#1 No es solo tener unos cachos de terrones de tierras raras,además tienen la capacidad de procesar más del 90% de tierras raras por una tecnología del que no todo el mundo dispone.
#1 tampoco te pases hombre. La domotica en local no es mala solucion; un homeassistant en una raspberry puede hacer autenticas virguerias sin salir de tu red
#1 Soy técnico AV entre otras cosas, programo sistemas de control AV automatizando salas de reuniones, auditorios, exposiciones etc , y en mi casa también hay 0 domótica, y todo lo que puedo conectar por cable va por cable.
#1 la frase se la vi a Senserrich, no se si en Fourfreedoms o en el libro, y me suen que tampoco es de él propiamente que incluso en algún momento cita a la persona que la dijo por primera vez
#1 Esto es rotundamente falso porque, en primer lugar, ya han hecho muchos descubrimientos que se están aplicando por ejemplo en el diseño de circuitería (reduciendo el número de pasos necesarios para multiplicar matrices), para muestra (de un modelo obsoleto): storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/alphaevolve-a- Y en segundo lugar, hay cientos de arquitecturas diferentes para LLMs, no todos funcionan "de una forma" como afirmas en 3, muchos modelos están orientados al descubrimiento matemático y científico. Y desde luego, si entiendes los transformers entenderás que ningún modelo funciona en base a "respuestas pre-aprendidas".
Con la entradilla no entendía nada, no entendía que un texto en bitmap fuera más pequeño que un texto en caracteres.
Ya con la explicación de #1 entiendo que transforma el texto en imágenes conceptuales. O sea, que si un texto de 100 palabras está definiendo una casa pequeña, con techo a dos aguas, junto a un lago, en un día soleado, blablabla, pues genera una "foto" de esa info, que después puede volver a interpretar.
El concepto suena interesante, suena al típico "una imagen vale más que mil palabras", pero se me hace cotnraintuitivo que sea más eficiente convertir y desconvertir texto a imagen que tokenizar el texto. Además de la posible pérdida de información, contexto o detalles semánticos que sucedan en el proceso.