DeepSeek OCR vs Qwen-3 VL vs Mistral OCR: ¿Cuál es el mejor?
Las empresas requieren sistemas eficientes para el procesamiento de documentos mediante IA. A los desarrolladores les resulta efectivamente complicado elegir el maniquí correcto. Es muy importante elegir el maniquí más eficaz en términos de velocidad, precisión y coste. Realizamos un estudio comparativo sobre tres modelos de IA reconocidos: DeepSeek OCR, Qwen-3 VL y Mistral OCR. […]
¿Es ChatGPT Atlas mejor que Perplexity Comet?
OpenAI envía productos rápidamente, pero ¿la calidad es de primera? ¡Eso es cuestionable! Recientemente lanzaron su propio navegador, ChatGPT Atlas. Por lo que parece, parece harto similar a Chrome y El cometa de la perplejidadprobablemente una mezcla de los dos. Personalmente me encanta Comet y lo he estado usando desde hace un tiempo. En este […]
Claude Haiku 4.5 ya está aquí… ¿y es MEJOR que Sonnet 4.5?
Claude Haiku 4.5 es el extremo maniquí pequeño de Anthropic, emprendedor el 15th Octubre para todos los usuarios. Es un robusto recordatorio de que la velocidad y la inteligencia no tienen por qué tener un precio detención. Hace escasamente cinco meses, Claude Sonnet 4 era considerado el punto de narración en cuanto a rendimiento controlado. […]
¿Es Qwen-Image-Edit-2509 mejor que Nano Plátano?
Todos debemos consentir que septiembre ha sido el mes de Géminis nano plátano. Todos han estado jugando con el maniquí, publicando ediciones extravagantes y selfies divertidas en las redes sociales. Lo más probable es que lo probaste todavía o al menos más allá de una docena de esos mashups de celebridades y publicaciones de figuras […]
¿Mejor que GPT-5? Probamos Ernie X1.1, el extremo maniquí de IA de Baidu
Entre mucha anticipación, Baidu anunció su Ernie X1.1 en Wave Summit en Beijing anoche. Se sintió como un pivote de demostraciones llamativas a confiabilidad ejercicio, ya que Baidu colocó la nueva transformación de Ernie como un maniquí de razonamiento primero que se comporta. Como alguno que escribe, codifica y envía flujos de trabajo de agente […]
Un nuevo entorno de clasificación para una mejor calidad de notificación en Instagram
Estamos compartiendo cómo Meta está aplicando el educación forzoso (ML) y los algoritmos de variedad para mejorar la calidad de la notificación y la experiencia del heredero. Hemos introducido un entorno de clasificación de notificaciones con conocimiento de variedad para achicar la igualdad y ofrecer una combinación de notificaciones más variada y atractiva. Este nuevo […]
Kimi K2 vs Fuego 4: ¿Cuál es el mejor maniquí de código rajado?
Kimi K2 (por Moonshot Ai) y Fuego 4 (por meta) son modelos de jerga grandes (LLM) de última engendramiento basados en Obra de mezcla de expertos (MOE). Cada maniquí se especializa en diferentes áreas y está dirigido a casos de uso avanzados, con diferentes fortalezas y filosofías. Hasta hace una semana, Fuego 4 era el […]
Databricks se ejecuta mejor en Azure
Nominar Databricks de Azure puede optimizar todo su ciclo de vida de datos en el interior de un entorno único y escalable. Azure Databricks tiene ventajas claras sobre otros proveedores de servicios en la nimbo Este blog es un suplemento para el Azure Databricks: sinergia diferenciada Publicación de blog y continúa definiendo la diferenciación de […]
5 razones por las cuales Azure Databricks es la mejor plataforma de datos + AI en Azure
A medida que los datos y las cargas de trabajo de IA se escalan, las organizaciones necesitan una plataforma que haga más que conectar los servicios, debe unificarlos. Azure Databricks Reúne toda la potencia de la plataforma de inteligencia de datos Databricks con integraciones profundas de Azure para simplificar y acelerar cada paso del ciclo […]
¿Los LLM efectivamente pueden fallar con razonamiento? Los investigadores de Microsoft y Tsinghua introducen modelos de razonamiento de recompensas para subir dinámicamente el calculador de tiempo de prueba para una mejor columna
El educación de refuerzo (RL) ha surgido como un enfoque fundamental en la capacitación de LLM, utilizando señales de supervisión de la feedback humana (RLHF) o las recompensas verificables (RLVR). Si admisiblemente RLVR se muestra prometedor en el razonamiento matemático, enfrenta limitaciones significativas adecuado a la dependencia de las consultas de capacitación con respuestas verificables. […]