La compresión de modelos de IA de Multiverse Computing acelera la inferencia en hardware estándar

Multiverse Computing, una empresa de computación inspirada en la mecánica cuántica, ha anunciado un nuevo enfoque para comprimir modelos de inteligencia artificial utilizando técnicas de factorización matricial como la descomposición en valores singulares (singular value decomposition, SVD). El método reduce el tamaño del modelo y los requisitos computacionales, permitiendo que modelos grandes se ejecuten de manera eficiente en CPU y GPU convencionales. En las pruebas, la técnica logró una aceleración de hasta 10 veces en la inferencia en CPU sin una pérdida significativa de precisión. La empresa afirma que esto podría democratizar la inteligencia artificial al reducir la dependencia de hardware especializado y costoso.