Diario de IA - 2025-06-23(Edición matutina)

Palabras clave：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, colapso del modelo, industria de servicios de datos de IA, rendimiento de modelos de texto largo, diseño MoE, autocapacitación de modelos, aumento de la tasa de errores

🔥 Destacado

SurgeAI营收超越ScaleAI，引发行业关注: SurgeAI, una empresa fundada en 2019 y sin financiación de capital riesgo, supuestamente ha superado los 1.000 millones de dólares en ingresos anuales, sobrepasando a su competidor ScaleAI (ingresos previstos de 870 millones de dólares para 2024). SurgeAI ha mantenido su rentabilidad y el rendimiento de su modelo en etiquetado de datos y datos post-entrenamiento supera al de ScaleAI, especialmente en ciertos dominios específicos. Esta noticia ha provocado discusiones sobre el panorama competitivo y los modelos de negocio en la industria de servicios de datos para IA, especialmente sobre el potencial de las startups B2B autofinanciadas (bootstrapped). (Fuente: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax发布MiniMax-M1模型，挑战长文本处理与推理: MiniMax ha presentado el modelo abierto de texto largo MiniMax-M1, que ha demostrado un rendimiento sobresaliente en la prueba de texto largo Fiction.liveBench, comparable al de Gemini 2.5 Pro-preview 05-06. MiniMax-M1 utiliza un diseño de Mezcla de Expertos (MoE), un mecanismo de atención ultrarrápido Lightning Attention, soporta una ventana de contexto de 1M de tokens y emplea el nuevo algoritmo CISPO para el aprendizaje por refuerzo, con un coste computacional que se afirma es 4 veces inferior al de DeepSeek-R1. Su entrenamiento solo requirió 3 semanas y 512 GPUs de gama alta. Esto indica que, en la comprensión de texto largo y la inferencia eficiente, el mecanismo de atención lineal original basado en la arquitectura Shazeer muestra un enorme potencial. (Fuente: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune回顾早期OpenAI：感觉像发现外星人并帮助他们到来: El investigador de IA Jeff Clune describió en una entrevista sus primeras experiencias en OpenAI, afirmando que se sentía como si un astrónomo hubiera descubierto extraterrestres dirigiéndose hacia la Tierra, y que el equipo no solo observaba, sino que también proporcionaba información a estos “extraterrestres” (metafóricamente, la IA), ayudándoles a desarrollarse. Esta metáfora revela vívidamente el asombro, la emoción y los complejos sentimientos sobre un futuro desconocido que experimentaban los primeros investigadores de IA ante el potencial de una inteligencia artificial general en rápido desarrollo, al mismo tiempo que insinúa la incertidumbre sobre la dirección y el impacto del desarrollo de la IA. (Fuente: Reddit r/artificial)

Jeff Clune dice que los inicios de OpenAI se sintieron como ser un astrónomo y avistar alienígenas en camino a la Tierra: "No solo estábamos viendo llegar a los alienígenas, también les estábamos dando información. Estábamos ayudándoles a venir."

“模型崩溃”现象引发持续讨论，研究者观点不一: Continúa el debate sobre si el reentrenamiento continuo de grandes modelos de lenguaje (LLM) con contenido generado por ellos mismos podría conducir al “colapso del modelo” (model collapse) (es decir, que las salidas del modelo se vuelvan repetitivas, superficiales y propensas a errores). Los críticos argumentan que este autoentrenamiento expondría al modelo a fragmentos de lenguaje cada vez más limitados y sesgados (sus propios clichés de alta probabilidad), lo que llevaría a la pérdida de vocabulario poco común, sintaxis compleja y significados sutiles. Sin embargo, algunos investigadores consideran que esta preocupación podría ser una idea “ingenua” de 2023, sugiriendo que ya existen o están surgiendo soluciones. (Fuente: teortaxesTex)

🎯 Tendencias

Essential AI创始人谈及公司愿景，欲做“西方的DeepSeek”: Ashish Vaswani, primer autor del paper “Attention is All You Need” y fundador de Essential AI, declaró en una entrevista con The Economic Times que espera que su empresa se convierta en “el DeepSeek de Occidente”. Esto indica que los logros de DeepSeek en el campo de la IA han obtenido el reconocimiento de investigadores internacionales de primer nivel y podría convertirse en un objetivo a alcanzar e imitar por otras empresas de IA, reflejando al mismo tiempo la coexistencia de competencia y cooperación global en el ámbito de la IA. (Fuente: teortaxesTex)

