Base de conocimientos de IA

Grid Search es un método automatizado para encontrar sistemáticamente combinaciones óptimas de hiperparámetros en el aprendizaje automático. Este método selecciona el hiperparámetro de mejor rendimiento predefiniendo un rango de valores candidatos para cada hiperparámetro, agotando todas las combinaciones de parámetros posibles, entrenando el modelo uno a uno y evaluando el rendimiento, y seleccionando finalmente el hiperparámetro de mejor rendimiento....

La búsqueda aleatoria (RS) es un método de optimización hiperparamétrica que encuentra la configuración óptima mediante el muestreo aleatorio de puntos candidatos en el espacio de parámetros.

El Aumento de Datos (DA) es un enfoque técnico para aumentar un conjunto de datos de entrenamiento mediante la creación artificial de nuevos datos.

El algoritmo Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje supervisado basado en el teorema de Bayes. "Naive Bayes" se basa en el teorema de Bayes y asume que las características son condicionalmente independientes entre sí. La simplificación de los supuestos reduce enormemente la complejidad computacional y hace que el algoritmo sea eficiente en aplicaciones prácticas.

K-Means Clustering (K-Means Clustering) es un algoritmo clásico de aprendizaje automático no supervisado. Se utiliza principalmente para dividir un conjunto de datos en K clusters disjuntos. El objetivo del algoritmo es asignar n puntos de datos a los K clústeres de forma que cada punto de datos pertenezca al clúster correspondiente a su centro de clúster más cercano.

La red neuronal directa (FNN) es el modelo básico y más utilizado de red neuronal artificial. Su característica principal es que las conexiones de la red no forman bucles ni vías de retroalimentación, y la información fluye de forma estrictamente unidireccional de la capa de entrada a la de salida a través de una...

K-Nearest Neighbors (K-Nearest Neighbours) son algoritmos de aprendizaje supervisado basados en instancias que pueden utilizarse para tareas de clasificación y regresión.

La red neuronal convolucional (CNN), una red neuronal artificial diseñada específicamente para procesar datos con una estructura reticular, ha destacado en el campo del análisis de imágenes y vídeos.

La validación cruzada es un método fundamental para evaluar la capacidad de generalización de un modelo en el aprendizaje automático. La idea básica es dividir los datos originales en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba, y obtener estimaciones de rendimiento más fiables rotando el entrenamiento y la validación con diferentes subconjuntos de datos. Este enfoque simula ...

Random Forest (Bosque aleatorio) es un algoritmo de aprendizaje integrado que realiza una tarea de aprendizaje automático construyendo múltiples árboles de decisión y combinando sus predicciones. El algoritmo se basa en la idea de agregación Bootstrap, en la que se extraen aleatoriamente múltiples subconjuntos de muestras del conjunto de datos original con putback para cada árbol....

La función de pérdida (LF) es un concepto fundamental en el aprendizaje automático y asume la importante tarea de cuantificar el error de predicción de un modelo. Esta función mide matemáticamente el grado de diferencia entre el valor predicho del modelo y el valor real, proporcionando una guía direccional clara para la optimización del modelo.

En el aprendizaje automático, un hiperparámetro es una opción de configuración que se preestablece manualmente antes de que comience el entrenamiento del modelo, en lugar de aprenderse a partir de los datos. Su función principal es controlar el propio proceso de aprendizaje, como si se establecieran unas reglas de funcionamiento para el algoritmo. Por ejemplo, el aprendizaje...

El árbol de decisión (DT) es un modelo predictivo en forma de árbol que simula el proceso humano de toma de decisiones, clasificando o prediciendo datos mediante una serie de reglas. Cada nodo interno representa una prueba de características, las ramas corresponden a los resultados de las pruebas y los nodos hoja almacenan la decisión final. Este algoritmo utiliza una estrategia de divide y vencerás...

El descenso de gradiente es el algoritmo de optimización básico para resolver el mínimo de una función. El algoritmo determina la dirección de descenso calculando el gradiente de la función (el vector formado por las derivadas parciales de cada una) y actualizando iterativamente los parámetros según la regla θ = θ - η - ∇J(θ).

