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Analítica y el Lado Oscuro del Ciclo de Desarrollo de la Analítica

Explore las consecuencias no intencionadas del Ciclo de Vida del Desarrollo de Analítica, incluyendo la marginación de las partes interesadas y los cuellos de botella, y descubra soluciones para restaurar el acceso a los datos mientras se mantienen los estándares de gobernanza.
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La IA va a romper su plataforma de datos. ¿Está preparado?

Descubra cómo las cargas de trabajo impredecibles de la IA perturbarán las plataformas de datos tradicionales, requiriendo nuevos enfoques para manejar patrones de consulta caóticos, restricciones de latencia más estrictas y estrategias de optimización en evolución.
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TapeAgents: Un marco poderoso para construir y optimizar agentes de IA

Descubre TapeAgents, un marco para el desarrollo de agentes de IA que cuenta con capacidades de "grabación en cinta" que capturan las acciones, pensamientos y observaciones del agente, permitiendo una transparencia sin precedentes y una optimización basada en datos para aplicaciones sólidas en el mundo real.
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Escalando GenAI y Flujo de Trabajo Agéntico para Soluciones Prácticas con Zerve

Descubra cómo empresas como Canal+ y la NASA escalan la IA Generativa a través del motor de computación distribuida de Zerve, transformando la IA experimental en soluciones empresariales económicas al tiempo que optimizan el desarrollo y reducen los costos de infraestructura.
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El modelo no es el producto: desafíos en la construcción de aplicaciones de IA exitosas.

Descubra por qué los modelos de base poderosos no garantizan productos de IA exitosos. Explore las consideraciones de ingeniería, experiencia de usuario y negocio que cierran la brecha entre las capacidades del modelo y la solución de problemas reales de los usuarios.
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Caos por Diseño: Pruebas Basadas en Simulación para Agentes de IA

Explore la prueba basada en simulación para agentes de IA en escenarios complejos donde fallan los enfoques tradicionales. Aprenda cómo los entornos de simulación deterministas ayudan a probar agentes que navegan en sistemas dinámicos sin soluciones predefinidas.
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Cómo construir tu propio enrutador modelo

Descubra cómo construir enrutadores modelo que optimizan la selección de modelos de lenguaje (LLM), mejorando la precisión en un 25% mientras reducen los costos en un 90% mediante metodologías de enrutamiento inteligente para sistemas de IA con múltiples modelos.
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OramaCore: Una Base de Datos de Búsqueda con LLMs Integrados

Descubre OramaCore, una base de datos potenciada por GPU que integra múltiples LLMs y JavaScript en un solo proceso. Aprende sobre su arquitectura, algoritmos y optimizaciones de rendimiento que lo hacen ideal para aplicaciones de IA agentica y Copilots de SaaS.
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OAKS: Pila de Conocimiento Agente Abierto

Explore cómo los Grafos de Conocimiento impulsan GraphRAG en el Open Agentic Knowledge Stack (OAKS), conectando la adopción de IA en empresas con conocimiento estructurado para modelos especializados y agentes expertos en dominios.
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Colaboración Humano-Agente en Ciencia de Datos e IA

Explore el papel en evolución de los agentes de IA como colaboradores en los flujos de trabajo de ciencia de datos, examinando éxitos reales, desafíos y direcciones futuras a través de las experiencias de investigación e implementación del Dr. Jason Hillary.
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El poder de los datos de baja latencia para aplicaciones de IA - 2025 - Día 1 - Talleres

Descubra cómo el emparejamiento de la generación aumentada por recuperación con análisis SQL de baja latencia puede enriquecer las respuestas de IA con conocimientos instantáneos, creando experiencias de usuario más interactivas y mejorando las aplicaciones RAG con capacidades en tiempo real.
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La ciberseguridad tiene un nuevo problema: la IA encuentra vulnerabilidades de día cero.

Descubra cómo la IA encontró una vulnerabilidad de día cero en la implementación SMB del núcleo de Linux mientras se analiza el trabajo de Sean Heelan con o3, revelando nuevos desafíos en ciberseguridad.
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