{"id":62546,"date":"2025-07-11T18:46:31","date_gmt":"2025-07-11T16:46:31","guid":{"rendered":"https:\/\/ticker-noticiasep.microcontenidos.com\/NoticiaRSS.vbhtml?user=FRND562DLP&cod=20250711184631"},"modified":"2025-07-11T18:46:31","modified_gmt":"2025-07-11T16:46:31","slug":"mundo-ai-flow-de-teleai-reconocido-por-omdia-como-un-marco-innovador-para-la-implementacion-y-distribucion-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webciudadana.net\/?p=62546","title":{"rendered":"Mundo: AI Flow de TeleAI reconocido por Omdia como un marco innovador para la implementaci\u00f3n y distribuci\u00f3n de IA"},"content":{"rendered":"\n
<\/div>\n

(Informaci\u00f3n remitida por la empresa firmante)<\/p>\n

\nSHANGHAI, 11 de julio de 2025 \/PRNewswire\/ — AI Flow, el innovador marco desarrollado por TeleAI, el Instituto de Inteligencia Artificial de China Telecom, ha sido reconocido como clave en la transformaci\u00f3n inteligente de la infraestructura y los servicios de telecomunicaciones en el \u00faltimo informe de Omdia, firma l\u00edder en investigaci\u00f3n y asesor\u00eda tecnol\u00f3gica. El informe destaca las excepcionales capacidades de AI Flow para abordar los desaf\u00edos de la implementaci\u00f3n de GenAI en el borde, mostrando su arquitectura de computaci\u00f3n en la nube, que optimiza el rendimiento y la eficiencia, as\u00ed como su innovadora combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan el informe, AI Flow facilita un flujo de inteligencia fluido, permitiendo que los agentes a nivel de dispositivo superen las limitaciones de un solo dispositivo y logren una funcionalidad mejorada. La misma red de comunicaci\u00f3n puede conectar LLM, VLM y modelos de difusi\u00f3n avanzados entre nodos heterog\u00e9neos. Al facilitar la integraci\u00f3n sin\u00e9rgica en tiempo real y la interacci\u00f3n din\u00e1mica entre estos modelos, este enfoque logra una inteligencia emergente que supera las capacidades de cualquier modelo individual.<\/p>\n

Lian Jye Su, analista jefe de Omdia, destac\u00f3 que AI Flow ha demostrado enfoques sofisticados para facilitar la colaboraci\u00f3n eficiente entre los niveles de dispositivo, borde y nube, y para lograr inteligencia emergente mediante operaciones de modelos conectivos e interactivos.<\/p>\n

La presentaci\u00f3n de AI Flow tambi\u00e9n ha atra\u00eddo gran atenci\u00f3n de la comunidad de IA en redes sociales globales. El analista de la industria de IA, EyeingAI, declar\u00f3 en X: \u00abEs una visi\u00f3n fundamentada y realista de hacia d\u00f3nde podr\u00eda dirigirse la IA\u00bb. El influencer tecnol\u00f3gico en IA, Parul Gautam, afirm\u00f3 en X que AI Flow est\u00e1 ampliando los l\u00edmites de la IA y est\u00e1 listo para dar forma al futuro de la conectividad inteligente.<\/p>\n

Cumplir la visi\u00f3n de inteligencia ubicua en las futuras redes de comunicaci\u00f3n<\/p>\n

\nAI Flow, bajo el liderazgo del profesor Xuelong Li, director de tecnolog\u00eda y cient\u00edfico jefe de China Telecom y director de TeleAI, se presenta para abordar los importantes desaf\u00edos que plantea el despliegue de aplicaciones emergentes de IA debido a las limitaciones de recursos de hardware y las limitaciones de la red de comunicaci\u00f3n, mejorando la escalabilidad, la capacidad de respuesta y la sostenibilidad de los sistemas de IA del mundo real. Se trata de un marco multidisciplinario dise\u00f1ado para permitir la transmisi\u00f3n fluida y la aparici\u00f3n de inteligencia a trav\u00e9s de arquitecturas de red jer\u00e1rquicas, aprovechando las conexiones entre agentes y las interacciones entre personas. En esencia, AI Flow se centra en tres puntos clave:<\/p>\n

\nColaboraci\u00f3n dispositivo-borde-nube: AI Flow aprovecha una arquitectura unificada dispositivo-borde-nube, integrando dispositivos finales, servidores de borde y cl\u00fasteres de nube para optimizar din\u00e1micamente la escalabilidad y permitir la inferencia de modelos de IA con baja latencia. Al desarrollar paradigmas de colaboraci\u00f3n eficientes, adaptados a la arquitectura de red jer\u00e1rquica, el sistema minimiza los cuellos de botella en la comunicaci\u00f3n y agiliza la ejecuci\u00f3n de la inferencia.<\/p>\n

