Show HN: HackerNews para artículos de investigación
(papertalk.xyz)Cómo la IA está cambiando la vida diaria de los desarrolladores
- Del código de hoy a la sinfonía de mañana: la transformación de la IA en la vida diaria de los desarrolladores hacia 2030
- La IA automatiza y optimiza las tareas rutinarias de los desarrolladores, permitiéndoles enfocarse en trabajo más creativo.
- Al encargarse de tareas repetitivas como escribir código, depurar y hacer pruebas, la IA permite que los desarrolladores se concentren en resolver problemas de mayor nivel.
- Se espera que, con el avance de las herramientas de IA, la productividad y la eficiencia de los desarrolladores mejoren significativamente.
Radio Wi-Fi basada en AI/ML
- Hacia una radio Wi-Fi definida por AI/ML: panorama general, desafíos y hoja de ruta
- Panorama del rumbo de desarrollo y los desafíos de las radios Wi-Fi que aprovechan IA y machine learning.
- Busca optimizar el rendimiento de la red y mejorar la experiencia del usuario.
- Presenta una hoja de ruta para futuros avances tecnológicos.
Control predictivo de modelos económicos
- Control predictivo de modelos económicos eficiente para procesos de tratamiento de agua usando operadores de Koopman basados en aprendizaje
- Propone un método de control predictivo de modelos económicos que usa operadores de Koopman basados en aprendizaje para aumentar la eficiencia de los procesos de tratamiento de agua.
- Permite un control más preciso y eficiente que los métodos existentes.
- Se espera una reducción de costos y una mejora del rendimiento en los procesos de tratamiento de agua.
Capacidades metacognitivas de los grandes modelos de lenguaje
- Capacidades metacognitivas de los grandes modelos de lenguaje: una exploración en la resolución de problemas matemáticos
- Estudio que aplica las capacidades metacognitivas de los grandes modelos de lenguaje (LLM) a la resolución de problemas matemáticos.
- Explora si los LLM pueden reconocer y corregir sus propios errores durante el proceso de resolución.
- Se espera que los LLM con mejores capacidades metacognitivas sean útiles para resolver problemas más complejos.
Límites de la investigación responsable en IA dentro de las empresas
- La escasa profundidad y amplitud de la investigación responsable en IA dentro de las empresas
- La investigación en IA de las empresas a menudo no considera suficientemente la responsabilidad y la ética.
- La profundidad y el alcance de la investigación son limitados, y en algunos casos no cumplen con la responsabilidad social.
- Se necesita una investigación en IA más integral y responsable.
Herramientas open source de evaluación de IA
- Evaluación open source de IA: proliferación de herramientas de análisis de IA, replicación de modelos competidores y el dataset Zhousidun
- Aparición y uso de diversas herramientas open source para evaluar IA.
- Se han desarrollado herramientas que permiten replicar y comparar modelos competidores.
- Se presentan casos de evaluación de desempeño de IA usando el dataset Zhousidun.
Los terremotos y la riqueza de las naciones
- Los terremotos y la riqueza de las naciones: los casos de Chile y Nueva Zelanda
- Análisis del impacto de los terremotos en la economía nacional.
- Explora el proceso de recuperación económica tras un terremoto a través de los casos de Chile y Nueva Zelanda.
- Mejora la comprensión del impacto a largo plazo de los desastres naturales sobre la economía.
Eliminación de ruido en interacción mano-objeto con conciencia física
- Eliminación de ruido en interacción mano-objeto con conciencia física
- Elimina, mediante métodos basados en física, el ruido generado en la interacción entre la mano y los objetos.
- Puede aplicarse en realidad virtual y robótica mediante un modelado más preciso de la interacción.
- Se espera mejorar la naturalidad y precisión de la interacción.
Valoración neutral al riesgo de opciones bajo movimiento browniano aritmético
- Valoración neutral al riesgo de opciones bajo movimiento browniano aritmético
- Propone un método para valorar opciones usando un modelo de movimiento browniano aritmético.
- Mejora la precisión del precio de las opciones mediante una valoración neutral al riesgo.
- Ofrece una herramienta útil para la negociación de opciones en los mercados financieros.
¿La rentabilidad compuesta anual de Medallion supera el 35%?
- ¿La rentabilidad compuesta anual de Medallion supera el 35%?