La regresión logística es un método de aprendizaje estadístico utilizado para resolver problemas de clasificación binaria. El objetivo principal es predecir la probabilidad de que una muestra pertenezca a una categoría determinada en función de las características de entrada. El modelo asigna la salida lineal entre 0 y 1 combinando linealmente los valores propios mediante una función en forma de S....

La regularización es una técnica fundamental en el aprendizaje automático y la estadística para evitar el ajuste excesivo de los modelos. La regularización controla el grado de ajuste añadiendo un término de penalización a la función objetivo que está relacionado con la complejidad del modelo. Las formas más comunes son la regularización L1 y L2: la L1 produce soluciones dispersas y aplica...

Generative Adversarial Network (GAN) es un modelo de aprendizaje profundo, propuesto por Ian Goodfellow et al. en 2014. El marco implementa un modelo generativo entrenando dos redes neuronales entre sí....

La autoatención es un mecanismo clave en el aprendizaje profundo, originalmente propuesto y ampliamente utilizado en la arquitectura Transformer. La idea central es permitir que el modelo atienda simultáneamente a todas las posiciones de la secuencia de entrada y calcule cada posición...

El aprendizaje multitarea (MTL) no es un algoritmo aislado, sino un paradigma de aprendizaje automático inteligente.

El modelo de difusión es un modelo generativo diseñado específicamente para crear nuevas muestras de datos, como imágenes, audio o texto. El núcleo del modelo se inspira en el proceso de difusión en física, que simula la difusión natural de partículas desde una región de alta concentración a otra de baja concentración. En la máquina...

El ajuste fino de modelos (Fine-tuning) es una aplicación específica del aprendizaje por transferencia en el aprendizaje automático. El proceso central se basa en modelos de preentrenamiento, que utilizan conjuntos de datos a gran escala para aprender patrones genéricos y desarrollar amplias capacidades de extracción de características. A continuación, la fase de ajuste fino introduce conjuntos de datos de tareas específicas para ...

El mecanismo de atención (Attention Mechanism) es una técnica computacional que imita los procesos cognitivos humanos, aplicada inicialmente en el campo de la traducción automática y convertida posteriormente en una parte importante del aprendizaje profundo.

La arquitectura Transformer es un modelo de aprendizaje profundo diseñado para procesar tareas secuencia a secuencia, como la traducción automática o el resumen de textos. La principal innovación radica en basarse exclusivamente en el mecanismo de autoatención, evitando los bucles tradicionales o las estructuras convolucionales. Al permitir que el modelo procese todos los elementos de una secuencia en...

El modelo preentrenado (PTM) es una técnica fundamental y poderosa en inteligencia artificial, que representa modelos de aprendizaje automático preentrenados en conjuntos de datos a gran escala. Los modelos forman una amplia base de conocimientos procesando cantidades masivas de información y aprendiendo patrones y características genéricas de los datos....

Large Language Model (LLM) es un sistema de aprendizaje profundo entrenado en datos de texto masivos, con la arquitectura Transformer en su núcleo. El mecanismo de autoatención de esta arquitectura puede capturar eficazmente las dependencias a larga distancia en el lenguaje. El modelo de "gran ...

La memoria a largo plazo (LSTM) es una variante de red neuronal recurrente diseñada específicamente para procesar datos secuenciales. En el campo de la inteligencia artificial, los datos secuenciales se utilizan ampliamente en tareas como la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla.

El aprendizaje federado (FL) es un enfoque innovador de aprendizaje automático, propuesto por primera vez por un equipo de investigadores de Google en 2016, que tiene como objetivo abordar los desafíos de la privacidad de los datos y la computación distribuida.

La red neuronal recurrente (RNN) es una arquitectura de red neuronal diseñada para procesar datos secuenciales. Por datos secuenciales se entiende una colección de datos con orden temporal o dependencias, como textos lingüísticos, señales de voz o series temporales.

La red neuronal (NN) es un modelo computacional inspirado en el funcionamiento de las neuronas en el cerebro biológico.

La equidad en la IA es el campo interdisciplinar que consiste en garantizar que los sistemas de IA traten a todos los individuos y grupos de personas de forma justa e imparcial a lo largo de todo el ciclo de vida de su diseño, desarrollo, despliegue y funcionamiento.

