En el vertiginoso panorama de la inteligencia artificial, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha posicionado como un elemento transformador, revolucionando la interacción entre los Modelos de Fundamento (FMs) y los datos específicos de las organizaciones. A medida que las empresas dependen cada vez más de soluciones impulsadas por IA, la demanda de respuestas precisas, contextualizadas y adaptadas nunca
Un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial se está gestando con la implementación de agentes que integran modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en aplicaciones del mundo real. Estos sistemas autónomos están comenzando a definirse como la base sobre la cual se construirá la adopción de la inteligencia artificial en diversas industrias, marcando una era nueva
En el marco del Día Internacional de la Mujer, The Valley Business & Tech School ha revelado un análisis exhaustivo sobre cómo incrementar la participación de las mujeres en los campos de la tecnología y el liderazgo digital. Este informe subraya la importancia de la especialización en áreas como la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos, destacando la
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés), que han destacado por su impresionante capacidad para resolver problemas matemáticos complejos y comprender el lenguaje de manera matizada, se enfrentan a una sorprendente limitación: su casi total incapacidad para superar EnigmaEval, un conjunto de pruebas diseñado para evaluar sus habilidades en razonamiento espacial y resolución de acertijos. Este
Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están revolucionando la manera en que las empresas gestionan la productividad, al ampliar las capacidades de respuesta a preguntas. Estas herramientas son impulsadas por diferentes arquitecturas backend, como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), flujos de trabajo agentivos y modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), o incluso combinaciones de estas tecnologías. Sin embargo,
El pronóstico de series temporales se ha vuelto crucial para la toma de decisiones en múltiples industrias, permitiendo prever desde flujos de tráfico hasta ventas futuras. Este tipo de predicciones son clave para que las organizaciones puedan tomar decisiones más informadas, mitigar riesgos y gestionar sus recursos de manera efectiva. No obstante, los métodos tradicionales de aprendizaje automático suelen ser
