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Multi-Agent Self-Supervision (MASS) es un marco de trabajo que permite a los modelos de inteligencia artificial optimizar y evaluar sus propios flujos de trabajo mediante la auto-supervisión. Este sistema, desarrollado durante una pasantía en Sakana AI, aborda el desafío de la mejora recursiva auto-
Microsoft y Hugging Face han publicado ThinkingBox, un benchmark que evalúa la fiabilidad de los agentes de inteligencia artificial al interactuar con bases de datos y sistemas de backend. El estudio, que analiza 507 flujos de trabajo empresariales, destaca una brecha significativa entre la aparienc
La empresa china StartLux, fundada por el veterano programador Chen Danyan —ex cofundador de Shanda Network— presentó su modelo StartLux-V1.0-27B-Preview, un modelo local de 27.000 millones de parámetros que quedó en segundo lugar en la prueba MCP-Universe de la Academia China de Tecnología de la In
Muchos usuarios instalan un modelo de lenguaje local, a menudo en una versión cuantizada, y comprueban decepcionados que rinde peor de lo prometido en los benchmarks originales. Esta brecha se explica porque cada combinación de hardware y software introduce pequeñas variaciones que alteran los cálcu
LocalAI sostiene que la mayoría de los backends de inferencia locales deberían limitarse a envolver motores ya existentes —llama.cpp, vLLM, whisper.cpp, stable-diffusion o MLX—, y precisamente por eso dieciocho de sus backends no envuelven nada: son puertos propios en C o C++ que la empresa escribe