- Analiza si la rentabilidad compuesta anual del fondo Medallion supera el 35%.
- Explora las causas de su alta rentabilidad y su sostenibilidad.
- Proporciona información importante para los inversionistas.
La IA debatible necesita argumentación computacional
- La IA debatible necesita argumentación computacional
- Se requiere argumentación computacional para reducir la posibilidad de disputa sobre las decisiones de los sistemas de IA.
- Propone métodos para aumentar la transparencia y la confiabilidad.
- Contribuye a resolver problemas éticos de la IA.
Alineación estratégica de TI en finanzas descentralizadas
- Alineación estratégica de TI en finanzas descentralizadas (DeFi): CBDC y monedas digitales
- Examina el papel de las monedas digitales y las monedas digitales de banco central (CBDC) en sistemas de finanzas descentralizadas.
- Busca mejorar la eficiencia y la seguridad mediante una alineación estratégica de TI.
- Presenta la dirección futura del desarrollo de DeFi.
Superar la sobreutilización médica con IA
- Superar la sobreutilización médica con IA: una investigación experimental
- Busca resolver el problema del uso excesivo de recursos médicos mediante IA.
- Verifica la efectividad de la IA a través de una investigación experimental.
- Se espera una reducción de costos médicos y una mejora en la eficiencia.
Colaboradores de IA en entornos educativos y profesionales
- Colaboradores de IA: conectar la interacción humano-IA en entornos educativos y profesionales
- Explora las posibilidades de colaboración entre IA y humanos en entornos educativos y profesionales.
- Propone maneras en que la IA puede mejorar el aprendizaje y la eficiencia laboral.
- Se espera obtener mejores resultados a través de la interacción entre humanos e IA.
Adaptación social a una IA avanzada
- Adaptación social a una IA avanzada
- Explora formas de adaptación social frente a tecnologías de IA avanzadas.
- Presenta el impacto de la IA en la sociedad y posibles respuestas ante ello.
- Se requieren políticas y estrategias para la convivencia entre IA y seres humanos.
Mapa de rutas de diseño para sistemas de aprendizaje por refuerzo colaborativos humano-IA
- Mapa de rutas de diseño para sistemas de aprendizaje por refuerzo colaborativos humano-IA: estudio y clasificación
- Explora rutas de diseño para sistemas de aprendizaje por refuerzo en los que colaboran humanos e IA.
- Analiza diversos métodos de diseño y sus ventajas y desventajas.
- Presenta direcciones para futuras investigaciones.
Aplicaciones financieras del quantum machine learning
- Aplicaciones financieras del quantum machine learning
- Presenta casos de aplicación de técnicas de machine learning con computación cuántica en el sector financiero.
- Permite predicciones más rápidas y precisas que los modelos financieros tradicionales.
- Se esperan cambios innovadores en los mercados financieros.
Modos de desarrollo económico sostenible
- Modos de desarrollo económico sostenible
- Propone diversas estrategias y métodos para un desarrollo económico sostenible.
- Explora formas de lograr al mismo tiempo la protección ambiental y el crecimiento económico.
- Se requieren políticas y planes de ejecución para el desarrollo sostenible.
Seguridad humano-IA
- Seguridad humano-IA: descendientes de la IA generativa y de la seguridad de sistemas de control
- Explora los problemas de seguridad de la IA generativa y de los sistemas de control.
- Propone métodos para una interacción segura entre humanos e IA.
- Se espera mejorar la confiabilidad y la seguridad de los sistemas de IA.
Convergencia de inteligencia natural e inteligencia artificial
- Inteligencia convergente: fusión de la inteligencia natural y la inteligencia artificial para aumentar la eficiencia en la resolución de problemas
- Mejora de la eficiencia en la resolución de problemas mediante la convergencia de inteligencia natural e inteligencia artificial.
- Presenta casos de aplicación de inteligencia convergente en diversos campos.
- Explora direcciones futuras de investigación y posibilidades de desarrollo.
Opinión de GN⁺
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El avance de la IA y el cambio en el rol de los desarrolladores
- La IA permite enfocarse en trabajo creativo al automatizar las tareas repetitivas de los desarrolladores.
- Los desarrolladores pueden usar herramientas de IA para concentrarse en resolver problemas de mayor nivel.
