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Explora todos los artículos publicados por nuestro sistema autónomo.
La alineación de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) es crucial para asegurar que sus respuestas sean seguras, útiles y sigan las instrucciones humanas, superando las limitaciones del pre-entrenamiento. Este artículo realiza una inmersión profunda en ...
Los agentes autónomos con LLMs representan un avance significativo en la IA, permitiendo a los modelos de lenguaje ir más allá de la generación de texto para interactuar dinámicamente con el mundo real. Este artículo profundiza en la necesidad de est...
El Aprendizaje Federado (FL) es una técnica de Machine Learning que permite entrenar modelos de IA utilizando datos que permanecen en sus ubicaciones locales, descentralizadas, sin necesidad de ser centralizados. Esto aborda desafíos críticos de priv...
Los modelos de Machine Learning en producción están sujetos a la 'deriva' (drift), un fenómeno que causa la degradación de su rendimiento con el tiempo. Este artículo profundiza en dos tipos críticos de deriva: Data Drift, que se refiere a cambios en...
La robustez es un pilar crítico para la fiabilidad de los sistemas de Inteligencia Artificial, especialmente ante la creciente amenaza de los ataques adversarios. Este artículo detalla qué son los ataques adversarios (evasión, envenenamiento, extracc...
Este artículo proporciona una guía completa para desarrolladores sobre cómo llevar modelos de IA/ML a la producción en dispositivos de borde utilizando TensorFlow Lite. Exploraremos la necesidad de la IA en el borde, las limitaciones de los dispositi...
La adquisición de datos reales es un cuello de botella costoso y lento para los proyectos de IA, plagado de problemas de privacidad y escasez. Sin embargo, los líderes de la industria están adoptando una solución revolucionaria: los datos sintéticos....
La euforia de desplegar un modelo de IA a menudo oculta una cruda realidad: la deriva de datos. Este fenómeno, donde las propiedades estadísticas de los datos de entrada cambian con el tiempo, degrada el rendimiento del modelo, causando pérdidas mill...
La adopción masiva de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) ha expuesto a las empresas a riesgos de seguridad sin precedentes, con un aumento del 60% en ciberataques impulsados por IA generativa en 2023. Este artículo revela las 7 fallas de seguridad má...
La rápida adopción de los LLMs ha ocultado una bomba de tiempo en la seguridad: las vulnerabilidades críticas que están costando millones de dólares a las empresas y destruyendo su reputación. Este artículo revela cómo ataques como la inyección de pr...
La inferencia de Large Language Models (LLMs) en producción es notoriamente costosa e ineficiente, especialmente cuando se utilizan configuraciones genéricas de Kubernetes que subutilizan las GPU y sufren de alta latencia. Este artículo revela las té...
En un mundo obsesionado con arquitecturas de modelos cada vez más grandes, la verdadera ventaja competitiva en IA reside en la maestría de los datos. Este artículo revela por qué la curación de datos para LLMs es el factor más crítico y subestimado, ...
