Cohere Research Blog
Uno de mis laboratorios de investigación en IA favoritos, con excelentes recursos para aprender IA a todos los niveles. Echa un vistazo a sus papers si quieres profundizar.
Recursos que me gustan y a los que siempre vuelvo.
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Para mí, el GOAT de las evaluaciones de IA. Artículos prácticos y con criterio sobre evals de LLM, fine-tuning y cómo llevar productos de IA reales a producción. Centrado en lo que de verdad funciona en la práctica.
Sobre cómo evaluar e iterar productos de IA: útil para cualquiera que intente medir si su aplicación de LLM está mejorando de verdad.
El equipo de Langfuse sobre observabilidad, trazabilidad y evaluación de LLM: lectura práctica si estás llevando aplicaciones de LLM a producción.
De lo más claro que se ha escrito sobre sistemas de ML e ingeniería de IA: de nivel producción y con poco bombo. Sus libros son el siguiente paso natural.
El centro de investigación de Anthropic: interpretabilidad, alineamiento y seguridad junto con los lanzamientos de modelos. Fuerte en el «por qué», no solo en el «qué».
Los lanzamientos y publicaciones de investigación de OpenAI, directamente de la fuente. Útil para seguir hacia dónde se dirigen las capacidades de los modelos de frontera.
Una newsletter sobre IA, producto y estrategia: análisis digeribles sobre hacia dónde va el campo y qué significa para quienes construyen.
ML aplicado y sistemas de LLM explicados con ojo de profesional: sistemas de recomendación, evaluaciones y patrones de diseño que puedes aplicar.
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