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Sistemas Agénticos

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Grok prepara 'Skills': plantillas reutilizables para automatizar tareas
La función permitirá guardar instrucciones modulares y compartibles, compitiendo con Anthropic y OpenAI

Grok prepara 'Skills': plantillas reutilizables para automatizar tareas

La próxima función Skills de Grok (xAI) permitirá crear y reutilizar plantillas de instrucciones para automatizar tareas. Filtraciones muestran campos para nombre, descripción e instrucción, y soporte para archivos .zip, .skill y .md. Se espera que compita con sistemas similares de Anthropic y OpenAI.

Tendencias de Codificación Agéntica 2026: Crónica
Ocho tendencias que transformarán el desarrollo de software: agentes coordinados, sistemas en días y supervisión inteligente

Tendencias de Codificación Agéntica 2026: Crónica

El reporte de tendencias de codificación agéntica 2026 analiza cómo los agentes de IA evolucionan de herramientas experimentales a colaboradores constantes. Incluye ocho tendencias clave: cambio en el ciclo de vida, equipos de agentes, agentes de larga duración, supervisión escalable y más. Basado en investigaciones de Anthropic y casos de estudio de empresas como Augment Code, Fountain y CRED.

Modelos de Interacción Nativos: Revolucionando la Colaboración Humano-IA
Thinking Machines Lab presenta modelos que procesan audio, video y texto en tiempo real, superando barreras de colaboración.

Modelos de Interacción Nativos: Revolucionando la Colaboración Humano-IA

Thinking Machines Lab anuncia un avance en inteligencia artificial: modelos de interacción nativos que permiten una comunicación fluida en tiempo real a través de audio, video y texto. Estos modelos superan las limitaciones de los sistemas tradicionales al integrar la interactividad directamente en su arquitectura, logrando un rendimiento de vanguardia en inteligencia y capacidad de respuesta. Descubre cómo esta tecnología transforma la colaboración humano-AI.

BLT-D: Difusión de bytes con verificación autoregresiva
Modelos de lenguaje a nivel de byte que combinan tokenización latente jerárquica y difusión discreta para generación paralela

BLT-D: Difusión de bytes con verificación autoregresiva

Byte Latent Transformer (BLT) se combina con difusión discreta por bloques para generar bytes (BLT-D), logrando hasta un 92% de reducción en coste de ancho de banda. Se proponen variantes con verificación autoregresiva (BLT-DV) y auto-especulación (BLT-S). Evaluado en traducción y generación de código con modelos de 1B y 3B parámetros.