Investigaciones de académicos y alumni IMC son aceptadas en NeurIPS 2025
16 de Octubre, 2025
El evento se realizará en diciembre en San Diego, Estados Unidos, y congregará a más de 10.000 expertos y representantes de la industria. Los trabajos de los investigadores del Instituto y graduados de la Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos abordan temáticas como los modelos de lenguaje que se usan en el desarrollo de la inteligencia artificial y un método matemático para medir y potenciar la capacidad de razonamiento de una IA.
La conferencia internacional Neural Information Processing Systems (NeurIPS) se ha convertido en uno de los eventos más masivos y relevantes en las áreas de aprendizaje de máquinas (machine learning), inteligencia artificial y el procesamiento de lenguaje natural. De hecho, cada año congrega a más de 10.000 académicos y representantes de la industria. Además, sus organizadores reciben casi 10.000 papers, de los cuales apenas el 25% es elegido para ser presentado en el evento.
La edición 2025, que este año se realizará entre el 2 y 7 de diciembre en San Diego, Estados Unidos, incluirá tres trabajos en los que participan académicos y alumni del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC UC). El primero se titula “Continuity and Isolation Lead to Doubts or Dilemmas in Large Language Models” y tiene entre sus coautores a Cristóbal Rojas, director del IMC UC e investigador del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), y Alexander Kozachinskiy, ex postdoctorado del IMC UC y actual investigador de CENIA.
Cristóbal Rojas.
El paper se enfoca en por qué a veces los modelos de lenguaje fallan. La investigación revela una dualidad clave, ya que la misma habilidad que permite a la inteligencia artificial ignorar errores (continuidad) también puede "cegarla" ante patrones nuevos y complejos, llevándola a un dilema o a un estado de duda. Llegar a comprender esta limitación es el primer paso para poder construir una IA más confiable.
La segunda investigación lleva por nombre “Strassen Attention, Split VC Dimension and Compositionality in Transformers” y entre sus autores destacan Cristóbal Rojas y Tomasz Steifer, ex postdoctorado del IMC. Junto a ellos están Matías Fuentes y Francisco Meza, titulados de la primera generación de la Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos, programa de pregrado a cargo del IMC UC.
Matías Fuentes y Francisco Meza.
En este caso, el estudio se centra en la interrogante de cómo medir y potenciar el razonamiento de la IA. Los investigadores elaboraron un método matemático para medir la capacidad de razonamiento de los componentes de una IA y, con ese conocimiento, diseñaron "Strassen Attention", una nueva tecnología que actúa como un "motor supercargado" para potenciarla.
El tercer trabajo se llama “A Compressive-Expressive Communication Framework for Compositional Representations” y tiene entre sus coautores a Mircea Petrache, académico IMC UC en cargo compartido con la Facultad de Matemáticas UC y también investigador de CENIA. En este caso, se presenta un sistema donde dos IAs colaboran y negocian para crear un lenguaje propio, estructurado y eficiente, un enfoque que permite que los modelos desarrollen una comprensión del mundo más profunda y análoga a la humana.
Mircea Petrache.