Modelos familiares: Los modelos familiares se refieren a un conjunto de arquitecturas multiescala dise\u00f1adas para abordar diversas tareas y limitaciones de recursos dentro del marco de AI Flow. Estos modelos facilitan la transferencia fluida de conocimiento y la inteligencia colaborativa en todo el sistema gracias a sus capacidades interconectadas. Cabe destacar que los modelos familiares est\u00e1n alineados con las caracter\u00edsticas, lo que permite compartir informaci\u00f3n eficientemente sin necesidad de middleware adicional. Adem\u00e1s, mediante un dise\u00f1o colaborativo bien estructurado, la implementaci\u00f3n de modelos familiares en la red jer\u00e1rquica permite lograr una mayor eficiencia de inferencia con ancho de banda de comunicaci\u00f3n y recursos computacionales limitados.<\/p>\n

Aparici\u00f3n de la inteligencia basada en la conectividad y la interacci\u00f3n: AI Flow introduce un cambio de paradigma para facilitar la colaboraci\u00f3n entre modelos de IA avanzados, como los modelos LLM, los modelos de visi\u00f3n-lenguaje (VLM) y los modelos de difusi\u00f3n, impulsando as\u00ed una inteligencia emergente que supera la capacidad de cualquier modelo individual. En este contexto, la integraci\u00f3n sin\u00e9rgica de la colaboraci\u00f3n eficiente y la interacci\u00f3n din\u00e1mica entre modelos se convierte en un impulso clave para las capacidades de los modelos de IA.<\/p>\n

Consulte los art\u00edculos t\u00e9cnicos de AI Flow aqu\u00ed:<\/p>\n

\nhttps:\/\/www.arxiv.org\/abs\/2506.12479<\/p>\n

\nhttps:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/10884554<\/p>\n

\nPrimer paso de AI Flow: Modelo Familiar AI-Flow-Ruyi<\/p>\n

\nCabe destacar que TeleAI public\u00f3 la semana pasada en GitHhub la primera versi\u00f3n del modelo familiar AI Flow: AI-Flow-Ruyi-7B-Preview<\/p>\n

\nEl modelo est\u00e1 dise\u00f1ado para la arquitectura de servicios de modelos de dispositivo-borde-nube de pr\u00f3xima generaci\u00f3n. Su principal innovaci\u00f3n reside en las caracter\u00edsticas intermedias compartidas entre modelos de diferentes escalas, lo que permite al sistema generar respuestas con un subconjunto de par\u00e1metros basados en la complejidad del problema mediante un mecanismo de salida temprana. Cada rama puede operar de forma independiente, aprovechando su red de tallo compartida para reducir la computaci\u00f3n y lograr una conmutaci\u00f3n fluida. En combinaci\u00f3n con la implementaci\u00f3n distribuida de dispositivo-borde-nube, se logra la inferencia colaborativa entre modelos grandes y peque\u00f1os dentro de la familia, mejorando la eficiencia de la inferencia de modelos distribuidos.<\/p>\n

Direcci\u00f3n de c\u00f3digo abierto:<\/p>\n

\nhttps:\/\/github.com\/TeleAI-AI-Flow\/AI-Flow-Ruyi<\/p>\n

\nAcerca de TeleAI<\/p>\n

\nTeleAI, el Instituto de Inteligencia Artificial de China Telecom, es un equipo pionero de cient\u00edficos y entusiastas de la IA que trabaja para crear tecnolog\u00edas de IA revolucionarias que permitan construir la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de inteligencia ubicua y mejorar el bienestar de las personas. Bajo el liderazgo del profesor Xuelong Li, director de tecnolog\u00eda y cient\u00edfico jefe de China Telecom, TeleAI busca expandir continuamente los l\u00edmites de la cognici\u00f3n y las actividades humanas, impulsando la investigaci\u00f3n sobre gobernanza de la IA, flujo de IA, optoelectr\u00f3nica inteligente (con \u00e9nfasis en la IA incorporada) y agentes de IA.<\/p>\n

Para m\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n

\nhttps:\/\/www.teleai.com.cn\/product\/AboutTeleAI<\/p>\n

\nFoto — https:\/\/mma.prnewswire.com\/media\/2729356\/AI_Flow.jpg<\/p>\n

View original content:https:\/\/www.prnewswire.com\/news-releases\/ai-flow-de-teleai-reconocido-por-omdia-como-un-marco-innovador-para-la-implementacion-y-distribucion-de-ia-302503460.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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