El metaaprendizaje, o aprender a aprender, es una rama importante del campo del aprendizaje automático que se centra en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje capaces de adaptarse rápidamente a nuevas tareas.

La seguridad de la inteligencia artificial (seguridad de la IA) es el campo interdisciplinar de vanguardia que consiste en garantizar que los sistemas de IA, especialmente los que son cada vez más potentes y autónomos, actúen de forma fiable y predecible a lo largo de su ciclo de vida de acuerdo con las intenciones humanas, sin consecuencias perjudiciales.

El aprendizaje autosupervisado (SSL) es un paradigma de aprendizaje emergente en el campo del aprendizaje automático, en el que la idea central es generar automáticamente señales supervisadas a partir de datos no etiquetados y entrenar modelos para aprender representaciones útiles de los datos.

La Superinteligencia Artificial (SIA) es un sistema inteligente que supera la inteligencia humana, con capacidades que superan las de los humanos en todos los ámbitos, incluidos la cognición, la creatividad, la resolución de problemas y la toma de decisiones.

El aprendizaje por transferencia (TL) es una rama importante en el campo del aprendizaje automático, la idea central es aplicar el conocimiento aprendido de una tarea o dominio a otra tarea o dominio relacionado pero diferente.

La gobernanza de la IA es un marco integral que abarca la tecnología, la ética, el derecho y la sociedad y que orienta, gestiona y supervisa de forma eficaz todo el ciclo de vida de los sistemas de IA: desde el diseño, el desarrollo, la implantación y el uso final. El objetivo principal no es obstaculizar la innovación tecnológica, sino garantizar que el desarrollo y la aplicación de las tecnologías de IA comiencen...

El aprendizaje semisupervisado es una rama importante en el campo del aprendizaje automático, que utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar para entrenar conjuntamente un modelo con el fin de mejorar el efecto de aprendizaje y la capacidad de generalización.

El aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning, ULS) es una importante rama del aprendizaje automático que se centra en el procesamiento de conjuntos de datos que no están preetiquetados.

El aprendizaje por refuerzo es una rama importante del aprendizaje automático, centrada en permitir que las inteligencias aprendan de forma autónoma a tomar decisiones óptimas para maximizar las recompensas acumulativas a largo plazo mediante la interacción continua con su entorno.

El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más comunes y fundamentales del aprendizaje automático. La idea central es enseñar a un modelo informático a hacer predicciones o juicios utilizando un conjunto de datos existente con la "respuesta correcta".

El aprendizaje profundo (AD) es una rama del aprendizaje automático que se centra en el uso de redes neuronales artificiales multicapa para aprender y representar patrones complejos en los datos.

La Ética de la Inteligencia Artificial (Ética de la IA) es un campo interdisciplinar que examina los principios éticos, los valores y las responsabilidades sociales que deben seguirse en el desarrollo, despliegue y uso de los sistemas de IA.

En la era del auge de la Inteligencia Artificial, las herramientas de IA han cambiado nuestras vidas y han sido de gran ayuda para la investigación académica y la redacción de trabajos. Con el fin de ayudar a los usuarios a trabajar y estudiar de manera más eficiente, esta compilación selecciona cuidadosamente y presenta 15 asistentes gratuitos de vanguardia para la redacción de trabajos académicos.

La Inteligencia Artificial Débil (IA Estrecha) es actualmente la forma dominante de desarrollo de tecnología de IA en nuestro mundo real. La IA débil está diseñada y entrenada para realizar una tarea específica y bien definida con un nivel de inteligencia que puede superar al de los humanos en ese dominio concreto.

La Inteligencia Artificial (IA) es una rama fundamental de las ciencias de la computación cuyo objetivo es construir sistemas teóricos y tecnológicos que puedan simular, ampliar e incluso superar la inteligencia humana, de modo que las máquinas tengan la capacidad de aprender, razonar, percibir y tomar decisiones que normalmente requieren la inteligencia humana para...

La Inteligencia Artificial General (AGI) son sistemas inteligentes que pueden comprender, aprender, razonar, adaptarse y crear como los humanos o incluso más allá de ellos en cualquier tarea cognitiva.

