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Cómo resolver cascadas de errores en agentes - Evaluación de agentes
Explore cómo los errores se acumulan en los sistemas de IA de múltiples turnos y aprende a usar "agentes de evaluación" para la evaluación de trayectorias con el fin de mejorar el rendimiento de los agentes mediante ejemplos de fallos en el mundo real y técnicas de evaluación prácticas.
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El futuro de los límites de seguridad - Marcos de gestión de riesgos para aplicaciones de IA generativa
Explore marcos integrales de gestión de riesgos para aplicaciones de IA generativa, cubriendo enfoques de evaluación de fiabilidad para chatbots mejorados con RAG y agentes autónomos con el fin de minimizar modos de falla en despliegues del mundo real.
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Sesión Intensiva de IA - Desmitificando Conceptos de Aprendizaje Automático
Sumérgete en una exploración amigable para principiantes de los conceptos de aprendizaje automático, acrónimos y fundamentos matemáticos a través de ilustraciones coloridas y metáforas diseñadas para desmitificar la ingeniería de IA.
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Automatización Impulsada por IA: Potencia los Flujos de Trabajo Intensivos en Datos con Agentes Inteligentes
Descubre cómo transformar datos no estructurados en información procesable utilizando agentes de inteligencia artificial, automatizando flujos de trabajo intensivos en datos para analistas y trabajadores del conocimiento que manejan PDFs, contratos y documentos regulatorios.
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No más tonterías: cómo y cuándo aprovechar realmente la IA
Descubre marcos prácticos para la evaluación de la implementación de la IA, aprendiendo cuándo elegir IA frente a métodos más simples. Obtén perspectivas basadas en datos sobre cómo construir fundamentos de calidad y gobernanza antes de perseguir soluciones de IA.
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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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