prompt engineering
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IA: ¿alinear es una ilusión? Riesgos de los modelos
El artículo de aphyr.com plantea una preocupación crítica: la proliferación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y su impacto en la seguridad, argumentando que la búsqueda de LLMs 'amigables' está creando inadvertidamente las condiciones para la creación de modelos peligrosos. La idea de que se pue
IA revoluciona la cobranza de deudas: CollectWise lidera el cambio
CollectWise, una startup respaldada por Y Combinator, está revolucionando la industria de la cobranza de deudas con inteligencia artificial generativa. La empresa, con un equipo de solo cinco personas, ha logrado un ritmo anualizado de $2 millones en pocos meses y busca expandirse a $10 millones en
Product Managers y la IA: una combinación natural
El artículo de Kasava.dev explora por qué los Product Managers (PMs) están excepcionalmente bien posicionados para aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA), a pesar de que su rol tradicionalmente ha sido difícil de definir. La clave reside en su capacidad para 'cambiar de modo' cogniti
Agentes de codificación: el futuro de los LLMs
Este artículo de Sebastian Raschka explora el concepto de 'agentes de codificación' y su importancia creciente en el desarrollo de aplicaciones prácticas basadas en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Tradicionalmente, el rendimiento de los LLMs dependía principalmente de la calidad del modelo en sí
Fatiga al usar IA: un problema real para ingenieros
El artículo "LLMs can be absolutely exhausting" explora un problema común al trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLMs) como Claude o Codex: la fatiga y la frustración que pueden surgir, y cómo esto afecta la productividad y la calidad de los resultados. El autor, un ingeniero experimentado, de
Brecha en IA de McKinsey: Datos Sensibles Expuestos
La consultora McKinsey & Company sufrió una brecha de seguridad significativa en su plataforma de inteligencia artificial interna, llamada Lilli, según un informe publicado por CodeWall. Un agente autónomo de seguridad, sin necesidad de credenciales ni conocimiento interno, logró acceder a la base d
IA: Repetir errores del pasado es insostenible
El artículo "I Can't Do That, Dave" explora un problema recurrente en la industria del software: la tendencia a repetir errores pasados al adoptar nuevas tecnologías, en este caso, la inteligencia artificial generativa. La premisa central es que la construcción de agentes de IA que simplemente 'dice
ChatGPT: ¿Editar o enviar el prompt original?
El artículo "Just Send the Prompt" aborda una práctica cada vez más común con el auge de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT: la edición y presentación de la respuesta generada como si fuera un trabajo propio. La premisa central es simple y contundente: no edites la respuesta del LLM
IA y programación: ¿fin del aprendizaje continuo?
Este artículo reflexiona sobre el impacto de los agentes de codificación basados en IA en el trabajo de un programador, a través de la lente de una conversación con un piloto de 747. El piloto, después de años de experiencia, lamentaba la falta de progreso y aprendizaje continuo en su trabajo, una s
LLMs y diseño de UI: ¿una limitación emerge?
El hilo de discusión "Ask HN: How do you employ LLMs for UI development?" (Pregunta en Hacker News: ¿Cómo utilizas LLMs para el desarrollo de interfaces de usuario?) revela una limitación emergente en el uso de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como Claude en el desarrollo web. Si bien los LLMs se
Formularios interactivos: nueva forma de usar IA
Hacker News ha destacado un proyecto innovador que explora una nueva forma de interactuar con modelos de lenguaje grandes (LLMs), como GPT-3 o similares. En lugar del formato de conversación tradicional (pregunta-respuesta), esta herramienta, creada por un desarrollador, presenta al usuario formular
IA Crea Datos Falsos: ¿Nueva Herramienta o Riesgo?
## Alucinando Splines: Entendiendo la Generación de Datos Sintéticos con Modelos de Lenguaje El término “Alucinando Splines” es una forma ingeniosa de describir una técnica emergente que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLMs) para generar datos sintéticos complejos y estructurados. En esencia,
IA para código: El problema no es el prompt
Un reciente análisis revela que la solución simplista de "mejorar los prompts" para optimizar el uso de asistentes de codificación basados en IA no es efectiva y, de hecho, puede agravar los problemas existentes en el desarrollo de software. La investigación, basada en encuestas y comentarios de des