华为MateBook X90芯片确认为中芯国际N+2工艺: Tras un desmontaje del Huawei MateBook X90 por TechInsights, se descubrió que el modelo de chip que incorpora es el H252G63, M0=40nm, utilizando el proceso N+2 de Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC), y no los rumoreados nodos de 5nm o N+3. Este descubrimiento aclara las especulaciones previas sobre el proceso de fabricación de los chips de Huawei y proporciona nueva información para evaluar la capacidad de investigación y desarrollo independiente de la industria de semiconductores de China. No obstante, algunos usuarios consideran que si su rendimiento en benchmarks multinúcleo (aproximadamente equivalente al M3) es cierto, la propuesta de valor del MateBook Fold sigue siendo atractiva. (Fuente: teortaxesTex, teortaxesTex)

谷歌Gemini API缓存基础设施重大更新，提升视频与PDF处理速度: Google ha anunciado una importante actualización de la infraestructura de caché de su API Gemini. Tras la actualización, el tiempo hasta el primer byte (TTFT) para vídeos que aciertan en caché se ha acelerado 3 veces, y para PDF, 4 veces. Además, la brecha de velocidad entre la caché implícita y la explícita también se ha reducido, y se está llevando a cabo una optimización continua para archivos de audio grandes. Estas mejoras tienen como objetivo aumentar la velocidad de respuesta y la eficiencia de la API Gemini al procesar contenido multimedia. (Fuente: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee推出首款基础模型AFM-4.5B-Preview: La empresa Arcee ha lanzado la versión preliminar de su primer modelo fundacional, AFM-4.5B-Preview. Este modelo, con menos de 10B de parámetros y desarrollado en 5 meses, tiene como objetivo satisfacer la demanda de los clientes por modelos fundacionales pequeños de mayor calidad. Esto refleja que, mientras el campo de la IA persigue modelos con más parámetros, también se presta atención a la investigación, desarrollo y aplicación de modelos pequeños eficientes y para necesidades específicas. (Fuente: TheZachMueller)

PokéChamp：LLM在竞技宝可梦对战中达到专家级水平: Un nuevo paper presenta un agente LLM minimax llamado PokéChamp, que, sin ningún entrenamiento específico en Pokémon, ha alcanzado un nivel de Elo correspondiente al 10%-30% superior de los jugadores humanos en batallas competitivas en la plataforma Pokémon Showdown. Esta investigación demuestra el potencial de los grandes modelos de lenguaje en el ámbito de los juegos de estrategia complejos, alcanzando un alto nivel competitivo mediante capacidades de razonamiento general incluso sin datos específicos del dominio. El código está disponible en GitHub. (Fuente: jpt401)

新型开源音乐生成模型SongBloom发布，支持人声: Se ha lanzado un modelo de generación de música de código abierto llamado SongBloom, capaz de generar música que incluye voces. Este avance proporciona nuevas herramientas de IA para el campo de la creación musical, reduce las barreras para la producción musical y podría impulsar la generación de contenido musical personalizado. (Fuente: DhruvBatraDB)

苹果发布论文探讨超越文本压缩的Tokenizer评估: El equipo de investigación de aprendizaje automático de Apple ha publicado un paper titulado ‘Beyond Text Compression: Evaluating Tokenizers Across Scales’. La investigación se centra en cómo evaluar de manera más integral el rendimiento de los segmentadores de texto (Tokenizers) en diferentes escalas y condiciones, lo cual es crucial para que los grandes modelos de lenguaje comprendan y generen texto. (Fuente: dl_weekly)

WINGS：防止多模态大模型纯文本遗忘的双学习器架构: Un paper de IA presenta una arquitectura de doble aprendiz llamada WINGS, diseñada para prevenir el problema del olvido de información de texto puro en los grandes modelos de lenguaje multimodales (MLLM) durante el procesamiento. Esta arquitectura podría mantener y reforzar la comprensión y memoria semántica del texto por parte del modelo mediante módulos o mecanismos especializados, lo cual es de gran importancia para mejorar el rendimiento de los MLLM en tareas transmodales. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)

深度学习用于高亲和力蛋白质结合大环化合物的从头设计: Un estudio demuestra el uso de técnicas de deep learning para diseñar con precisión y de novo macrociclos que se unen a proteínas con alta afinidad. Esto indica que la IA tiene un enorme potencial en los campos del descubrimiento de fármacos y el diseño molecular, pudiendo acelerar el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos y diseñar macromoléculas farmacéuticas con propiedades de unión específicas. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)

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