La IA explicable (XAI) es un conjunto global de conceptos, métodos, tecnologías y marcos de gobernanza.

Digital Twin (Gemelo Digital) es un sistema tecnológico para el modelado en espejo, la cartografía dinámica y la gestión del ciclo de vida completo de entidades físicas o sistemas complejos en un espacio digital virtual con gran precisión, alta fidelidad e interacción bidireccional en tiempo real.

A menudo, los amigos preguntan si existen herramientas para generar PPT de mejor calidad. "¡Hacer PPT es más difícil que escribir contenidos!".

Con el rápido desarrollo y la amplia aplicación de las tecnologías de modelización lingüística a gran escala, sus riesgos potenciales para la seguridad se están convirtiendo cada vez más en el centro de atención de la industria. Para hacer frente a estos retos, muchas de las principales empresas tecnológicas, organizaciones de normalización e institutos de investigación del mundo han creado y publicado sus propios marcos de seguridad. En este artículo analizaremos nueve de los ...

A medida que se profundiza en la aplicación de la IA a la programación, muchos desarrolladores, tras experimentar la comodidad de la programación asistida por IA, esperan contar con un "ingeniero de IA exclusivo" que comprenda mejor sus necesidades. El núcleo de esta demanda reside en la capacidad de la IA para seguir con precisión las instrucciones personalizadas del desarrollador...

Palabra clave Eres un experto en ejecución de tareas, especializado en llamar a múltiples herramientas para completar la tarea en cuestión según las necesidades del usuario. # Descripción del módulo de mensajes - Debe responder utilizando herramientas (llamadas a funciones), las respuestas en texto plano están prohibidas - Intente resolver los problemas de forma independiente, utilice me...

Desde hace poco, NotebookLM es compatible en chino y, en mi opinión, es una de las herramientas de gestión del conocimiento personal más recomendables entre los productos gratuitos. Las dos características principales de NotebookLM son: citar fuentes precisas para preguntas y respuestas y generar podcasts de conversaciones entre dos personas. Citar fuentes precisas...

Un System Prompt bien diseñado es esencial para los usuarios y desarrolladores que quieran trabajar eficientemente con el Large Language Model (LLM). Actúa como un manual de acciones y comportamientos para la IA, afectando directamente a la calidad de la respuesta de la IA....

Muchos usuarios han observado que parece haber una diferencia sutil pero perceptible entre la experiencia que obtienen al llamar directamente a la API Claude de Anthropic y la versión web oficial de Claude. Gran parte de esta diferencia se debe al complejo sistema de avisos de la versión web (Sy...

Prompt Words Te daré un archivo para que analices el contenido y lo transformes en una bonita y agradable cartera web visual en chino: ## Requisitos del contenido - Todo el contenido de la página debe estar en chino simplificado - Mantener la información principal del archivo original pero presentarla de una forma más legible y visual - Añadir al final de la página...

Recientemente, Cursor, una herramienta de programación asistida por IA, publicó una lista de los modelos de IA preferidos por los desarrolladores, y los datos muestran que el modelo Sonnet de Claude 3.7 encabeza la lista. Estos datos oficiales reflejan sin duda la elección de una parte importante de los desarrolladores. Pero este...

Antecedentes: n8n Challenges with RAG Knowledge Base Integration n8n está ganando tracción como una poderosa herramienta de flujo de trabajo automatizado de código abierto. Fue fundada en 2019 por Jan Oberhauser, antiguo diseñador visual de Piratas del Caribe, con el objetivo de...

ANTECEDENTES: OpenRouter y sus opciones de pago OpenRouter proporciona una plataforma integrada que permite a desarrolladores y usuarios acceder a múltiples modelos lingüísticos de gran tamaño de diferentes proveedores a través de una interfaz API unificada. Para los usuarios que deseen aprovechar estas capacidades avanzadas de IA...

OpenRouter, una plataforma que agrega las API de muchos de los grandes modelos lingüísticos más importantes del mundo, ha introducido recientemente cambios significativos en su política de uso gratuito y limitación de tarifas. La plataforma es conocida por su facilidad de uso, ya que proporciona una única clave API para llamar a API como DeepSeek, Qw...

