AI Builders Digest

JEV apuesta por decisiones fiables dentro del software

Diogo Almeida sostiene que los clasificadores rápidos y programables de JEV pueden tomar pequeñas decisiones que el software puede poner a prueba y combinar en flujos de trabajo más amplios. Un desarrollador podría, por ejemplo, fijar el umbral de confianza para marcar un correo importante, en vez de confiar en la respuesta pulida de un chatbot. Lo que le preocupa de los modelos actuales es su fiabilidad: «95 % Einstein, 5 % Mr. Bean. Y si no te avisa cuando le toca ser Mr. Bean, ¿cómo vas a automatizar nada?»

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Aaron Levie ve una gran oportunidad para los agentes de ciberseguridad defensiva

Levie prevé que los agentes de ciberseguridad procesarán muchísimos más tokens, mientras los equipos de seguridad intentan seguir el ritmo de unos riesgos cada vez mayores. Imagina agentes que trabajen con distintas herramientas para probar ataques, revisar registros y evaluar datos empresariales, lo que abriría oportunidades en identidad, redes, análisis de código y protección de datos. Según él, los avances recientes en agentes capaces de trabajar durante más tiempo, uso de computadoras y entrenamiento en ciberseguridad hacen que esto empiece a ser viable.

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Rauch considera que saber orientar a la AI es una habilidad clave de ingeniería

Guillermo Rauch dice que los desarrolladores pueden dar demasiadas instrucciones a una AI que sabe más que ellos, o demasiado pocas a una que carece de contexto esencial. Saber cuánta orientación darle es la principal habilidad que busca. También se pregunta si el lenguaje de ingeniería que usan los modelos podría reducirse a un vocabulario de trabajo mucho más pequeño.

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Ryo Lu teme que los agentes eliminen las dificultades que nos ayudan a aprender

Ryo Lu cuenta que aprender a crear cosas implicó equivocarse, pedir ayuda y desarrollar criterio tras muchos intentos. Los agentes pueden ayudar a las personas a hacer cosas que de otro modo no podrían, pero un resultado terminado puede ocultar las preguntas que nunca aprendieron a hacerse. Quiere herramientas que ayuden a compartir trabajos sin terminar y a colaborar en el mundo más allá de la pantalla.

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Once Reading se ganó a la familia de Peter Yang con una rutina diaria

Peter Yang dice que Once Reading es la única app de aprendizaje que él y su hijo de cuatro años han seguido usando durante meses. Lo atribuye a la rutina diaria entre padres e hijos, a una foto divertida después de cada lección y a los libros físicos que reciben tras completar 30 lecciones. Los libros le dan a su hijo una recompensa tangible por aprender a leer.

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