La trampa de los tokens billonarios: Uber y Microsoft abandonan la IA en la nube
Los costes de tokens de IA en la nube se disparan. Uber agotó presupuesto anual en 4 meses. Microsoft cancela Claude. Descubre por qué migrar a modelos locales.
#edge ai
GenAutoML: Marco agéntico para arquitecturas dinámicas en series temporales
GenAutoML genera automáticamente arquitecturas neuronales ligeras para series temporales. Con Dyn-RevIN y <0.01ms de latencia, ideal para Edge AI. ¡Descubre más!
Intel apuesta por la IA física con chips para robótica
Intel regresa al mercado de robótica con sus nuevos chips Series 3 para IA física y edge. Descubre cómo impulsan robots como el barista Ella y el futuro de la automatización.
Benchmark de 4 Transformers Ligeros para Detección de Fallas
Comparamos 4 transformers ligeros contra ML tradicional en 3 datasets reales. Solo TinyBERT-4L sobrevivió a la cuantización y latencia. Descubre qué modelo usar en edge.
¿Qué cambia tras el despliegue? Encuesta sobre aprendizaje en dispositivo TinyML
Descubre cómo el aprendizaje en dispositivo en TinyML enfrenta los cambios de distribución tras el despliegue. Encuesta de 70 trabajos analiza soluciones y brechas.