como computadoras portátiles, sin necesidad de recursos de alta gama como GPU, y con mayor rendimiento y flexibilidad en comparación con zkML (aprendizaje automático de conocimiento cero). Se informa que opML es compatible con los modelos actuales de aprendizaje automático a gran escala en la red principal de Ethereum, incluidos modelos complejos como GPT 3.5, y también es compatible con la computación sin confianza, y el mecanismo de verificación basado en Optimism puede garantizar la descentralización y la verificabilidad de la informática durante el entrenamiento de IA y aprendizaje automático. Según noticias anteriores, Hyper Oracle completó una ronda de financiación Pre-Seed de 3 millones de dólares este año, codirigida por dao5 y Sequoia China Seed Fund, con la participación de FutureMoney Group y otros.

Según BusinessWire el 20 de noviembre, la empresa india de servicios de ingeniería L&T anunció una asociación con NVIDIA para desarrollar una arquitectura definida por software para dispositivos médicos centrada en la endoscopia, mejorando así la calidad de imagen y la escalabilidad de los productos. Se informa que la arquitectura se desarrolló desde cero y tiene una canalización de procesamiento de imágenes que se puede utilizar para la reducción de ruido, la mejora de bordes y contrastes, la mejora de texturas y colores, y la corrección de manchas. Además, la arquitectura incorpora modelos de IA/ML desarrollados para detectar, identificar y clasificar pólipos. La colaboración aprovecha las plataformas NVIDIA Holoscan y NVIDIA IGX Orin con una latencia de transferencia de datos ultrabaja, capacidades superiores de procesamiento de imágenes y escalabilidad para admitir una amplia gama de aplicaciones de IA.

Según un informe de Webmaster's Home del 13 de noviembre, el campo de los grandes modelos de lenguaje (LLM) está creciendo rápidamente y la demanda de profesionales como el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha aumentado. Según un análisis de GlobalData, empresas de una amplia gama de industrias están publicando trabajos relacionados con GPT-4, y algunas de las empresas más conocidas buscan profesionales de GPT-4, incluidas Microsoft, Citigroup, Merck & Co., Thomson Reuters y Travelers Insurance Company. Microsoft está buscando un "Ingeniero de software sénior de Skype" para un puesto dedicado a la integración de IA en Skype; El puesto de "Líder de Ingeniería Full Stack de IA Generativa – Control de Código" de Citigroup está diseñado para impulsar y contribuir a la dirección técnica de productos y servicios; El puesto de "Ingeniero de IA/ML" en Merck & Co. está diseñado para explorar y aplicar los últimos modelos de lenguaje de gran tamaño, entre otras cosas. La aparición de estos puestos demuestra la amplia aplicación de GPT-4 en diversas industrias, proporcionando una gran cantidad de oportunidades de desarrollo para profesionales de diferentes campos.

PANews informó el 30 de octubre que la red de renderizado distribuido Render Network dijo recientemente que su propuesta basada en "RNP-005" fue aprobada con un 99,79% de apoyo. Se entiende que la propuesta RNP-005 tiene como objetivo utilizar Beam como un segundo cliente de computadora para aprovechar el aprovisionamiento de GPU de Render Network para manejar cargas de trabajo de aprendizaje automático. Beam es un servicio en la nube de GPU bajo demanda diseñado para proporcionar GPU para proyectos de IA y ML que se pueden utilizar para acelerar el desarrollo y la implementación de IA sin necesidad de administrar la infraestructura.

La startup de IA Giga ML recaudó 3,6 millones de dólares en financiación inicial, liderada por la empresa de capital riesgo Nexus Ventures Partners, e inversores ángeles como Y Combinator y Liquid 2 Venture, 8vdx, y Garry Tan, presidente y director ejecutivo de Y Combinator, informaron el 23 de octubre. Se informa que Giga ML se fundó en 2023 para proporcionar a las empresas modelos de lenguaje a gran escala (LLM) personalizables. La compañía dice que su modelo X1 Large 32k es más adaptable y más adaptable que el modelo Ilama2 70B 4k de LLM de código abierto.

Según un informe de Webmaster House del 12 de octubre, el equipo de IA/ML de Apple y el equipo de investigación de la Universidad de Columbia desarrollaron un modelo multimodal de gran tamaño "Ferret" que puede encontrar con precisión los semáforos en las imágenes, que funciona mejor que GPT-4V y mejora la precisión de los modelos grandes en tareas de "mirar, hablar, responder". La innovación clave de Ferret radica en la estrecha combinación de la comprensión espacial de la referencia y la conexión a tierra, lo que permite que el modelo comprenda la semántica de una región determinada y encuentre el objetivo correspondiente al mismo tiempo.

Según un informe del Daily Science and Technology Innovation Board del 6 de octubre, en una conferencia de lanzamiento de nuevos productos recientemente, Google lanzó oficialmente la nueva generación de teléfonos insignia de Android serie Pixel 8/Pro, equipado con el chip Tensor G3, que puede ejecutar modelo ML (aprendizaje automático) más complejo, agregando una serie de mejoras de inteligencia artificial al nuevo teléfono, como leer páginas web a los usuarios en diferentes idiomas y voces "más naturales", y asistentes virtuales que hablan con mayor naturalidad. Google señala que el Pixel 8 Pro es el primer teléfono que ejecuta el modelo grande básico de Google directamente en el dispositivo, lo que requiere 150 veces el cálculo del modelo ML más grande del Pixel 7. Al mismo tiempo, Google anunció el lanzamiento del "Asistente con Bard" para dispositivos Android e iOS, que combina la función de asistente personal del teléfono móvil con IA generativa. Los usuarios pueden interactuar con el Asistente de Bard a través de texto, voz o imágenes. En otras palabras , es multimodal.