Desde que Google publicó el famoso paper «Attention Is All You Need» en 2017, la inteligencia artificial vivió un antes y un después. Esa propuesta introdujo los Transformers, una arquitectura que permitió procesar secuencias más largas de datos en paralelo, sentando las bases para modelos como GPT o BERT. Pero con los años, también quedaron claros sus límites: el coste computacional y energético aumenta drásticamente cuando el contexto crece, algo crítico en tareas que requieren manejar millones de datos. Continúa leyendo «China se inspira en el cerebro humano para avanzar en inteligencia artificial con SpikingBrain-1.0»
