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En este tutorial, implementamos un marco de poda de cadena de pensamiento agente que genera múltiples rutas de razonamiento en paralelo y las reduce dinámicamente utilizando señales de consenso y…
LLMRouter es una biblioteca de enrutamiento de código abierto del U Lab de la Universidad de Illinois Urbana Champaign que trata la selección de modelos como un problema de sistema…
Comenzamos este tutorial construyendo un agente de metarazonamiento que decide cómo pensar antes de pensar. En lugar de aplicar el mismo proceso de razonamiento para cada consulta, diseñamos un sistema…
En este tutorial, construimos un agente de control metacognitivo avanzado que aprende a regular su propia profundidad de pensamiento. Tratamos el razonamiento como un espectro, que va desde heurísticas rápidas…
El aprendizaje de refuerzo (RL) ha surgido como un enfoque fundamental en la capacitación de LLM, utilizando señales de supervisión de la retroalimentación humana (RLHF) o las recompensas verificables (RLVR).…
TRAPO ha demostrado ser efectivo para mejorar la precisión fáctica de LLM al fundamentar sus resultados en información externa y relevante. Sin embargo, la mayoría de las implementaciones de RAG…
El aprendizaje federado (FL) es una técnica que permite entrenar modelos de aprendizaje automático en fuentes de datos descentralizadas y, al mismo tiempo, preservar la privacidad. Este método es especialmente…
Casi todas las semanas aparece una aplicación LLM completamente nueva, cada una con sus propias necesidades específicas de velocidad de salida, costo y calidad. Además, es necesario hacer evidentes los…
En un paso significativo hacia el avance del desarrollo de IA conversacional basado en Python, el equipo de desarrollo de Quarkle presentó recientemente “PrimptiPy”, una implementación en Python de la…
Los avances en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Profundo han traído una gran transformación en la forma en que los humanos interactúan con las computadoras. Con la introducción de los…