Tribu iA/Papers. Sesión 7 - AutoGen & STaR
¿Y si los modelos de lenguaje no solo respondieran, sino que colaboraran entre ellos como equipos… o incluso se enseñaran a razonar a sí mismos?
En esta sesión exploramos dos papers que están definiendo como se están construyendo las aplicaciones de IA hoy.
🤖 Paper 1: AutoGen – Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation
¿Y si en vez de un solo modelo resolviendo tareas, tuvieras un grupo de agentes que conversan entre sí, con humanos y herramientas para resolver problemas complejos?
AutoGen, de Microsoft Research, propone una arquitectura de agentes conversables que colaboran modularmente.
→ Escucha el resumen en nuestro podcast
🧠 Paper 2: STaR – Self-Taught Reasoner: Bootstrapping Reasoning with Reasoning
¿Cómo enseñas a un modelo a razonar… usando sus propios razonamientos?
STaR, de Stanford y Google Research, presenta una técnica de autoaprendizaje iterativo: el modelo genera explicaciones paso a paso, se entrena con las buenas y corrige las malas usando la respuesta correcta como pista.
→ En nuestro podcast encuentras el resumen de este paper
Cada 15 días, los miércoles, conversamos en Tribu iA / Papers sobre dos papers clave del mundo de la inteligencia artificial.
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