Chino inteligencia artificial científico Yang Hongxiaprofesor en Universidad Politécnica de Hong Kong (PolyU), busca democratizar los grandes modelos de lenguaje (LLM) permitiendo a hospitales y diversas empresas entrenar sus propios sistemas de IA.
Yang, que anteriormente trabajó en modelos de IA en ByteDanza Y Grupo holding AlibabaEs Academia Damodijo en una entrevista reciente con el South China Morning Post que su nuevo equipo para empezarInfiX.ai imaginó un mundo en el que varias empresas podrían formar sus propios LLM “de dominio específico”, que complementarían los modelos de IA disponibles comercialmente de grandes empresas de tecnología y desarrolladores de nuevas empresas. Alibaba es propietaria de la oficina de correos.
Según la página de inicio de InfinX.ai en plataformas de desarrollador GitHub Y cara de pelucheLa investigación de la startup “conduciría en última instancia a una IA generativa – un futuro en el que todos puedan acceder, contribuir y beneficiarse de la IA por igual”.
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“En los próximos cinco años, espero que tanto los consumidores como las empresas, especialmente las pequeñas y medianas empresas, tengan sus propios modelos de dominio específico”, dijo Yang, decano asociado de la Facultad de Ciencias Informáticas y Matemáticas de la universidad, así como director ejecutivo de la Academia de IA de PolyU.
Dijo que InfiX.ai, valorado en 250 millones de dólares después de su primera ronda de financiación, tenía la misión de construir “la última milla de la IA generativa”, haciendo que las aplicaciones de IA fueran accesibles para todos.
Esto se hace eco de la visión de Thinking Machines Lab, una nueva empresa fundada por el ex Abierto AI Mira Murati, directora de tecnología. Este unicornio de investigación y productos de IA, que supuestamente está en conversaciones para una nueva ronda de financiación que valoraría a la empresa en alrededor de 50.000 millones de dólares, dijo que se centra en “construir un futuro en el que todos tengan acceso al conocimiento y las herramientas necesarias para que la IA satisfaga sus necesidades y objetivos únicos”.
Entre sus diversos esfuerzos, InfiX.ai ha desarrollado métodos para crear sistemas de IA de alto rendimiento que requieren recursos informáticos mínimos, “haciendo que la IA avanzada sea accesible para organizaciones de todos los tamaños a través de técnicas como el entrenamiento de precisión del 8PM, la implementación de IA de vanguardia y soluciones para preservar la privacidad”, según la compañía.
Yang Hongxia es decano asociado de la Facultad de Ciencias de la Computación y Matemáticas de la Universidad Politécnica de Hong Kong. Foto: Folleto. alt=Yang Hongxia es decano asociado de la Facultad de Ciencias de la Computación y Matemáticas de la Universidad Politécnica de Hong Kong. Foto: Folleto.>
Los objetivos similares de Yang y Murati reflejan los esfuerzos de la industria de la IA para ampliar la adopción de la tecnología y al mismo tiempo ampliar el alcance de las innovaciones a través de los medios más rentables para las empresas.
Si bien una serie de grandes empresas de tecnología y unicornios de IA (start-ups valoradas en más de mil millones de dólares) han logrado avances en la IA generativa, Yang dijo que InfiX.ai tiene como objetivo permitir que varias instituciones, con tesoros privados de datos de sus industrias, desarrollen sus propios modelos de dominio específico “con recursos informáticos mínimos”.
Dijo que los modelos de código abierto, como los de búsqueda profundafueron entrenados sin datos de dominio específicos de la industria y, por lo tanto, solo pudieron implementarse con fines de “inferencia”, con alucinaciones generalizadas (resultados incorrectos o engañosos).
Yang dijo que los LLM fundamentales existentes han logrado avances técnicos en la resolución masiva de problemas, generación de códigos y diversas tareas generales, pero carecían de la capacitación para resolver problemas muy específicos, por ejemplo en atención médica como el tratamiento del cáncer. El entrenamiento previo de estos modelos a menudo se basa en datos generales de Internet, sin un contexto específico.
Según Yang, InfiX.ai proporcionó una “capacitación previa” continua para los LLM al incluir conocimientos específicos de la industria y datos de la empresa.
Autor de numerosos artículos sobre LLM, Yang dijo que los individuos y las empresas eventualmente tendrían acceso a sus propios modelos, junto con la continua proliferación de computadoras personales y teléfonos inteligentes. Mientras tanto, el desarrollo centralizado de tecnologías fundamentales de LLM se expandiría de la misma manera que se implementan las supercomputadoras en los laboratorios nacionales.
en el papel InfiMed-ORBIT: alinear los LLM con tareas complejas abiertas mediante capacitación incremental basada en rúbricas, Yang y sus coautores escribieron que el aprendizaje por refuerzo en los LLM a menudo falla en dominios abiertos como la consulta médica.
El desarrollo de la IA generativa, según Yang, ha entrado en la tercera etapa de aplicación, en la que los actores chinos de la IA pueden continuar con sus innovaciones. “La producción china funciona mejor porque tenemos muchos consumidores… y esa es la verdad”, dijo Yang.
En la primera mitad de 2025, China experimentó un aumento masivo en la adopción de IA generativa. 515 millones de usuariosla mayoría de los cuales prefería los modelos nacionales de IA, según un informe publicado el mes pasado por el Centro de Información de la Red de Internet de China.
Este artículo fue publicado originalmente en el Poste matutino del sur de China (SCMP)la voz más autorizada en la información sobre China y Asia durante más de un siglo. Para obtener más historias de SCMP, explore el aplicación SCMP o visite el SCMP Facebook Y Gorjeo páginas. Copyright © 2025 South China Morning Post Publishers Ltd. Todos los derechos reservados.
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