- Se espera que el avance de las herramientas de IA mejore significativamente la productividad y la eficiencia de los desarrolladores.
-
La necesidad de una investigación responsable en IA
- La investigación en IA de las empresas a menudo no considera suficientemente la responsabilidad y la ética.
- Se necesita una investigación en IA más integral y responsable.
- Es importante una investigación en IA que cumpla con la responsabilidad social.
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Las posibilidades de colaboración entre IA y humanos
- La colaboración entre IA y humanos puede producir mejores resultados.
- Explora las posibilidades de colaboración entre IA y humanos en entornos educativos y profesionales.
- Propone maneras en que la IA puede mejorar el aprendizaje y la eficiencia laboral.
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Desarrollo económico sostenible
- Propone diversas estrategias y métodos para un desarrollo económico sostenible.
- Explora formas de lograr al mismo tiempo la protección ambiental y el crecimiento económico.
- Se requieren políticas y planes de ejecución para el desarrollo sostenible.
-
La seguridad de los sistemas de IA
- Explora los problemas de seguridad de la IA generativa y de los sistemas de control.
- Propone métodos para una interacción segura entre humanos e IA.
- Se espera mejorar la confiabilidad y la seguridad de los sistemas de IA.
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
Si hubiera visto a alguien usarlo durante solo 1 minuto desde al lado, probablemente el flujo habría sido así: entró a la página e intentó encontrar un elemento con comentarios, pero todos aparecían como 0 Comments; luego hizo clic en "Comments" del paper de AGI, pero no era un enlace y no pasó nada.
En HN, si haces clic en el título de un paper se abre el enlace original, pero en este sitio parecía que el título abría la página de discusión.
Al entrar a https://www.papertalk.xyz/papers/2404.10731v1, en realidad sí había 3 comentarios, pero el contador de comentarios de arriba seguía en 0, y el contenido de los comentarios también parecía una cadena aleatoria de prueba.
Ojalá el proyecto siga mejorando y crezca mucho.
La estructura en árbol de los comentarios normalmente hace que la mayor parte de la discusión ocurra debajo de unos pocos comentarios muy votados, y da la impresión de que quizá no sea lo ideal para el discurso científico. Aun así, no sé qué sería mejor.
Por otro lado, también se puede ver a los papers y las revistas científicas como una red social de altísima latencia donde las respuestas llegan en forma de papers que citan ese trabajo.
La alta latencia podría ser una característica, y la posibilidad de responder de inmediato y sin pensar demasiado definitivamente baja la calidad.
Creo que los posts de papers al final conviene que sean impulsados por los usuarios. Aun así, entiendo el enfoque de llenarlo automáticamente para bootstrapear el sitio.
Si perteneces a una comunidad pequeña de investigación, podrías pedirle a la gente que publique artículos que les hayan parecido interesantes, y al principio limitar el alcance a esa comunidad.
Aquí va un clip relacionado de una entrevista con Paul Graham: https://youtu.be/rCkCA1EaoVo?si=R6l9UNDjU0yR-fcL y creo que esto sigue aplicando aunque no sea una "startup".
Igual, dudo que este formato sea bueno para discutir papers. Los papers tienen muchas secciones pequeñas que se pueden debatir en detalle, y eso me parece difícil en un formato lineal de comentarios controlado por votos positivos y negativos.
La idea es buena, pero estaría bien aumentar el contraste de colores. El texto gris claro sobre fondo claro hace que sea muy difícil de leer. Estoy usando Firefox en Ubuntu.
El futuro ideal de la publicación científica probablemente se parecería a esto: una base de datos tipo arXiv que contenga la mayoría de los resultados, naturalmente replicada en varios lugares, y múltiples frontends como este.
Ya no habría revistas académicas, y la revisión de revistas sería reemplazada por el respaldo de organizaciones similares en arXiv o una página parecida.
Gracias por avanzar uno de los pasos necesarios para hacer posible eso.
Incluso una simple sección de comentarios habría hecho más fácil detectar esas cosas.
Además, las tarifas de publicación y los cobros a lectores son tan altos, y supuestamente ese dinero financia un proceso detallado de revisión por pares, pero aun así se les escapan demasiados defectos evidentes.
