Pasión por la tecnología
La serie o3 de OpenAI empieza a estar disponible y marca un cambio real en razonamiento complejo. Análisis de dónde brilla, dónde sigue fallando y qué cambia para quien construye productos con LLMs.
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OpenAI presentó o1 en septiembre 2024. Un modelo que razona internamente antes de contestar. Qué cambia y cuándo merece la pena.
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OpenAI liberó Swarm como framework experimental multi-agent. Patterns emerging y cómo compara con CrewAI/LangGraph.
Leer másLa Assistants API ofrece threads persistentes, tool calling y file search gestionados por OpenAI. Analizamos cuándo compensa frente a Chat Completions más lógica propia.
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GPT-4 Turbo duplicó el contexto de GPT-4 y redujo el precio 3x. Seis meses después, sigue relevante o GPT-4o ya lo reemplazó todo.
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OpenAI presentó GPT-4o con texto, audio y visión integrados nativamente. Qué cambia en aplicaciones, latencia y precio frente a GPT-4 Turbo.
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Nomic liberó un modelo de embeddings open source que rivaliza con los de OpenAI. Cuándo usarlo, comparativa y cómo integrar en tu RAG.
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Cuando una aplicación habla con dos o más proveedores de LLM, antes o después aparece un proxy entre medias. LiteLLM propone uno concreto, y esta es la lectura honesta de qué gana y qué cuesta.
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OpenAI liberó text-embedding-3 con calidad superior y el truco de dimensiones variables. Cómo aprovechar lo nuevo sin rehacer toda la pila RAG.
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LangChain unifica la construcción de aplicaciones con LLM: prompts, retrievers, agentes y memoria. Cuándo ayuda y cuándo añade complejidad innecesaria.
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