Perfiles de desarrollo software con inteligencia artificial
Se describen cinco perfiles de desarrollo software con inteligencia artificial, usando y creando agentes de código.
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La tecnología digital está en la base de la transformación digital y abre las posibilidades de reingeniería digital.
Estudio los fundamentos y aplicaciones de las tecnologías digitales más relevantes: Telecomunicaciones, Software y sistemas, Cloud Computing, Big Data, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Realidad Virtual y Aumentada, Blockchain, etc. En general, observo y estudio cualquier tecnología que sea una realidad hoy día o que presente un futuro prometedor.
La hora de los grafos: agentes y conocimiento
Con la explosión de los agentes y sus necesidades de memoria y conocimiento, están creciendo los grafos de conocimiento.
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El retorno de la representación del conocimiento
Se argumenta que la representación del conocimiento que parecía perdida en la IA, parece retornar con fuerza en aplicaciones como los agentes.
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Cómo hacemos que un modelo razone (y VI): destilado
Para cerrar la serie sobre la obtención de modelos razonadores a partir de modelos de lenguaje, hablamos del destilado (‘distillation’).
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Los agentes IA y la delegación cognitiva
Especulamos con la idea de que las aplicaciones basadas en LLMs, sobre todo agentes, utilicen mecanismos similares a la delegación cognitiva
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Cómo hacemos que un modelo razone (V): aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF)
Describimos el aprendizaje por refuerzo con feedback humano (RLHF) como un mecanismo para convertir un modelo de lenguaje en modelo razonador.
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Cómo hacemos que un modelo razone (IV): aprendizaje por refuerzo basado en recompensas verificables (RLVR)
Comentamos la estrategia de aprendizaje por refuerzo con recompensas verificables (RLVR) como forma de entrenamiento para modelos razonadores.
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La adopción de la inteligencia artificial y el dilema del inteligente
Identifico un fenómeno, ‘el dilema del inteligente’ que puede retrasar la adopción de la IA por parte de personas talentosas.
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Cómo hacemos que un modelo razone (III): auto-refinamiento
Presentamos la técnica de auto-refinamiento, una forma de conseguir que un gran modelo de lenguaje actúe como razonador.
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Cómo hacemos que un modelo razone (II): técnicas de prompting
Presentamos dos técnicas de prompting que ayudan a que un modelo razone, aunque supongan mayor coste computacional.
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