Usted es un desarrollador senior que me puede ayudar con el desarrollo de Dify Plugin Tool, que es un agente de AI T...

En el campo de la investigación sobre modelos de grandes lenguajes (LLM), la capacidad de salto de pensamiento del modelo, es decir, la creatividad, es tan importante como la capacidad de razonamiento lógico representada por la cadena de pensamiento. Sin embargo, la creatividad actual de los LLM ...

Claude Code es una herramienta de línea de comandos para la codificación agéntica. Por codificación agéntica, nos referimos a dar a la IA cierta autonomía...

Sólo probado en Gemini 2.5 Pro, nota "debe ejecutarse en modelo de inferencia", rendimiento Texto expandido, 1000 palabras Expandido 2000 palabras más o menos Zhu Zhu gran modelo detecta que el sabor de la IA sólo mejora en 22% o menos, roba cartas unas cuantas veces más o apunta al sabor de la IA...

La familia de modelos GPT-4.1 proporciona mejoras significativas en las capacidades de codificación, adherencia a instrucciones y procesamiento de contextos largos en comparación con GPT-4o. En concreto, obtiene mejores resultados en las tareas de generación y reparación de código, comprende y ejecuta instrucciones complejas con mayor precisión y puede manejar eficientemente textos de entrada más largos....

Vibe Coding: el código desaparece, ¿una nueva ola de desarrollo de software basado en la intuición? El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial generativa está remodelando las industrias, y el desarrollo de software no es una excepción. A principios de 2025, una nueva ola de pensamiento comenzó a imponerse en Silicon Valley: el desarrollo de...

Desde el lanzamiento de la utilización de botones que sueñan modelo 3.0 para facilitar la generación de artículos con imágenes y carteles chinos, un dios para una mayor optimización, puede generar texto como el cuerpo principal de la imagen, más adecuado para su uso como una portada del artículo, compartió a continuación. La palabra clave es la siguiente El papel de la palabra clave es generar para generar imágenes ...

Antecedentes: por qué necesita acceso público n8n n8n es una potente herramienta de automatización de flujos de trabajo de código abierto que permite a los usuarios conectar diferentes aplicaciones y servicios para crear procesos automatizados. Sin embargo, durante su uso, muchos de los nodos App de n8n (especialmente los que implican la concesión de servicios de terceros...

Para titulares, WeChat Ask, Baike, etc... Tome Titulares por ejemplo. 1.Es posible que necesite un emulador de Android (algunas plataformas sólo permiten la operación en la APP, menos eficiente, se recomienda que el ordenador descargar emulador de Android) 2.Encuentra el tema, la pregunta a responder No haga este tipo de mensajes en tiempo real....

Introducción general serverless-qrcode-hub es una herramienta de código abierto diseñada para resolver el problema de los frecuentes fallos de los códigos QR en los chats de grupo de WeChat. Se basa en Cloudflare Workers y bases de datos D1 , sin necesidad de servidores tradicionales para ejecutar...

Recientemente, MCP (Model Calling Protocol) se ha convertido en un término muy frecuente en los círculos técnicos. En pocas palabras, MCP está diseñado para simplificar el proceso de uso de herramientas o servicios externos para grandes modelos lingüísticos (LLM), reduciendo significativamente la necesidad de que los desarrolladores y usuarios construyan...

Los marcos de rastreo web tradicionales son versátiles, pero a menudo requieren una limpieza y un formateo adicionales a la hora de procesar los datos, lo que hace que su integración con los modelos de grandes lenguajes (LLM) sea relativamente compleja. La salida de muchas herramientas (por ejemplo, HTML sin procesar o JSON sin estructurar) contiene mucho ruido y no es adecuada para su uso directo....

Sube un avatar e introduce las siguientes instrucciones Instrucciones Crea una nueva pegatina chibi con seis poses únicas que muestren la imagen del usuario: 1. manos en tijera y guiño juguetón; 2. ojos llorosos y labios ligeramente crispados, mostrando un...

Desde que trató de romper a través de la Jubileo gran modelo de detección de contenidos AI, y dio a conocer un artículo de tecnología "lavado" palabras prontas. La proporción de los dos anteriores identificados como "artificial" en la detección de Jubileo AI no es alta. La razón es muy simple, reescribir el artículo sin destruir la estructura original y el contenido de la información de la premisa, básicamente difícil de hacer sobre A...

