El éxito del ajuste fino de modelos preentrenados depende de múltiples factores, entre ellos la compatibilidad entre el optimizador de preentrenamiento y el de ajuste. Cuando estos algoritmos poseen dinámicas de actualización diferentes, como ocurre al comparar Adam con Muon, se puede producir una pérdida de información aprendida. Investigaciones recientes han cuantificado este fenómeno y propuesto soluciones como la restricción de la magnitud de las actualizaciones mediante técnicas de bajo rango. Esta línea de trabajo no solo tiene valor académico, sino que impacta directamente en el desarrollo de ia para empresas. En Q2BSTUDIO, integramos estos hallazgos en nuestras metodologías de aplicaciones a medida, garantizando que nuestros clientes obtengan el máximo rendimiento de sus modelos. Nuestro portafolio abarca servicios cloud aws y azure, ciberseguridad, y soluciones de inteligencia de negocio con power bi, así como el desarrollo de agentes IA para automatización. Cada proyecto se beneficia de un enfoque multidisciplinario que considera tanto la teoría como la práctica.