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12 artículos
Pon a prueba tus prompts como si fueran código
Un prompt es código que llega a los usuarios. Trátalo así: con casos de prueba, una línea base y una comprobación de regresión antes de cada cambio.
Qué significa de verdad un "modelo frontera" — y por qué los benchmarks engañan
"Modelo frontera" es una etiqueta móvil, no una ficha técnica. Esto es a lo que apunta, por qué los rankings rara vez sirven y cómo elegir bien igualmente.
Fundamentos de ingeniería de prompts que siguen importando
Las modas en prompting van y vienen. Un pequeño conjunto de fundamentos sigue funcionando entre modelos y versiones. Aquí están, con el razonamiento de cada uno.
Preguntas y respuestas sobre documentos que sí funcionan: patrones y trampas
Hacer preguntas sobre tus propios documentos es la demo de IA más útil y una de las más fáciles de arruinar en silencio. Estos son los patrones que sobreviven al uso real.
Elige el tamaño de modelo adecuado para una tarea
Más grande no siempre es mejor. Un método práctico para elegir un tamaño de modelo acorde a la tarea, el presupuesto y la latencia que puedes tolerar.
Monta un bucle de retroalimentación para mejorar las respuestas
Una función de IA que nunca aprende de sus errores se queda estancada. Cómo capturar señal, convertirla en ejemplos y cerrar el bucle que mejora las respuestas.
Evaluación más allá de los benchmarks: jueces humanos y modelos
Los benchmarks miden lo fácil de puntuar. Para el trabajo abierto necesitas criterio: de personas, o de un modelo que las sustituye. Ambos pueden engañar.
Cómo se evalúan los modelos: los benchmarks, y por qué mienten
Las puntuaciones de benchmark parecen mediciones, pero son argumentos. Cómo funciona de verdad la evaluación de modelos, y por qué un número alto puede engañarte.
Reducir las alucinaciones: una lista de verificación práctica
Los modelos inventan datos cuando la tarea los invita a ello. Esta lista cubre las acciones que recortan las alucinaciones sin fingir que puedes eliminarlas.
Medir la calidad: cómo montar una evaluación básica
Las sensaciones no escalan. Una evaluación pequeña y honesta convierte "esto se siente mejor" en un número fiable. Aquí te explicamos cómo construir una desde cero.
Evaluar herramientas de IA: una lista de comprobación que sobrevive a la demo
Las herramientas de IA están diseñadas para deslumbrar en una demo. Esta lista te ayuda a juzgarlas por las preguntas duraderas que deciden si aguantan en el uso real.
Habilidades emergentes: ¿reales o espejismo?
Los modelos grandes parecen "captar" de repente habilidades que les faltan a los pequeños. ¿Es un cambio de fase real o un truco de cómo medimos? La respuesta honesta: ambas cosas.