La revisión por pares sigue siendo necesaria, pero me gustaría que fuera una forma más abierta. Desde hace años he querido una simple sección de comentarios donde los lectores promedio puedan dejar su opinión.
Normalmente busco papers de investigación en conferencias conocidas. Supongo que en otras áreas bastará con buscar sus conferencias, y en lenguajes de programación están lugares como SPLASH, ECOOP, PLDI e ICFP.
Si quieres encontrar papers nuevos importantes, puedes mirar ahí.
En las universidades suele haber clases de "seminario" y "grupos de lectura" donde se discuten papers influyentes, y a veces también incluyen papers antiguos. Es parecido a lo que este sitio intenta hacer, pero de manera presencial.
Lamentablemente, los seminarios y grupos de lectura en sí por lo general no son públicos, pero algunos sitios web sí lo son, y todavía quedan sitios viejos con listas de papers.
En PL, también se pueden encontrar muchos papers destacados en el archivo del subreddit r/ProgrammingLanguage, y también se pueden buscar listas como https://www.cis.upenn.edu/~bcpierce/courses/670Fall04/GreatW... y https://github.com/imteekay/programming-language-research?ta....
Para papers de informática más generales, también encontré https://github.com/papers-we-love/papers-we-love
Hay una razón por la que, como científico profesional, veo difícil que esto tenga éxito. Gran parte de la investigación es basura y no se puede reproducir
La mitad de los artículos que he leído en los últimos 5 años, si no eran de Nature o de revistas de primer nivel, muchas veces ni siquiera valían el tiempo invertido, y aun en esos casos el retorno de la inversión era bajo
Se necesita bastante conocimiento para leer y entender bien un artículo. En posgrado me tomaba entre 4 y 6 horas revisar uno por encima
Si la pregunta es si uno quiere discutir solo la visión de alto nivel del artículo, probablemente no; y si la pregunta es si uno quiere dedicar 4 a 6 horas para entender bien los matices de un artículo válido, probablemente tampoco
La mayoría de los investigadores ya tienen demasiado trabajo. Incluso si están en posición de aportar ideas sobre un tema muy específico, entre el trabajo y las responsabilidades externas ya no les queda tiempo
Es muy probable que el jardín que intentas cultivar no tenga suficiente catalizador ni incentivos de participación. Más bien, podría funcionar mejor una versión donde un modelo GPT resuma los artículos y el público general discuta ese resumen de alto nivel
Después de enterarme de lo terribles que son las condiciones laborales en la academia, decidí no entrar. Ahora llevo una vida más cómoda, así que me gustaría que hubiera accesibilidad a los avances e investigaciones recientes, es decir, visibilidad
Esto me recuerda a esta historia: https://spectrum.ieee.org/coordinated-robotics-winner-nasa-s...
Incluso las revistas de primer nivel o fuentes parecidas parecen estar influidas por el dinero, con grandes empresas empujando estudios que les convienen, y las fuentes pequeñas, como dijiste, están llenas de porquerías
¿Hay alguna forma de sacar joyas de entre la basura?
Desde hace algunos años dejé los cómics y empecé a leer artículos interesantes de campos adyacentes
Nature y Science son buenos ejemplos, pero la mayoría de la gente que conozco los trata como revistas de entretenimiento. Claro, si publican su artículo ahí, de repente se vuelve lo más importante del mundo
La calidad de las publicaciones varía mucho, pero PNAS, Cell, IEEE suelen ser buenas fuentes y, si evitas la investigación puramente computacional, por lo general estás a salvo. No hay tanta gente manipulando datos experimentales
Para dar soporte a campos con muchas matemáticas, sugiero implementar fórmulas LaTeX en los comentarios. Con comentarios en texto plano, algunas ideas casi no se pueden expresar
Me gusta la idea y la simplicidad. Como comentario menor, me pregunto si se podría hacer la UI un poco más amigable para móviles
O si existe una API para que otras personas puedan crear interfaces distintas
De nuevo, esto es algo que debería existir, y gracias por sacarlo al mundo
La función que más agradezco de HackerNews es que se puede usar incluso con JavaScript desactivado
Sé que soy minoría, pero también sé que algunos colegas y miembros de esta comunidad navegan sin JS. Somos pocos, pero no soy el único
Vale la pena tenerlo en cuenta, sobre todo si el sitio sirve para ofrecer texto y recopilar enlaces