Modelos de IA
Los modelos de IA realizan predicciones basándose en sus datos de entrenamiento. Pueden funcionar en cualquier ámbito, como números, texto o multimedia.
- LLMAnálisis27 de ago
LLM Automatización: Las 7 mejores herramientas y 8 casos de estudio
La automatización con LLM se refiere al cambio hacia herramientas de automatización inteligente que aprovechan los LLM, incluidos los agentes de IA, los LLM con fine-tuning y los modelos de RAG para automatizar y coordinar tareas. Descubra qué es la automatización con LLM, sus principales aplicaciones reales y las herramientas más importantes: Los modelos de…
- Modelos de IA24 de ago
Benchmark de Clasificación de Series Temporales: Foundation Models vs Métodos Clásicos
Evaluamos 13 métodos de clasificación de series temporales, desde time series foundation models preentrenados hasta una línea base de 22 características de 2019, en 33 conjuntos de datos UCR/UEA bajo un protocolo congelado. Eso son 14.638 celdas registradas de método-conjunto de datos-remuestreo, 11.874 de ellas puntuadas. El gráfico compara 12 métodos en los 15 conjuntos…
- LLMAnálisis19 de ago
ChatGPT para Atención al Cliente: Los 10 Principales Casos de Uso
ChatGPT ha pasado de ser una novedad a ser infraestructura en atención al cliente. Las empresas lo utilizan para reducir los tiempos de respuesta, gestionar el volumen que sus equipos no pueden absorber y reducir el coste de las interacciones rutinarias. Pero los resultados varían enormemente según cómo se implemente. OpenAI lanzó GPT-5.6, un model…
- LLMBenchmark16 de ago
Densidad de inteligencia de 71 LLMs para modelos más inteligentes y densos
Rastreamos 71 LLMs lanzados entre febrero de 2023 y mayo de 2026 y recopilamos 10 benchmarks públicos para medir la densidad de inteligencia. Dividimos la puntuación de capacidad por el recurso que consume el modelo (parámetros activos, cómputo de entrenamiento y precio de inference). Para calcular la densidad de inteligencia, ejecutamos los siguientes pasos: Consulte…
- LLMBenchmark15 de abr
LLM Cuantización: BF16 vs FP8 vs INT4
Hemos realizado un benchmark de Qwen3-32B en 4 niveles de precisión (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) en una sola NVIDIA H100 80GB GPU. Cada configuración fue evaluada en 2 benchmarks (~12.2K preguntas) que cubren conocimiento y generación de código, además de 2.000+ ejecuciones de inferencia para medir el rendimiento. Int4 es 2.7x más rápido que BF16…