Evaluación de LLM
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Evaluación de agentes
Los benchmarks en entornos controlados ocultan cómo fallan realmente los agentes: HKU acaba de construir la solución
UniClawBench evalúa agentes proactivos en cinco capacidades fundamentales a través de 400 tareas bilingües del mundo real, utilizando contenedores Docker en vivo y una evaluación de circuito cerrado con tres agentes. Desenreda las habilidades del modelo base de las elecciones del marco, revelando dónde se rompen realmente los agentes.
2026-07-13
Herramientas
Tu modelo de IA es un commoditie. El pipeline es donde reside la verdadera ventaja.
Un análisis práctico, paso a paso, de cómo construir un pipeline de escritura con IA en 2025: selección de modelos, encadenamiento de prompts y control de calidad. Sin hype, solo la arquitectura técnica que importa.
2026-07-11
Evaluación de modelos
olmo-eval de Ai2 brinda a los desarrolladores de LLM un microscopio para cada punto de control
olmo-eval de Ai2 aporta diferencias por pregunta y evaluaciones modulares al desarrollo activo de LLM, ayudando a los investigadores a distinguir el progreso real del ruido estadístico.
2026-07-06