Exactitud vs. flexibilidad en modelos de inteligencia artificial (I): analítica inteligente
Hablamos de la tensión entre exactitud y flexibilidad en solución técnicas y estudiamos el caso concreto de la analítica inteligente
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Revisitando el problema de la explicabilidad en LLMs y modelos razonadores
Tras una introducción y antecedentes, se analizan la explicabilidad en LLMs y modelos razonadores llegando a una conclusión esperanzada.
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Riesgo, ley y responsabilidad: reflexiones sobre un caso desgraciado ligado a ChatGPT
Con base en el desgraciado caso de Adam Rainer, se plantean reflexiones sobre ética, ley y responsabilidad con ChatGPT.
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Seis principios para la operación del Machine Learning y los grandes modelos de lenguaje
Se aportan y explican seis principios de operación del Machine Learning, algunos heredados de la ingeniería de software y otros nuevos.
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Hablemos de agentes (y XI): tendencias, retos y oportunidades
En este último post de la serie, hablamos de tendencias en agentes, y también de retos y oportunidades para este mundo tan dinámico.
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Hablemos de agentes (X): consideraciones éticas y de seguridad
Se revisan riesgos y soluciones de seguridad de agentes de la Agentic AI y también algunos elementos de naturaleza ética.
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Hablemos de agentes (IX): entorno, memoria y contexto
En este post hablamos de mecanismos de los agentes pera la gestión del contexto incluyendo el estado del entorno y la memoria.
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Hablemos de agentes (VIII): el modelo CWD para sistemas multiagente
Describimos el modelo CWD para sistemas multi-agente, que pone el foco en la división de tareas, la eficiencia y la resiliencia.
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Hablemos de agentes (VII): algoritmos de planificación
En este post hablamos de los algoritmos de planificación para agentes de la Agentic Ai basados en grandes modelos de lenguaje, LLM.
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Hablemos de agentes (VI): herramientas
Se habla del papel de las herramientas en los agentes de la Agentic AI, qué tipos existen cómo se invocan y temas a tener en cuenta.
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