Palabra clave Quitar la marca de agua de la imagen Texto frontal e iconos, (otros requisitos)... # Las siguientes indicaciones tienen el mismo efecto Eliminar la marca de agua de la imagen ¿Dónde se utiliza? Google AI Studi...

1. INTRODUCCIÓN En la actual explosión de información, una gran cantidad de conocimientos se almacena en forma de tablas en páginas web, Wikipedia y bases de datos relacionales. Sin embargo, los sistemas tradicionales de preguntas y respuestas suelen tener dificultades para gestionar consultas complejas en múltiples tablas, lo que se ha convertido en un gran reto en el campo de la inteligencia artificial. Para hacer frente a este reto, los investigadores ...

Con la popularidad de los Large Language Models (LLM) y diversos servicios de IA, cada vez es más común que los desarrolladores integren estas capacidades en sus aplicaciones. Sin embargo, llamar directamente a puntos finales de API de proveedores de servicios como OpenAI, Hugging Face y otros suele conllevar un sinfín de problemas de gestión....

Últimamente, varias tecnologías de IA de texto a imagen (TTI) están experimentando rápidas iteraciones. Sin embargo, tanto los principiantes como los creadores profesionales se enfrentan a menudo a un reto a la hora de utilizar estas herramientas: cómo traducir la visión creativa que tienen en la cabeza -ya sea clara o difusa- en una refinada...

VS Code 1.99 introduce la compatibilidad con el protocolo de contexto de modelo Visual Studio Code (VS Code) introduce oficialmente la compatibilidad con el protocolo de contexto de modelo (MCP) en su versión 1.99.

Capturar, organizar y utilizar eficazmente los contenidos de la web se ha convertido en una habilidad clave en el actual contexto de creciente riqueza de la información digital. Muchos usuarios que han probado herramientas como Notion, Instapaper o Readwise pueden encontrarse con una captura de contenidos incompleta, una gestión de la recuperación inconveniente...

Ese sueño proporciona 3.0 cuota de modelo de generación de imagen siempre no es suficiente, hoy prueba directa no se agotará. Y el uso diario de ese sueño directamente generar portada del artículo es también algo inconveniente. Así que pensé en usar la hebilla en la referencia que el sueño 3.0 modelo de imagen (nombre estándar es seedream3.0 ...).

Generar una foto de una profesora con un traje profesional ajustado (estilo OL) dando clases delante de una pizarra, el conjunto sólo necesita una pizarra y una profesora, la profesora tiene unos 25 años, lleva gafas, tiene un cuerpo sexy, tiene un aspecto acorde con la estética asiática, necesita un estilo realista, en la pizarra está escrito "estudia bien, todos los días...".

Entre los muchos chatbots de IA, DeepSeek no solo destaca por ser de uso gratuito, sino también por su extraordinaria capacidad para gestionar tareas en chino y ayudar en el análisis empresarial. Como potente modelo lingüístico a gran escala, la comprensión de DeepSeek del contexto chino...

Recientemente, MCP (Model Context Protocol) ha acaparado mucha atención entre los entusiastas de la tecnología y la comunidad de desarrolladores. El objetivo de esta tecnología es simplificar la forma en que los grandes modelos lingüísticos (LLM) interactúan con diversas herramientas y servicios externos,...

Un divertido y útil gpt-4o mapping prompt en un estilo minimalista de ilustración 3d. He probado algunos de ellos con resultados consistentes, y la última imagen es del empuje original. Si se utiliza correctamente, debería añadir muchos puntos a los materiales (artículos, sitios web, materiales promocionales). prom...

La difusión de la Inteligencia Artificial (IA) ha traído consigo oportunidades de cambio en la educación, pero también graves retos, el más inmediato de los cuales es su impacto en la integridad académica. La capacidad de las herramientas de IA para generar texto ha difuminado los límites del plagio en el sentido tradicional, creando dificultades sin precedentes para los educadores....

ChatGPT es más que un simple asistente de diálogo, proporciona características más avanzadas para ayudar a los usuarios a manejar sistemáticamente las tareas repetitivas y proyectos. En este artículo, presentaremos Proyectos y GPTs (GPTs personalizados) en ChatGPT...

