Blog: IBM Quantum Learning: La Nueva Era de la Educación Cuántica Accesible - Quantum Howl

IBM Quantum Learning: La Nueva Era de la Educación Cuántica Accesible

28 de enero de 2025

IBM Quantum Learning está democratizando el acceso a la computación cuántica a través de su plataforma educativa en español, marcando un hito en la formación técnica especializada para el ecosistema hispanohablante. Arquitectura del Sistema Educativo La plataforma implementa un enfoque de aprendizaje progresivo que comienza con conceptos fundamentales de mecánica cuántica y evoluciona hacia implementaciones […]

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Blog: TensorTrade: Framework Open-Source para Trading Algorítmico con Deep Reinforcement Learning - Quantum Howl

TensorTrade: Framework Open-Source para Trading Algorítmico con Deep Reinforcement Learning

27 de enero de 2025

TensorTrade emerge como el framework definitivo para implementar estrategias de trading usando Deep Reinforcement Learning (DRL), ofreciendo una arquitectura modular y agnóstica al backend que soporta TensorFlow, PyTorch y Ray. Arquitectura Técnica del Framework TensorTrade implementa una arquitectura basada en componentes intercambiables: import tensortrade.env as td # Configuración del entorno de trading env = td.TradingEnvironment( […]

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Blog: MiniMax-01: El Modelo Vision-Language de China que Desafía a GPT-4V con Arquitectura MoE - Quantum Howl

MiniMax-01: El Modelo Vision-Language de China que Desafía a GPT-4V con Arquitectura MoE

26 de enero de 2025

MiniMax-01 representa un breakthrough en modelos multimodales, combinando capacidades de visión y lenguaje con una arquitectura Mixture of Experts (MoE) que logra performance comparable a GPT-4V con significativamente menos parámetros activos. Arquitectura Técnica Innovadora MiniMax-01 implementa una arquitectura MoE híbrida única: # Pseudocódigo de la arquitectura MoE class MiniMaxVisionLanguageModel: def __init__(self): self.vision_encoder = VisionTransformer( patch_size=14, […]

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Blog: Scaling Retrieval-Based Language Models: El Paper que Redefine la Eficiencia en LLMs - Quantum Howl

Scaling Retrieval-Based Language Models: El Paper que Redefine la Eficiencia en LLMs

25 de enero de 2025

El paper «Scaling Retrieval-Based Language Models» presenta un paradigma revolucionario para escalar LLMs mediante retrieval, logrando performance de modelos 10x más grandes con fraction del costo computacional. Contribuciones Técnicas Principales Los autores demuestran que los modelos retrieval-based siguen leyes de escalado diferentes: # Ley de escalado tradicional loss_traditional = alpha * (N ** -beta) # […]

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Blog: NVIDIA Model Signing: Llevando Seguridad Criptográfica a los Modelos de IA - Quantum Howl

NVIDIA Model Signing: Llevando Seguridad Criptográfica a los Modelos de IA

24 de enero de 2025

NVIDIA introduce un sistema revolucionario de firma criptográfica para modelos de IA en NGC (NVIDIA GPU Cloud), estableciendo un nuevo estándar para la verificación de autenticidad e integridad en el despliegue de modelos. Arquitectura de Seguridad El sistema implementa una cadena de confianza completa desde el entrenamiento hasta la inferencia: # Ejemplo de firma y […]

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Blog: Oracle MCP + OCI GenAI: Arquitectura Multi-Agent para Enterprise AI a Escala - Quantum Howl

Oracle MCP + OCI GenAI: Arquitectura Multi-Agent para Enterprise AI a Escala

23 de enero de 2025

Oracle revoluciona el despliegue enterprise de IA con su implementación del Model Context Protocol (MCP) integrado con OCI Generative AI Service, permitiendo arquitecturas multi-agente escalables y seguras para grandes organizaciones. Arquitectura MCP en Oracle Cloud El Model Context Protocol de Oracle permite comunicación estandarizada entre agentes de IA: from oci import generative_ai from oracle_mcp import […]

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