Lunes 2 de noviembre de 2026 ·
Yann LeCun y Randall Balestriero sostienen que los modelos de IA convergen en una misma representación del mundo
Randall Balestriero y Yann LeCun publicaron el 29 de octubre en arXiv un preprint, todavía sin revisión por pares, titulado "Proving and Improving the Platonic Representation Hypothesis with JEPAs". Según el trabajo, modelos que aprenden imágenes y texto por separado llegan a representaciones iguales si tratan distintas vistas de una misma escena como casos parecidos. En sus experimentos, un modelo de texto de 109 millones de parámetros se alineó con un modelo de imagen mejor que un LLM de 72.000 millones, con 42 veces menos muestras de entrenamiento que la predicción del siguiente token.
Qué significa
Sugiere que, para que los modelos compartan una misma representación, importa más qué datos se consideran parecidos que cuánto crecen, lo que cuestiona la carrera por modelos cada vez más grandes.
Fuentes originales
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