SUBSTRATE GENERATIVE AI

MODELOS DE LLM
CON UN CONJUNTO DE SOLUCIONES

para tareas complejas para empresas e instituciones

Responsabilidad

Ofrecemos un gobierno total de las decisiones de la IA para garantizar un uso ético de la misma y la ausencia de cajas negras para cumplir todas las normas de la nueva normativa sobre el uso de la Inteligencia artificial.

Usabilidad

No sólo creamos el corazón de su empresa, sino que también le proporcionamos la herramientas más avanzadas para el uso óptimo de este corazón, liberando el poder de la IA para impulsar una economía más eficiente y sostenible.

Soberanía

Un nuevo corazón de IA para su empresa o gobierno con un total control de los datos. Creamos tu propio modelo fundacional con un sistema On premise que te permite ser independiente y controlar dónde están tus datos y para qué se usan

Qué hacemos

Imagine un futuro en el que la tecnología no sólo comprenda las necesidades de su organización, sino que también se adapte y evolucione con ella. Eso es lo que ofrecen nuestras herramientas y modelos personalizados de IA generativa.

Estas soluciones son socios estratégicos que entienden el lenguaje de su negocio y se integran a la perfección en su ecosistema para empoderar a las empresas y los gobiernos con la tecnología de IA generativa más avanzada y nuevas herramientas para obtener una ventaja decisiva en la próspera economía de la IA.

Trabajamos para clientes de todo el mundo aplicando soluciones de IA en sus organizaciones:

ÚNETE A LA IA

Tecnología

Aprovechando su amplia experiencia en investigación y desarrollo desde 2017, Bren Worth y Mei Si han tenido un impacto significativo en los ámbitos del aprendizaje por refuerzo y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), contribuyendo al avance de la tecnología de IA con su trabajo pionero. Sus esfuerzos han dado lugar a desarrollos innovadores, muchos de los cuales han sido patentados o están en proceso de patente, y ahora son componentes fundamentales de diversas aplicaciones de IA.

Contribuciones de Bren Worth:

Con 17 patentes en curso, Bren Worth ha estado a la vanguardia de la innovación en el aprendizaje por refuerzo y el desarrollo de arquitecturas de modelos distribuidos para LLM. Su trabajo ha sido decisivo para mejorar las capacidades y la eficiencia de los sistemas de IA, estableciendo nuevos estándares para la industria. Estas patentes representan un salto adelante para hacer que los sistemas de IA sean más adaptables, inteligentes y capaces de gestionar tareas complejas con una precisión sin precedentes.

Investigación y Desarrollo de Mei Si:

Mei Si, que también es profesora asociada de ciencia cognitiva en el Instituto Politécnico Rensselaer de Nueva York, tiene un rico historial de colaboración con gigantes de la industria como IBM, Amazon y Disney. Ha realizado importantes contribuciones en diversos campos de la IA. Recientemente, su investigación se ha centrado en el avance de los grandes modelos lingüísticos, explorando su potencial y ampliando sus capacidades. En los últimos años, sus esfuerzos han dado lugar a descubrimientos y desarrollos clave que influirán en el futuro de la tecnología de IA.

Esfuerzos de colaboración:

Bren y Mei colaboraron en un artículo anterior sobre el aprendizaje por refuerzo, que introdujo un modelo de emociones. Esta innovadora investigación se ha convertido en una tecnología fundamental dentro de la solución Meta-Control en el ecosistema Serenity AI Hub, lo que ilustra su experiencia y visión colectivas en la mejora de la capacidad de la IA para comprender y procesar emociones y respuestas similares a las humanas, enriqueciendo así la interacción de la IA con el mundo.

Nuestra experiencia

Sus contribuciones colectivas, que abarcan patentes, trabajos de investigación y proyectos de colaboración, ponen de relieve su papel fundamental en el avance de la tecnología de IA. Explora sus notables patentes e investigaciones para profundizar en las innovaciones que Bren Worth y Mei Si han aportado al campo de la IA.

