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Anthropic descubre nuevas formas de acceder a los procesos de razonamiento interno de Claude, abriendo perspectivas sobre cómo estos modelos generativos construyen respuestas. El hallazgo tiene implicaciones para la transparencia y confiabilidad de sistemas IA en aplicaciones críticas.
Fuente: MIT Technology Review
Nous Research desarrolló Contrastive Neuron Attribution (CNA), una técnica que identifica y desactiva circuitos neuronales específicos en modelos de lenguaje para dirigir su comportamiento sin reentrenamiento, modificación de pesos ni pérdida de capacidades generales.
Fuente: MarkTechPost
Tutorial completo sobre cómo aplicar SHAP para interpretar modelos de aprendizaje automático más allá de gráficos básicos de importancia. Compara diferentes métodos de explicación (Tree, Exact, Permutation, Kernel) y aborda detectores de desviación y modelos de caja negra.
Fuente: MarkTechPost