Inteligencia Artificial

IA, LLMs, machine learning aplicado al mundo real.

Modelos, interfaces y agentes de IA: cómo elegir autonomía bajo supervisión

Una guía para distinguir modelo, interfaz y agente; elegir la autonomía que puedes supervisar y verificar el resultado real.

Un mapa práctico para usar IA en estudio, trabajo e investigación sin confundir una respuesta fluida con una respuesta verificada.

Instala el agente AI open-source de Nous Research siguiendo solo la documentación oficial.

Una tarea, un contraste, una mejora y una regla de oro. Tu primer recorrido de 30 minutos con IA.

Qué hace útil a un modelo local para programar: tool-calls, bugs reales, contexto pesado, pruebas y evidencia verificable.

Caso MiniV: cómo una optimización real bajó una tarea de 310s a 92s separando fases, midiendo cuello de botella y verificando evidencia.

Cómo leer benchmarks de IA local sin caer en el error de mezclar fases que no miden lo mismo.

Una guía honesta sobre IA local basada en pruebas reales: 21 modelos, 84 runs, métricas separadas y decisiones útiles para elegir modelos.

Kokoro muestra cuándo una voz ligera basta para prototipos y workflows locales sin venderla como reemplazo universal.

Recrear voces con IA local exige consentimiento, contexto y límites claros para crear sin cruzar la línea de la suplantación.