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AI fiable: conexión a tierra para mitigar las alucinaciones

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Este informe aborda el problema de las alucinaciones de la IA en los modelos generativos, en los que la IA produce información plausible pero incorrecta debido a su método de entrenamiento. Destaca los riesgos que plantean estas alucinaciones, especialmente en entornos críticos de toma de decisiones como la seguridad nacional. Para mitigar estos riesgos, el artículo introduce técnicas de fundamentación, que garantizan que las respuestas de la IA se basan en fuentes de datos verificadas y fiables, y no en predicciones. Al integrar la recuperación de información y el grounding, los sistemas de IA pueden generar resultados más fiables y precisos, mejorando la confianza y la utilidad en aplicaciones del mundo real.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Ética de la IA, Plataformas de IA, Aplicaciones de IA, Chips de IA, Unidades de procesamiento de IA, Aprendizaje no supervisado, Aprendizaje por refuerzo, Algoritmos ML, Preprocesamiento de datos, Formación de modelos, Evaluación de modelos

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