Por qué Lovable defiende un control plane frente al selector de modelos

Lovable sostiene que obligar al usuario a elegir un modelo de IA antes de empezar a trabajar es un callejón sin salida. En su blog corporativo, la compañía explica su apuesta por la "independencia de modelos": en lugar de tratar a todos los grandes modelos como intercambiables, un equipo interno ada

Cómo se construye un modelo de IA: una analogía con el horneado

Kent Beck, ingeniero de software conocido por sus trabajos sobre metodologías de desarrollo, publica una entrada divulgativa titulada 'Baking a Model' en la que explica, con un tono autobiográfico y mediante la analogía de la panadería, cómo se entrenan los grandes modelos de inteligencia artificial

Entrenar una sola capa de un transformer basta para replicar el ajuste por RL

Un nuevo estudio de aprendizaje automático cuestiona uno de los supuestos más asentados del post-entrenamiento de modelos de lenguaje: que los beneficios del aprendizaje por refuerzo (RL) se distribuyen de forma pareja entre todas las capas del transformer. Los autores demuestran que entrenar una ún

Por qué fracasan las 'startups' independientes de evaluación de IA

Las 'startups' independientes dedicadas a vender evaluaciones comparativas de modelos de inteligencia artificial afrontan obstáculos estructurales que las condenan al fracaso, salvo en el nicho de las evaluaciones de seguridad. Quien sabe diseñar y ejecutar buenas evaluaciones puede ganar más dinero

SkyRL facilita el entrenamiento de LLMs con Tinker API

SkyRL ha anunciado la integración de la Tinker API, una herramienta de entrenamiento desarrollada por Thinking Machines Lab, para simplificar el entrenamiento posterior de modelos de lenguaje grandes (LLMs) de código abierto. La integración, disponible desde el 13 de febrero de 2025, permite a los u