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Un análisis sobre las fuentes que consultan los modelos de IA con búsqueda web revela que el 59,8% de las citaciones de Perplexity en 380 categorías de software apuntan a dominios mal posicionados en el ranking de tráfico Tranco, y el 23,4% a sitios que ni siquiera aparecen en el millón principal. L
En el ecosistema de la búsqueda con IA existe la costumbre de sobredimensionar los sistemas RAG recurriendo desde el primer momento a embeddings, bases de datos vectoriales y pipelines de reordenamiento, cuando a menudo basta con una búsqueda por palabras clave bien configurada. Este artículo propon
AletheionAGI es una capa de software que se coloca delante de cualquier modelo de lenguaje (LLM) para dotarlo de memoria persistente, evidencia autorizada y un mecanismo de bloqueo antes de que el sistema responda al usuario. La propuesta se dirige a equipos que ya usan un lector (reader) propio, al
Cuando se usan grandes modelos de lenguaje con documentos propios, almacenar y buscar millones de vectores de alta dimensión se vuelve caro y lento. Frente a este problema, los laboratorios de IA popularizaron el Matryoshka Representation Learning (MRL), una técnica entrenada dentro del modelo que p
Castform, plataforma que permite a desarrolladores aplicar aprendizaje por refuerzo (RL) post-entrenamiento a modelos de código abierto sin gestionar infraestructura de machine learning ni GPUs, se integra con las extensiones Lakebase Postgres y Lakebase Search de Neon para construir pipelines de bú
La Association for Computing Machinery (ACM), editora de una de las principales fuentes de literatura revisada por pares en informática, ha abierto una consulta pública para evaluar cómo deben relacionarse sus publicaciones con los grandes modelos de lenguaje y los servicios de descubrimiento basado
Casi cuatro años después del lanzamiento de ChatGPT, los modelos de lenguaje grandes (LLM) arrastran las mismas cuatro limitaciones de fondo que ya mostraba GPT-3.5: son malos en matemáticas, están estancados en el tiempo, tienen una ventana de memoria corta y reproducen los peores sesgos de interne
Una guía en forma de serie de artículos recorre, de forma ordenada por dependencias, la pila tecnológica completa de un modelo de lenguaje grande (LLM) actual. El recorrido va de los fundamentos de álgebra lineal —vectores, matrices y espacios vectoriales— hasta los protocolos de agentes que llegan
El Centro para la Innovación en Inteligencia Artificial y un equipo de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC) han publicado en Hugging Face un asistente de enseñanza basado en inteligencia artificial pensado para ayudar a estudiantes del curso ECE 120, Introducción a la Ingeniería Elé
Ratel es una biblioteca de código abierto que actúa como capa de ingeniería de contexto para agentes de inteligencia artificial. Su objetivo es doble: reducir el coste por llamada y recuperar la precisión que se pierde cuando el modelo recibe demasiadas herramientas, instrucciones y habilidades a la
Adaptive Recall, desarrollada por AI Apps API, es una API de memoria para aplicaciones de inteligencia artificial que permite almacenar, recuperar y olvidar información a partir de cada interacción. A diferencia de las APIs de memoria convencionales —limitadas, por lo general, a almacenar embeddings
IEEE ha presentado "Large Language Models Demystified", un programa formativo en línea de cinco cursos dirigido a profesionales técnicos que buscan comprender el funcionamiento interno de los grandes modelos de lenguaje (LLM) más allá del simple uso de prompts. El programa, desarrollado por IEEE Edu
The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems es un libro de referencia para profesionales que aborda la construcción de sistemas de inteligencia artificial autónomos de extremo a extremo. La obra, organizada en torno a la tesis de que un buen sistema agentico exige comprender to
Kapa.ai, empresa que construye asistentes de IA sobre grandes bases de conocimiento técnico, ha incorporado un paso intermedio entre el recuperador y el generador de sus sistemas RAG: un modelo de lenguaje pequeño y económico que analiza la pregunta junto con todos los fragmentos recuperados y desca
Phosphor es una plataforma digital de aprendizaje que integra evaluaciones formativas calificadas por modelos de lenguaje directamente en los materiales de lectura. Se diseñó como respuesta a dos problemas bien documentados en la educación superior: el uso sin restricciones de la IA generativa, que
Las arquitecturas de agentes de IA listos para producción necesitan una memoria persistente organizada en tres capas diferenciadas: contexto de sesión, personalización del usuario y conocimiento corporativo gobernado. Confiar en una única base de datos o herramienta de recuperación produce recuperac
Memora es un framework de memoria agentic diseñado por Microsoft Research para resolver uno de los cuellos de botella actuales de los agentes de inteligencia artificial: la ausencia de memoria persistente entre sesiones. Los modelos de lenguaje actuales son prácticamente sin estado: cada conversació
Lume es un motor de búsqueda híbrido escrito en Rust, desarrollado en abierto por DeepBlueDynamics y licenciado bajo BSD-3. Se distribuye como una pequeña CLI y un servidor MCP diseñados para que cada paso de la recuperación —desde la consulta hasta la evidencia— sea inspeccionable, frente a las caj
Este artículo describe PRINCE (Preclinical Information Center), una plataforma agéntica basada en la nube que Bayer AG desarrolló junto a Thoughtworks para transformar el acceso a datos en la fase preclínica del desarrollo de fármacos. El sistema integra décadas de informes de seguridad en PDF y dat
Un estudio empírico reciente, publicado en arXiv, examina de forma sistemática cómo la elección de la estrategia de recuperación de información interactúa con la arquitectura del agente y el paradigma de invocación de herramientas en sistemas de búsqueda agentic basados en modelos de lenguaje de gra
