Modelo de testamento abierto

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ResumenEl modelo de “innovaciones abiertas” (OI) puede compararse con la “triple hélice de las relaciones universidad-empresa-gobierno” (TH) como intento de encontrar una plusvalía en el acercamiento de la innovación industrial a la I+D pública. Mientras que la empresa es central en el modelo de OI, la TH añade la multicentralidad: además de las empresas, las universidades y los gobiernos (por ejemplo, regionales) pueden asumir papeles de liderazgo en los ecosistemas de innovación. Además de la transferencia de tecnología (transversal) en cada momento, uno puede centrarse en la dinámica de los bucles de retroalimentación. En condiciones específicas, los bucles de retroalimentación pueden convertirse en bucles de alimentación que impulsen los ecosistemas de innovación hacia la autoorganización y la generación autocatalítica de nuevas opciones. La generación de opciones puede ser más importante que las realizaciones históricas (“mejores prácticas”) para la viabilidad a largo plazo de los sistemas de innovación basados en el conocimiento. Un sistema sin suficientes opciones, por ejemplo, está bloqueado. La generación de redundancia -el indicador de la triple hélice- puede utilizarse como medida de las opciones no realizadas pero tecnológicamente viables dada una configuración histórica. Los distintos mecanismos de coordinación (mercados, políticas, conocimientos) ofrecen diferentes perspectivas sobre la misma información y, por tanto, generan redundancia. Una mayor redundancia no sólo estimula la innovación en un ecosistema al reducir la incertidumbre reinante, sino que también aumenta la sinergia y la capacidad de innovación de un sistema de innovación.

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Tomarse el tiempo necesario para comprender y elegir una estructura lógica para su casa le evitará tener que rehacer el trabajo en el futuro. Sin embargo, el modelo no pretende representar todos sus Grupos y Elementos.

Esto le ayudará a crear, generalizar y simplificar las Reglas basadas en patrones y propósitos. # Introducción a la Ontología y Relaciones El dibujo anterior muestra la relación entre los cuatro conceptos principales del modelo. Además de estas relaciones, existen restricciones. Como el modelo representa lo físico, no tiene sentido desviarse de estas restricciones.

En este ejemplo, la persiana de la sala de estar es miembro del grupo AllRollershutters, que podría utilizarse para determinar si hay alguna abierta y enviar órdenes a todas las persianas de la casa a la vez.

Por ejemplo, un ordenador podría tener puntos para encenderlo (enviar un paquete wake-on-lan), apagarlo (comando shell), determinar si está conectado (sondeo de red) y cuánta energía consume (enchufe de pared Z-Wave).

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El término “código abierto” se acuñó en 1998 en una sesión de estrategia celebrada por la Open Source Initiative (OSI). La OSI mantiene la Definición de Código Abierto (OSD), que establece mandatos sobre los términos de distribución de cualquier software que diga ser de código abierto. La OSI también mantiene una lista curada de licencias oficiales de código abierto que cumplen estas directrices.

La OSD ofrece una definición clara de lo que es el software de código abierto, pero no proporciona mucha información sobre cómo la adopción del código abierto afecta a la capacidad de una empresa para crear y ofrecer productos o servicios que la gente quiere y necesita. Dicho de otro modo, todavía hay un gran debate sobre la mejor manera de construir un negocio basado en el código abierto.

En este primer artículo de una serie de varias partes, sentaré las bases para entender qué son los productos, qué hacen los gestores de productos y cómo el código abierto puede considerarse una cadena de suministro. En futuros artículos, profundizaré en cada uno de estos temas, pero empezaré por diseccionar un vocabulario común, pero fundamentalmente confuso.

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Hemos entrenado un modelo lingüístico no supervisado a gran escala que genera párrafos de texto coherentes, alcanza el rendimiento más avanzado en muchas pruebas de referencia de modelado lingüístico y realiza tareas rudimentarias de comprensión lectora, traducción automática, respuesta a preguntas y resumen, todo ello sin necesidad de un entrenamiento específico.

Nuestro modelo, llamado GPT-2 (un sucesor de GPT), fue entrenado simplemente para predecir la siguiente palabra en 40 GB de texto de Internet. Debido a nuestra preocupación por las aplicaciones maliciosas de la tecnología, no publicamos el modelo entrenado. Como experimento de divulgación responsable, estamos publicando un modelo mucho más pequeño para que los investigadores experimenten con él, así como un documento técnico.

GPT-2 es un gran modelo de lenguaje basado en transformadores con 1.500 millones de parámetros, entrenado en un conjunto de datos[1] de 8 millones de páginas web. GPT-2 se entrena con un objetivo sencillo: predecir la siguiente palabra, dadas todas las palabras anteriores dentro de un texto. La diversidad del conjunto de datos hace que este sencillo objetivo contenga demostraciones naturales de muchas tareas en diversos dominios. GPT-2 es una ampliación directa de GPT, con más de 10 veces los parámetros y entrenado en más de 10 veces la cantidad de datos.