Noticias sobre GPT-4.1

ALTK-Evolve, presentado por IBM Research, se ha alzado con el primer puesto en el benchmark del workspace $\tau^2$, lo que significa que, mediante la introducción de memoria aprendida y directrices de políticas, los modelos no fronterizos o de optimización específica pueden igualar o incluso superar a modelos base más potentes en tareas verticales. Esto demuestra que la mejora de las capacidades del Agent no depende únicamente de la expansión de la escala de parámetros, sino que también puede lograrse mediante la innovación arquitectónica y la inyección de memoria en tiempo de ejecución.

Ringg utiliza un nuevo modelo de lenguaje de gran tamaño para ofrecer servicios de Agent multilingües y multicanales, lo que reduce significativamente los costes en comparación con la versión anterior y demuestra el potencial de optimización de costes de los modelos de lenguaje de gran tamaño en escenarios de atención al cliente a nivel empresarial.