Investigadores de la Universidad de Tsinghua en China han desarrollado un innovador método de comunicación entre inteligencias artificiales (IA) que promete revolucionar la forma en que estos modelos colaboran entre sí. El sistema, denominado Cache-to-Cache (C2C), permite que una IA transfiera directamente la información de su memoria interna a otra, eliminando la necesidad de convertir esos datos en texto. Este avance no solo acelera el proceso de intercambio de información, sino que también mejora la precisión de las tareas realizadas conjuntamente.
El método C2C, según informa TechRadar, ha demostrado una mejora de velocidad de entre el 100 % y el 150 % en comparación con los métodos tradicionales que requieren la conversión de datos a texto. En términos prácticos, esto significa que las IA pueden trabajar hasta 2,5 veces más rápido. Además, la precisión en las tareas realizadas en conjunto aumenta hasta un 14,2 % en comparación con modelos que trabajan individualmente.
El proceso de C2C no es simplemente una copia de datos. Utiliza un programa llamado Fuser, que reorganiza y rota la información antes de transferirla al segundo modelo. Posteriormente, un sistema de filtrado decide qué capas del modelo receptor absorberán los datos y cuáles seguirán procesando de manera independiente. Este enfoque no solo ahorra tiempo, sino que también conserva mejor la información durante el intercambio.
A pesar de sus ventajas, C2C tiene 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 utilizarse 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 por pruebas independientes, aunque el hecho de que el código sea abierto facilitará que otros investigadores puedan replicar y verificar estos hallazgos.