Implementación de Human-in-the-Loop (HITL) en flujos de trabajo de IA: Una guía práctica
Descubre cómo implementar Human-in-the-Loop en IA de forma efectiva con esta guía paso a paso. Optimiza tus procesos y toma decisiones inteligentes.
#entrenamiento de modelos
El Poder de los Datos Sintéticos: Revolucionando el Desarrollo de la Inteligencia Artificial
Descubre cómo los datos sintéticos están transformando la inteligencia artificial y su impacto en diferentes industrias. Aprende cómo se utilizan y los beneficios que ofrecen en la creación de modelos más eficientes y precisos.
Por qué GradientTape es la característica más subestimada en TensorFlow
Descubre por qué GradientTape es crucial en TensorFlow para optimizar y calcular eficientemente gradientes en tus modelos de aprendizaje automático.
Guía definitiva para el desarrollo de bot de inteligencia artificial: tutorial paso a paso
Aprende a desarrollar un bot de inteligencia artificial paso a paso. Este tutorial te guiará en todo el proceso desde la planificación hasta el lanzamiento.
Despliegue de LLMs en Amazon EKS utilizando contenedores de aprendizaje profundo vLLM
Implementación de LLMs en Amazon EKS mediante contenedores de aprendizaje profundo: Despliegue eficiente y escalable de modelos lingüísticos masivos con Deep Learning Containers en AWS.
Ventanas y Contextos: ¿Qué Debes Saber sobre Ellos (en Español) O alternativamente: Windows de Contexto y Contexto: Lo Que Tienes que Saber
Modelos de lenguaje grande (LLM) y asistentes inteligentes como ChatGPT o Claude funcionan como gigantescas máquinas estadísticas, combinando la entrada con lo aprendido durante el entrenamiento para predecir una respuesta probable. Sin embargo, su memoria limitada hace que se pierda información antigua y se introduzcan sesgos temporales. Este artículo habla sobre cómo ampliar la ventana de contexto, evitar envenenar el contexto y gestionarlo para mejorar la fiabilidad de los asistentes inteligentes en tareas complejas.
El gran hype de la IA: qué hay detrás del nombre
Descubre qué hay detrás de la IA: no es conciencia, es automatización y probabilidades basadas en datos. IA como herramienta responsable; soluciones a medida con Q2BSTUDIO.
Invertir el modelo de observación para generar código desde cualquier salida
Invierte el modelo de observación para generar código a partir de salidas observables: técnicas de aprendizaje, verificación y seguridad, con soluciones de IA para software a medida de Q2BSTUDIO.
El Gran Apriete a los Subsidios de IA
La IA gratuita llega a su fin y exige modelos rentables. Q2BSTUDIO acompaña a empresas con soluciones IA seguras, nube, despliegues en local, ciberseguridad y análisis de negocio.
Razonamiento y RAG: Futuro Sostenible para LLMs
Descubre la visión de Injeniero sobre una web sostenible y el papel de los LLMs: reducir consumo energético con RAG, beneficios para LATAM y soluciones de IA eficientes de Q2BSTUDIO, desde desarrollo a medida hasta ciberseguridad y despliegues en la nube.
Empresas como DataAnnotation.Tech y Mercor
Análisis del ecosistema de entrenamiento y anotación de IA: qué hacen, cómo funciona el mercado, riesgos y oportunidades; guía de conceptos clave y cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte con soluciones a medida, IA y ciberseguridad.
Entendiendo la Seguridad de la IA Generativa
Riesgos y mitigaciones de la IA generativa para empresas: privacidad, inyección de prompts, alucinaciones y cumplimiento. Soluciones seguras de IA y ciberseguridad con Q2BSTUDIO.
SML: Futuro de la IA local (Parte 1)
Introducción al fine tuning de Small Language Models locales con SmolLM2-1.7B en Apple Silicon (MLX). Aprende análisis de sentimiento de correos, privacidad y rendimiento offline.
El Precio Invisible de la IA
Los costes invisibles de la IA requieren enfoque responsable. En Q2BSTUDIO ofrecemos desarrollo a medida, IA segura, gobernanza de datos y ciberseguridad para maximizar valor.
Seguridad de Datos en IA Empresarial: Evaluación y Mitigación de Riesgos
Guía de seguridad en IA: evaluación de riesgos, mitigación de ataques, protección de datos, gobernanza y respuesta a incidentes. Soluciones seguras y conformes de Q2BSTUDIO.
Gonka lanza red descentralizada que redefine el cómputo de IA
Gonka es una red descentralizada de cómputo IA basada en GPUs para entrenamiento e inferencia distribuidos. En Q2BSTUDIO combinamos IA, software a medida, ciberseguridad y servicios cloud (AWS/Azure) para soluciones escalables con agentes IA y Power BI.
ML autoactualizable para gestionar el tráfico con facilidad
Guía práctica de MLOps: reentrenamiento automático, despliegue escalable con AWS y Docker, y CI/CD. XGBoost con Optuna, Infraestructura como Código y pruebas de API.
HackerNoon Newsletter: Ya no esperes, XGBoost 46x más rápido con un solo parámetro (13/09/2025)
Descubre cómo XGBoost puede acelerar 46x con un único parámetro y GPU y obtén consejos prácticos de ML. Conoce a Q2BSTUDIO y cómo acompaña de prototipo a producción en IA y desarrollo de software a medida.
Arte IA y Código IA: trato distinto
Reflexión sobre arte IA frente a código IA, tensiones éticas y técnicas, y cómo Q2BSTUDIO integra IA responsable en software a medida, seguridad y analítica.
Mismo mensaje, nueva forma Mismo mensaje, versión nueva Mismo mensaje, estilo nuevo Mensaje igual, voz nueva Mensaje fiel, nueva forma
Conoce qué datos usan los modelos de IA, quiénes no los usan para entrenamiento y las técnicas de privacidad clave. Guía de seguridad y soluciones IA de Q2BSTUDIO