Análisis en profundidad de Headroom, el proyecto open source (33.4k ⭐) que promete reducir entre un 60% y un 95% los tokens que mandas a un LLM sin perder precisión. Probamos sus 6 algoritmos, su CCR reversible y su modo proxy, y lo comparamos con el resto del ecosistema.
Por qué las alucinaciones de los LLM no son bugs, sino características de la predicción. Descubre cómo construir bucles de Inducción Socrática en Kotlin para obligar a los agentes a dudar de su lógica en Android.
Análisis técnico de PlugMem, el sistema de memoria plugin de Microsoft Research que transforma interacciones brutas de agentes LLM en conocimiento reutilizable. Cómo su arquitectura de tres componentes (Estructura, Recuperación y Razonamiento) supera los diseños de memoria específicos por tarea.
Guía práctica para elegir entre modelos pequeños on-device (Gemini Nano, Phi-3 Mini) y LLMs en la nube para tu app Android: latencia, privacidad, coste y batería.
DeepSeek ha lanzado R1, un modelo de razonamiento open source que compite de tú a tú con o1 de OpenAI. Analizamos su arquitectura, rendimiento en código y por qué es un terremoto para la industria.