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Documento 1

Arquitectura integrada de agente multitarea con comportamiento guiado similar al afecto

Por Bren Worth de sustrato AI y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY

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Documento 1

Arquitectura integrada de agente multitarea con comportamiento guiado similar al afecto

Por Bren Worth de Substrato AI y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY

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Documento 3

Generación de historias visuales basadas en emociones y palabras clave

Por Yuetian Chen, Ruohua Li, Bowen Shi, Peiru Liu, y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY

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Documento 3

Generación de historias visuales basadas en emociones y palabras clave

Por Yuetian Chen, Ruohua Li, Bowen Shi, Peiru Liu, y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY

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Documento 6

Hacia una evaluación adecuada de los sistemas conversacionales automatizados

Por Abraham Sanders, Mara Schwartz, Albert Chang, Shannon Briggs, Jonas Braasch, Dakuo Wang, Mei Si y Tomek Strzalkowski

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Documento 6

Hacia una evaluación adecuada de los sistemas conversacionales automatizados

Por Abraham Sanders, Mara Schwartz, Albert Chang, Shannon Briggs, Jonas Braasch, Dakuo Wang, Mei Si y Tomek Strzalkowski

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Patentes

Tenemos 17 patentes en curso

Gestionado por Cooley LLP en EE.UU.

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Patentes

Tenemos 17 patentes en curso

Gestionado por Cooley LLP en EE.UU.

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Documento 4

Hacia un agente de diálogo autónomo consciente de la progresión

Por Abraham Sanders, Tomek Strzalkowski, Mei Si, Albert Chang, Deepanshu Dey, Jonas Braasch (Instituto Politécnico Rensselaer de NY) y Dakuo Wang (IBM Research, EE.UU.)

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Documento 4

Hacia un agente de diálogo autónomo consciente de la progresión

Por Abraham Sanders, Tomek Strzalkowski, Mei Si, Albert Chang, Deepanshu Dey, Jonas Braasch (Instituto Politécnico Rensselaer de NY) y Dakuo Wang (IBM Research, EE.UU.)

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Documento 7

Un corpus para la inferencia de sentido común en el Cloze Test de cuentos

Por Bingsheng Yao, Ethan Joseph, Julian Lioanag y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY)

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Documento 7

Un corpus para la inferencia de sentido común en el Cloze Test de cuentos

Por Bingsheng Yao, Ethan Joseph, Julian Lioanag y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY)

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Documento 2

Instrucciones paso a paso para generar humor

Por Yuetian Chen, Bowen Shi y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY

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Documento 1

Instrucciones paso a paso para generar humor

Por Yuetian Chen, Bowen Shi y Mei Si del Instituto Politécnico Rensselaer de NY

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Documento 5

Bergeron: Combatir los ataques adversarios mediante un marco de alineación basado en la conciencia

Por Matthew Pisano, Peter Ly, Abraham Sanders, Tomek Strzalkowski y Mei Si (Instituto Politécnico Rensselaer de NY) y Bingsheng Yao y Dakuo Wang (Universidad Northeastern)

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Documento 5

Bergeron: Combatir los ataques adversarios mediante un marco de alineación basado en la conciencia

Por Matthew Pisano, Peter Ly, Abraham Sanders, Tomek Strzalkowski y Mei Si (Instituto Politécnico Rensselaer de NY) y Bingsheng Yao y Dakuo Wang (Universidad Northeastern)

Trabajo actual

Trabajamos en la próxima generación de IA generativa aplicando esta tecnología para que empresas y gobiernos puedan utilizarla para construir una economía más sostenible. Este trabajo se ha desarrollado de dos maneras:

1. Nueva generación de herramientas. Nuestros copilotos especializados en IA son algo más que asistentes: son colaboradores inteligentes que trabajan codo con codo con su equipo. Imagina tener un experto en cada área, siempre disponible para ofrecer análisis de datos en tiempo real, sugerencias basadas en conocimientos y estrategias optimizadas para cada reto. Estos copilotos liberan a su equipo de las cargas de las tareas rutinarias, permitiéndoles centrarse en lo que realmente importa: la innovación y el crecimiento estratégico.

2. Modelos de lenguaje.. Estamos desarrollando modelos LLM para empresas y gobiernos para llevar la IA al siguiente nivel, todos ellos en la nube o en las instalaciones para poder controlar los datos.

Equipo