La IA está yendo más allá de los chatbots. La pregunta más interesante es qué pueden crear realmente los desarrolladores con ella.
Un modelo potente es solo una parte de una aplicación de IA. Detrás de un producto útil puede haber una API que conecta el modelo con una aplicación, un flujo de trabajo que determina cuándo se ejecuta, herramientas externas que proporcionan información y sistemas que convierten sus resultados en algo práctico.
Pensemos en un asistente de investigación con IA.
El modelo interpreta una pregunta, la aplicación busca documentos pertinentes, las herramientas ayudan a verificar la información y el flujo de trabajo organiza el resultado para que el usuario pueda trabajar con él.
Si una parte de ese sistema no es fiable, la experiencia se resiente, aunque el modelo subyacente sea impresionante.
Por eso importa la infraestructura de IA. Los desarrolladores necesitan más que acceso a inteligencia: necesitan formas prácticas de integrarla en productos, controlar los costes y elegir modelos adecuados para distintas cargas de trabajo.
En TOKEN2049 Singapur, B.AI llevará la conversación sobre infraestructura de IA al stand de TRON.
La pregunta importante no es solo qué modelo está de moda. Es qué puede crear la gente cuando se combinan el acceso a modelos, las herramientas y los flujos de trabajo.
¿Qué parte del ecosistema de IA crees que merece más atención?
@justinsuntron @BAI_AGI #TRONEcoStar #BAIinToken2049
Un modelo potente es solo una parte de una aplicación de IA. Detrás de un producto útil puede haber una API que conecta el modelo con una aplicación, un flujo de trabajo que determina cuándo se ejecuta, herramientas externas que proporcionan información y sistemas que convierten sus resultados en algo práctico.
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El modelo interpreta una pregunta, la aplicación busca documentos pertinentes, las herramientas ayudan a verificar la información y el flujo de trabajo organiza el resultado para que el usuario pueda trabajar con él.
Si una parte de ese sistema no es fiable, la experiencia se resiente, aunque el modelo subyacente sea impresionante.
Por eso importa la infraestructura de IA. Los desarrolladores necesitan más que acceso a inteligencia: necesitan formas prácticas de integrarla en productos, controlar los costes y elegir modelos adecuados para distintas cargas de trabajo.
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La pregunta importante no es solo qué modelo está de moda. Es qué puede crear la gente cuando se combinan el acceso a modelos, las herramientas y los flujos de trabajo.
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