En el ámbito del desarrollo de inteligencia artificial, la retroalimentación del usuario se ha convertido en un componente esencial para mejorar la efectividad de los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Nebuly, una plataforma innovadora en este campo, ofrece nuevas estrategias para construir un bucle de retroalimentación eficaz, optimizando las interacciones de los usuarios con sus
Deutsche Bahn, la principal empresa ferroviaria de Alemania, ha implementado una innovadora solución de pronóstico que promete revolucionar la gestión de sus operaciones diarias. Con más de 6.6 millones de pasajeros transportados cada día, contar con pronósticos precisos es esencial para su eficiencia operativa. Históricamente, desarrollar modelos de pronóstico requería semanas de trabajo y un alto grado de especialización, lo
Amazon ha lanzado una innovadora función en Amazon Bedrock llamada colaboración multiagente, diseñada para facilitar a los desarrolladores la creación y coordinación de múltiples agentes de inteligencia artificial especializados en tareas específicas. Esta tecnología promete revolucionar diversos procesos, especialmente en el ámbito del análisis financiero, al permitir la gestión de flujos de trabajo complejos mediante la interacción entre agentes. La
AWS ha introducido mejoras significativas en la optimización del rendimiento y seguridad de su infraestructura en la nube, con el objetivo de ayudar a los clientes a reducir costos y construir entornos más seguros y resilientes. Una de las herramientas clave para lograrlo es AWS Trusted Advisor, que proporciona informes detallados sobre optimización de costos, incremento de seguridad, mejora de
El ajuste fino multimodal está ganando relevancia como un enfoque eficaz para personalizar modelos fundamentales, especialmente en tareas que combinan información visual y textual. Si bien los modelos base poseen capacidades generales destacables, a menudo resultan insuficientes para tareas visuales especializadas o demandas específicas de formato. Para abordar estas limitaciones, el ajuste fino adapta los modelos a datos y casos
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han demostrado ser excepcionales en el procesamiento del lenguaje, pero su capacidad se ve limitada por datos de entrenamiento estáticos. A medida que las industrias demandan una inteligencia artificial más adaptativa para la toma de decisiones, la integración de herramientas y APIs externas se ha vuelto esencial. Esto ha conducido a la