Palabra clave Un dramático retrato de Hayao Miyazaki en primer plano. La composición es perfectamente sim...

Three.js es una herramienta que permite a las páginas web mostrar imágenes "tridimensionales". Piénsalo así: proporciona un conjunto de herramientas que permiten a los desarrolladores dibujar formas tridimensionales en páginas web, como cubos, esferas, etcétera. También permite que estas formas 3D se muevan, lo que puede hacerse...

PD: Sigue siendo muy práctico generar portadas de notas del Pequeño Libro Rojo y notas con varias imágenes. Prompt Words Create Pictures Encima de una hoja de papel tamaño A4, escribe con bolígrafo y tinta azul un monólogo chino que explique el concepto del siguiente pasaje. Garabatea algunas marcas en él con un rotulador rojo para ayudar a los demás...

Prompt word example "Generar una textura de carretera de adoquines sin costuras, pavimentable y pintada a mano, inspirada en los RPG de fantasía, con piedras de diferentes tamaños y tonos tierra naturales, apta para su uso en juegos y con alta resolución." "Crear una textura de superficie metálica sin costuras...

Recientemente vio Ghibli Shinkai Makoto ver el vómito, jugar un poco de diversión. imágenes de estilo Wojak en el futuro sólo es más comercializable. No demasiado estable, se puede describir en detalle, como por ejemplo: "La imagen del carácter frontal en su conjunto para mantener las líneas de caracteres existentes, contornos, rasgos faciales, para mantener el estilo de fondo se mantiene sin cambios, sólo el carácter frontal a su vez....

A medida que las capacidades de los grandes modelos lingüísticos (LLM) evolucionan con rapidez, las pruebas de referencia tradicionales, como MMLU, muestran sus limitaciones a la hora de distinguir los mejores modelos. Basarse únicamente en cuestionarios de conocimientos o pruebas estandarizadas dificulta la medición completa de las capacidades matizadas de los modelos que son cruciales en las interacciones del mundo real, como...

A medida que crece la popularidad del desarrollo de software asistido por IA, ha surgido un reto clave: cómo hacer que los asistentes de codificación de IA tengan una "memoria" entre sesiones como un desarrollador humano, recordando y aplicando las especificaciones de codificación de un proyecto, las preferencias, los procesos particulares e incluso los detalles de los requisitos. Actualmente, los populares...

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) están evolucionando rápidamente, y su capacidad de razonamiento se ha convertido en un indicador clave de su nivel de inteligencia. En particular, los modelos con grandes capacidades de razonamiento, como o1 de OpenAI, DeepSeek-R1, QwQ-32B y Kimi K1.5...

Funcionalidad Esta palabra clave configura la IA como un "App-Creator", un experto en la creación de Canvas Apps (aplicaciones web basadas en HTML/CSS/JS) específicamente para la plataforma Poe. Proporciona instrucciones detalladas...

El sistema tradicional de atención al cliente de comercio electrónico se basa en la cooperación entre el sistema inteligente de atención al cliente y el equipo humano, pero este modelo a menudo se enfrenta a cuellos de botella de eficiencia y experimenta puntos de dolor. Aunque la tecnología de grandes modelos se ha desarrollado durante varios años, la mayor parte del servicio de atención al cliente de IA sigue limitándose a la asistencia basada en procesos preestablecidos (modo SOP) o en la simple colaboración hombre-máquina (Copilo...

INTRODUCCIÓN En los últimos años, los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) han experimentado un impresionante avance en el campo de la Inteligencia Artificial, y sus potentes capacidades de comprensión y generación de lenguaje han dado lugar a una amplia gama de aplicaciones en diversos dominios. Sin embargo, los LLMs todavía se enfrentan a muchos retos cuando se trata de tareas complejas que requieren invocar herramientas externas....

En el ecosistema Python nunca han faltado las herramientas de gestión de paquetes y gestión de entornos, desde las clásicas pip y virtualenv hasta pip-tools y conda, pasando por las modernas Poetry, PDM, etcétera. Cada herramienta tiene su propia área de especialización, pero a menudo...