La decimocuarta Conferencia Internacional de Aprendizaje Representativo (ICLR) concluye hoy en Río de Janeiro. Este evento cierra casi una semana llena de presentaciones, discusiones y demostraciones de investigación de destacados científicos de inteligencia artificial de la academia y la industria tecnológica. Aquí están las innovaciones que Apple presentó.

Apple presentó numerosos trabajos en ICLR 2026

Aunque ICLR no es muy conocido por el público en general, se considera desde hace más de una década como una de las conferencias más respetadas y prestigiosas en el campo del aprendizaje automático.

Este año se llevó a cabo del 23 al 27 de abril y abarcó cuatro pabellones y el centro de conferencias del Centro de Convenciones Riocentro en Río de Janeiro. ICLR 2026 reunió a expertos e investigadores en aprendizaje automático e inteligencia artificial de todo el mundo, desde China hasta India, y desde los Estados Unidos hasta Europa.

Además, reunió a grandes empresas tecnológicas como Amazon, Tencent, Google, Microsoft, Ant Group, ByteDance, Huawei, Meta, Salesforce, Shopify y Apple como patrocinadores y exhibidores. También participaron empresas de Wall Street y de la industria financiera más amplia, como Capital One, Jane Street y Citadel.

Como anunció hace unos días, Apple abrió un stand en el evento y presentó un impresionante modelo de código abierto llamado apple sharp 9to5mac, que convierte imágenes 2D en espacios 3D en solo unos segundos. También se mostró la extracción de LLM en MLX, el marco de código abierto de Apple para tareas de aprendizaje automático que funcionan en Apple Silicon.

El stand de Apple también funcionó como un centro de reclutamiento; se instalaron iPads para permitir a los participantes escanear códigos QR y postularse instantáneamente a posiciones de aprendizaje automático. Esta situación no era exclusiva de Apple; la mayoría de las empresas en el área de exhibición también utilizaban el evento como un canal de reclutamiento para talentos en inteligencia artificial.

ICLR también estaba lleno de grandes áreas de carteles donde los investigadores presentaban sus trabajos y respondían preguntas sobre sus investigaciones. Durante el evento, Apple exhibió numerosos artículos que se pueden encontrar aquí.

Apple también realizó presentaciones y talleres sobre algunos de los trabajos aceptados en la conferencia. Estos incluyeron "ParaRNN: Desbloqueando el Entrenamiento Paralelo de RNN No Lineales para Modelos de Lenguaje Grande" presentado por Federico Danieli y "Aprender Menos para Acomodar Más: El Recorte de Datos Mejora la Retención de Información" presentado por Kunal Talwar.

Para obtener más información sobre los trabajos que Apple presentó en ICLR 2026, puede seguir este enlace.