Webtagr - Resumen de noticias de tecnología

Agentes de Bucle Interno: LLMs Llamando Herramientas Directamente

2025-04-21

Los LLMs tradicionales requieren que un cliente analice y ejecute las llamadas a herramientas, pero los agentes de bucle interno permiten que el LLM analice y ejecute herramientas directamente, un cambio de paradigma. La publicación explica cómo funcionan los agentes de bucle interno, ilustrando la diferencia entre ellos y los LLMs tradicionales con diagramas. La ventaja es que los LLMs pueden llamar a las herramientas simultáneamente a su proceso de pensamiento, mejorando la eficiencia. También se discuten el papel del aprendizaje por refuerzo en el entrenamiento de agentes de bucle interno y la importancia del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) en el soporte del uso de varias herramientas. En última instancia, si bien los LLMs pueden usar herramientas actualmente, lograr un uso óptimo de las herramientas requiere un entrenamiento especializado de los modelos para obtener mejores resultados.

(timkellogg.me)

IA Agentes de Bucle Interno

Las expresiones regulares no son difíciles: Dominando los conceptos básicos para el procesamiento eficiente de texto

2025-04-21

Este artículo argumenta que las expresiones regulares no son tan complejas como muchos creen. Al centrarse en los conceptos básicos: conjuntos de caracteres, repetición, grupos y los operadores |, ^, $, se puede dominar fácilmente el poder de las expresiones regulares. El artículo explica estos conceptos básicos en detalle y sugiere ignorar los accesos directos menos utilizados para evitar una complejidad innecesaria. El autor enfatiza que las expresiones regulares permiten un gran procesamiento de texto con un código mínimo, mucho más eficientemente que el código procedimental tradicional.

(timkellogg.me)

Desarrollo

Modelo de IA de 6 dólares sacude el panorama de LLM: Presentamos S1

2025-02-05

Un nuevo artículo revela S1, un modelo de IA entrenado por solo 6 dólares, logrando un rendimiento cercano al estado del arte, mientras se ejecuta en un portátil estándar. El secreto radica en su ingenioso método de 'escalamiento del tiempo de inferencia': al insertar comandos 'Esperar' durante el proceso de pensamiento del LLM, controla el tiempo de pensamiento y optimiza el rendimiento. Esto refleja la técnica Entropix, ambas manipulando estados internos del modelo para mejorar. La frugalidad extrema de datos de S1, utilizando solo 1000 ejemplos cuidadosamente seleccionados, produce resultados sorprendentemente buenos, abriendo nuevas vías para la investigación en IA y generando debates sobre la destilación de modelos y la propiedad intelectual. El bajo coste y la alta eficiencia de S1 señalan un ritmo más acelerado del desarrollo de la IA.

(timkellogg.me)

IA entrenamiento de bajo coste escalamiento del tiempo de inferencia

¡El modelo de código abierto R1 revoluciona el mundo de la IA! ¡Desarrollo acelerado!

2025-01-26

El panorama de la IA está explotando con nuevos modelos. El modelo de razonamiento de código abierto R1 de DeepSeek iguala el rendimiento del modelo cerrado o1 de OpenAI, pero a una fracción del costo, enviando ondas de choque por la industria. El R1 valida los enfoques o1 y o3 de OpenAI y revela nuevas tendencias: la importancia disminuida del preentrenamiento y el surgimiento de leyes de escalamiento del tiempo de inferencia, reducción del tamaño de los modelos, leyes de escalamiento del aprendizaje por refuerzo y leyes de escalamiento de la destilación de modelos, todas acelerando el desarrollo de la IA. La naturaleza de código abierto del R1 intensifica la competencia entre EE. UU. y China, destacando las implicaciones geopolíticas masivas del rápido progreso de la IA.

(timkellogg.me)

IA