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Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. La publicación contribuyó con el artículo a Expert Voices: Op-Ed & Insights de Space.com. Cada año, empresas y agencias espaciales lanzan cientos…
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…
¿Cómo puede un sistema de IA aprender a elegir el modelo o herramienta adecuado para cada paso de una tarea en lugar de depender siempre de un modelo grande para…
¿Cómo permitimos que un agente de IA maneje de manera segura tareas web reales como reservar, buscar y completar formularios directamente en nuestros propios dispositivos sin enviar todo a la…
su último LLM: Gemini 3. El modelo es muy esperado y ha sido ampliamente discutido antes de su lanzamiento. En este artículo, cubriré mi primera experiencia con el modelo y…
Cerebras ha lanzado MiniMax-M2-REAP-162B-A10B, un modelo de lenguaje causal de mezcla dispersa de expertos (SMoE) comprimido derivado de MiniMax-M2, que utiliza el nuevo método de poda de activación experta (REAP)…
En este tutorial, construimos un sistema de estrategia de infraestructura y datos agentes utilizando el modelo liviano Qwen2.5-0.5B-Instruct para una ejecución eficiente. Comenzamos creando un marco de agentes LLM flexible…
Cuando los investigadores están construyendo grandes modelos de idiomas (LLM), su objetivo es maximizar el rendimiento bajo un presupuesto informático y financiero particular. Dado que la capacitación de un modelo…
Los LLM han avanzado rápidamente con los recuentos de parámetros altísimos, el uso generalizado de diseños de mezcla de expertos (MOE) y longitudes de contexto masivas. Modelos como Deepseek-R1, Llama-4…
Si gira una imagen de una estructura molecular, un humano puede decir que la imagen rotada sigue siendo la misma molécula, pero un modelo de aprendizaje automático podría pensar que…