Cómo hacemos que un modelo razone (I): tres grandes estrategias
Comentamos las tres estrategias básicas para hacer que hacemos que un modelo razone, pasando de la generación de texto a planes.
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Unas reflexiones transitorias sobre la propuesta de Dario Amodei para controlar la IA
Expreso mi opinión sobre la reciente publicación de Darío Amodei sobre los riesgos de los modelos frontera y cómo afrontarlos.
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Algunas limitaciones en los modelos razonadores… de momento
Revisamos algunas limitaciones en los modelos razonadores que encontró un equipo de Apple en un estudio de hace unos meses.
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La optogenética holográfica: una puerta a la programación del cerebro
Describimos la técnica denominada optogenética holográfica con capacidad para actuar sobre el cerebro, con sus posibilidades y riesgos.
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Los agentes y el martillo de oro (III): soluciones híbridas y ecosistemas de agentes
Alternativas a considerar a los agentes como un martillo de oro y revisamos algunas soluciones híbridas y los ecosistemas de agentes
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Los agentes y el martillo de oro (II): agentes y medio ambiente
Hablamos de agentes y medio ambiente considerando si son siempre la mejor solución, en este caso bajo el punto de vista de la sostenibilidad.
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Los agentes y el martillo de oro (I): ¿por qué no un workflow?
Hablamos de martillo de oro y agentes, el eventual vicio de considerar a los agentes como la única solución, en este caso para automatización.
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La humanidad como metáfora (II): el caso de la robótica
Reflexiono sobre cómo la metáfora humana se aplica en robótica: en qué formas, por qué motivos y con qué implicaciones.
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La humanidad como metáfora (I): El caso de la inteligencia artificial
Razonamos sobre el uso de la humanidad como metáfora en el caso de la inteligencia artificial: su motivación y su conveniencia.
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Cuatro patrones para la monitorización de agentes IA en producción
Probablemente, una de las áreas en que más se trabaje, o al menos que, digamos, más ‘preocupación’ genere en el tema de los agentes IA sea la gobernanza de éstos y, más específicamente, como gestionarlos adecuadamente en producción, cómo hacer que sean seguros, cómo vigilar que tengan un comportamiento correcto, cómo asegurar que funcionan como esperamos que funcionen.…
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