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AI Builders Digest

Lo que dijeron hoy quienes construyen la IA de verdad. Una página, unos 2 min de lectura.

El tema más claro de hoy fue el paso de la AI, de mantener conversaciones convincentes a realizar tareas que el software pueda ejecutar de forma fiable. TypeSafe defendió los modelos de decisión, mientras que otros desarrolladores se centraron en las necesidades de seguridad y capacidad de cómputo de los agentes que trabajan en segundo plano.

Pódcast

The MAD Podcast with Matt Turck

Jev, de TypeSafe, busca que las decisiones de la AI sean lo bastante fiables para usarlas en software

Diogo Almeida explica que Jev devuelve probabilidades que los desarrolladores pueden poner a prueba y usar para fijar sus propios umbrales, en lugar de generar una respuesta bien redactada que podría ocultar una mala decisión. Quiere que los desarrolladores combinen decisiones pequeñas y fiables para crear flujos de trabajo automatizados más amplios. Así describe su prueba para los modelos actuales: «95 % Einstein, 5 % Mr. Bean. Y si no te avisa cuando le toca ser Mr. Bean, ¿cómo vas a automatizar nada?»

  • #products
  • #automation
  • #evals
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Aaron Levie

Box CEO

Aaron Levie prevé que los agentes en segundo plano podrían consumir entre 100 y 1.000 veces más tokens

Levie sostiene que poner a muchos agentes a trabajar en paralelo en revisiones, auditorías y otras tareas de información podría consumir entre 100 y 1.000 veces más tokens que las conversaciones de ida y vuelta actuales. También cree que Muse, el modelo de pesos abiertos de Meta, ayudará a las empresas a combinar modelos de frontera con otros más baratos y adaptados a flujos de trabajo repetibles.

  • #agents
  • #open-source
  • #compute
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Boris Cherny

Anthropic y Gray Swan preparan una competición sobre prompt injection

Boris Cherny afirma que Claude ha avanzado mucho frente al prompt injection, pero que el problema se vuelve cada vez más urgente para todo el sector a medida que los agentes asumen más tareas. Anthropic colaborará con Gray Swan para organizar una competición que permita encontrar puntos débiles.

  • #agents
  • #security
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Dan Shipper

Every CEO

Dan Shipper cuestiona qué puede revelar la interpretabilidad sobre los planes de la AI

La observación de Shipper va al grano: encontrar una neurona que responda a la Torre Eiffel demostraría que un modelo reconoce Francia, pero no revelaría qué piensa hacer. Duda que identificar rasgos internos reconocibles baste para entender el comportamiento de un modelo.

  • #interpretability
  • #safety
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Aditya Agarwal

SPC General Partner

Aditya Agarwal ve la alineación como un problema de ingeniería

Agarwal cree que Goodfire podría convertirse en una de las empresas más importantes surgidas de SPC. Su motivo es el trabajo de la compañía, que muestra que la interpretabilidad y la alineación de modelos pueden abordarse como problemas de ingeniería.

  • #interpretability
  • #safety

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De dónde sale esto

Los datos provienen del proyecto de código abierto follow-builders, de zarazhangrui, publicado bajo licencia MIT. Los resúmenes los genera un LLM a partir de los feeds públicos de ese proyecto, y los prompts de resumen están adaptados de él. Cada entrada enlaza a su fuente original.

Resúmenes generados automáticamente. Lee el original antes de dar por buena cualquier afirmación.