Webtagr - Resumen de noticias de tecnología

LLM vs. Agentes de IA: El Cambio de Paradigma en la IA

2025-09-07

Este artículo expone un malentendido crítico en el campo de la IA: la confusión entre ChatGPT y los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). ChatGPT ha evolucionado de una simple interfaz LLM a un agente de IA sofisticado, con memoria, integración de herramientas y capacidades de razonamiento en múltiples pasos, un cambio arquitectónico significativo. Los LLM son poderosos sistemas de coincidencia de patrones, pero carecen de aprendizaje y adaptación; los agentes de IA utilizan los LLM como parte de su arquitectura cognitiva, interactuando con sistemas externos y aprendiendo de la experiencia. Esta distinción tiene implicaciones profundas para desarrolladores, gerentes de producto, estrategia empresarial y usuarios. Comprender esta diferencia es clave para aprovechar todo el potencial de la IA y evitar construir soluciones de ayer para los problemas de mañana.

(www.vincirufus.com)

IA

IA: El Siguiente Paso Lógico en la Evolución de la Computación

2025-08-31

Desde tarjetas perforadas hasta interfaces gráficas, y ahora IA, la historia de la computación ha sido una marcha constante hacia una interacción humano-computador más intuitiva. La IA no es una desviación radical de esta trayectoria; es el siguiente paso natural para hacer que las computadoras sean más accesibles y útiles para la humanidad. Permite que las computadoras comprendan y actúen según los objetivos humanos, en lugar de solo instrucciones explícitas, desplazando la carga cognitiva de los humanos a las máquinas. Esto permite a los usuarios concentrarse en lo que quieren lograr, no en cómo instruir a una máquina para que lo haga. El futuro probablemente verá la interacción humano-computador como una colaboración, difuminando la línea entre la instrucción y la definición de objetivos, extendiendo en lugar de reemplazar la inteligencia humana.

(www.vincirufus.com)

IA

Cuello de botella de la IAG: Ingeniería, no modelos

2025-08-24

El rápido avance de los grandes modelos de lenguaje parece haber llegado a un cuello de botella. Simplemente aumentar el tamaño del modelo ya no produce mejoras significativas. El camino hacia la inteligencia artificial general (IAG) no es entrenar modelos de lenguaje más grandes, sino construir sistemas de ingeniería que integren modelos, memoria, contexto y flujos de trabajo deterministas. El autor argumenta que la IAG es un problema de ingeniería, no un problema de entrenamiento de modelos, que requiere la construcción de gestión de contexto, servicios de memoria, flujos de trabajo deterministas y modelos especializados como componentes modulares. El objetivo final es lograr la verdadera IAG mediante la interacción sinérgica de estos componentes.

(www.vincirufus.com)

IA Ingeniería de Sistemas