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Cómo se construyen los modelos: investigación, nuevas arquitecturas y técnicas.

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Un modelo de voz a texto de 16,9 MB lidera a Whisper base con decodificación greedy en divisiones más difíciles de LibriSpeech, pero no existe diferencia significativa contra beam search; el motor con hashes fijos también omite silenciosamente el centro de audios más largos más allá de los ~30 segundos.

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Un nuevo estudio descubre que, en el aprendizaje por refuerzo agéntico, diversificar los mundos en los que entrena tu agente supera con creces generar más trayectorias — y la combinación adecuada puede rendir hasta 1,7× más eficiencia computacional.