fuente: https://ai.epfl.ch/an-ai-capable-of-doubt-can-optimize-scientific-discovery/
Un equipo de la EPFL ha desarrollado un marco que entrena modelos de lenguaje a gran escala para crear sistemas de IA capaces de encontrar la configuración óptima o "receta" para un experimento científico.
Las herramientas computacionales modernas permiten a los científicos explorar un gran número de moléculas, materiales y reacciones químicas posibles. Sin embargo, probar todas las combinaciones en el laboratorio es lento y costoso. Entonces, ¿cómo eligen los investigadores la mejor "receta" para su experimento?
Un método llamado "optimización bayesiana" aprende de resultados previos, predice qué opciones parecen prometedoras y estima el grado de incertidumbre de dichas predicciones. Esto permite a los investigadores centrar sus próximos experimentos en las opciones más útiles para probar y evitar desperdiciar tiempo y dinero en posibilidades menos prometedoras.
Algunos enlazaban direcciones separadas, seguían exponiendo direcciones previamente concedidas después de cerrar la sesión o permitían el seguimiento a través d...
Leer artículo →El proyecto WinFsp ha corregido dos vulnerabilidades: CVE-2026-3006 (CVSS 7.0) y CVE-2026-7162 (CVSS 7.8). Ambas vulnerabilidades podrían otorgar a un atacante...
Leer artículo →Los investigadores rastrearon dos campañas que utilizaban identificadores de cliente OAuth falsificados, incluida una que afectó a más de 2 millones de usuarios...
Leer artículo →