Investigadores de la Universidad de Tsinghua en China han desarrollado un método innovador para facilitar la comunicación entre inteligencias artificiales (IA). Este sistema, llamado Cache-to-Cache (C2C), permite que una IA transfiera información directamente desde su memoria interna a otra IA, sin necesidad de convertir los datos en texto. Este avance promete revolucionar la colaboración entre modelos de IA al acelerar el intercambio de información y mejorar la precisión en las tareas conjuntas.
El método C2C, según informa TechRadar, ha mostrado una mejora de velocidad de entre el 100 % y el 150 % en comparación con los métodos tradicionales que requieren convertir datos a texto. En términos prácticos, esto se traduce en que las IA pueden trabajar hasta 2,5 veces más rápido. Además, la precisión en las tareas realizadas conjuntamente aumenta hasta un 14,2 % en comparación con los modelos que operan de manera individual.
El proceso de C2C no se limita a copiar datos. Emplea un programa llamado Fuser, que reorganiza y rota la información antes de transferirla a otro modelo. Luego, un sistema de filtrado decide qué capas del modelo receptor absorberán los datos y cuáles continuarán procesando de manera independiente. Este enfoque no solo ahorra tiempo, sino que también conserva mejor la información durante el intercambio.
No obstante, el método C2C presenta ciertas limitaciones. Requiere acceso directo a la caché interna y a la estructura de capas del modelo, por lo que actualmente solo es aplicable a modelos de pesos abiertos. Esto significa que no puede usarse con sistemas cerrados como ChatGPT o Gemini, a menos que sus desarrolladores integren un sistema similar.
Los resultados obtenidos por el equipo de Tsinghua aún deben ser validados mediante pruebas independientes. Sin embargo, el hecho de que el código sea abierto facilita que otros investigadores puedan replicar y verificar estos hallazgos.