Artículos sobre IA

Aprende a evaluar grandes modelos lingüísticos (LLM) utilizando métricas clave, metodologías y mejores prácticas para tomar decisiones informadas.

Explora los puntos clave del informe sobre el estado de alfabetización de datos e IA 2024, que incluye estadísticas clave y opiniones de líderes de opinión en datos e IA.

Aprende sobre el aprendizaje por transferencia, el ajuste fino y sus funciones fundamentales en el aprendizaje automático y la IA generativa.

GPT-4o mini es una versión más pequeña y asequible del modelo GPT-4o de OpenAI, que ofrece un equilibrio entre rendimiento y rentabilidad para diversas aplicaciones de IA.

Explora los Artefactos Claude, una nueva forma de trabajar con contenidos generados por IA. Crea, edita y comparte documentos interactivos, fragmentos de código y diseños de sitios web directamente en Claude.

El aprendizaje automático adversarial (AML) es un campo que estudia los ataques que aprovechan las vulnerabilidades de los modelos de aprendizaje automático y desarrolla defensas para protegerse de estas amenazas.

El Buffer de Pensamientos (BoT) es un marco de razonamiento aumentado por el pensamiento que mejora los LLM incorporando un meta-buffer de estrategias de resolución de problemas y un gestor de buffer para seleccionar y adaptar dinámicamente estas estrategias con el fin de mejorar el rendimiento en tareas complejas.

Este artículo examina las diversas aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el deporte, desde la optimización del entrenamiento y la recuperación de los atletas hasta la mejora de las estrategias de juego y la toma de decisiones.

Aprende cómo los líderes empresariales pueden aplicar la IA de forma eficaz y responsable, obteniendo una ventaja estratégica y manteniendo la competitividad.

Faiss es una biblioteca de código abierto diseñada para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de vectores densos, que permite aplicaciones como los sistemas de recomendación y la búsqueda de imágenes.

Este artículo te introduce en la optimización de los estímulos, abarcando técnicas como ser específico, proporcionar contexto, definir el formato deseado y utilizar ejemplos, así como estrategias más avanzadas como el juego de roles y los estímulos en cadena.

SAMBA es una arquitectura híbrida de modelos lingüísticos que combina los modelos de espacio de estados (SSM) y la atención de ventana deslizante (SWA) para procesar eficazmente secuencias largas de texto con un mejor recuerdo en la memoria.