https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/Papers y guías de IA con fuentes y aplicaciones prácticas. Las fechas del feed indican cuándo una referencia entró a la biblioteca.esFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMThttps://research.google/blog/analyzing-technical-documents-with-deep-review/https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-deep-reviewFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTGoogle presenta Deep Review para analizar documentos técnicos, verificar argumentos y apoyar la revisión. La propuesta amplía una línea de trabajo que empezó con manuscritos científicos. Aplicación: Prueba revisar un documento público y compara las notas con una lectura humana. Limitación: La herramienta ofrece asistencia, no validación profesional. Revisa las políticas de datos y los términos vigentes antes de enviar documentos.RadarGoogle Researchhttps://research.google/blog/putting-earth-ai-to-work-geospatial-agents-for-our-planets-biggest-challenges/https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-earth-aiFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTUn agente experimental conecta modelos geoespaciales, herramientas y planificación para análisis que requieren varios pasos. Es un ejemplo concreto de IA general combinada con conocimiento de dominio. Aplicación: Observa cómo la planificación y las fuentes especializadas entran al flujo antes de la respuesta. Limitación: Acceso experimental y dominio especializado. Los resultados no se transfieren automáticamente a otros negocios.RadarGoogle Researchhttps://www.anthropic.com/research/redesigning-source-controlhttps://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-scionFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTAnthropic describe la construcción de un sistema interno de control de versiones para una operación intensiva en agentes. El caso destaca nuevos desafíos de infraestructura, revisión de código e integración. Aplicación: Mapea el cuello de botella de tu entrega antes de invertir en generar más código. Limitación: Es un caso interno a una escala poco común, no una recomendación para abandonar Git.RadarAnthropichttps://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agentshttps://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-agents-effectiveFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTUna guía sobre flujos de trabajo, agentes y patrones de composición. Ayuda a elegir el nivel de autonomía adecuado para una tarea y a empezar con una arquitectura comprensible. Aplicación: Mapea las entradas, pasos, herramientas y criterios de parada de una tarea pequeña. Limitación: Guía de 2024; el autor advierte que algunas herramientas cambiaron. Usa sus principios y revisa la documentación actual.Guía prácticaAnthropichttps://www.anthropic.com/research/writing-tools-for-agentshttps://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-toolsFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTLos nombres, descripciones, parámetros y respuestas de las herramientas afectan la calidad de la ejecución. El artículo trata cómo diseñar y evaluar interfaces para agentes. Aplicación: Revisa una herramienta: haz explícitos su propósito, parámetros y errores, y prueba los casos de falla. Limitación: Una interfaz bien descrita no elimina la necesidad de permisos y validación.Guía prácticaAnthropichttps://huggingface.co/docs/smolagents/indexhttps://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-smolagentsFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTDocumentación de una biblioteca de Python para crear agentes que usan herramientas o código. Incluye material para empezar y opciones de ejecución aislada. Aplicación: Construye un prototipo con una herramienta de solo lectura y una tarea bien delimitada. Limitación: El código generado requiere aislamiento. Los modelos y servicios elegidos pueden tener costos propios.Guía prácticaHugging Facehttps://developers.openai.com/api/docs/guides/agent-evalshttps://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-agent-evalsFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTUn punto de partida para evaluar el comportamiento de flujos con agentes, usando trazas de ejecución y comparando cambios con conjuntos de casos representativos. Aplicación: Registra cinco fallas reales y conviértelas en casos de evaluación repetibles. Limitación: Guía específica de la plataforma OpenAI. Revisa requisitos y precios antes de adoptarla.Guía prácticaOpenAIhttps://research.google/blog/towards-a-science-of-scaling-agent-systems-when-and-why-agent-systems-work/https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-scaling-agentsFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTUn análisis experimental examina cuándo la coordinación entre agentes ayuda y cuándo agrega costo o estorba. La estructura de la tarea importa al elegir una arquitectura. Aplicación: Compara un flujo simple y uno paralelo en la misma tarea, con calidad y costo definidos. Limitación: Los resultados se limitan a las configuraciones y pruebas del estudio.Guía prácticaGoogle Researchhttps://arxiv.org/abs/2005.11401https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-ragFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTUn trabajo fundacional que combina la memoria de un modelo con la recuperación de documentos externos. Ayuda a entender los conceptos detrás de las respuestas basadas en una colección de conocimiento. Aplicación: Separa el problema de encontrar el documento correcto del problema de producir la respuesta. Limitación: Paper fundacional. Por sí solo no describe las prácticas y herramientas de implementación actuales.PaperarXivhttps://arxiv.org/abs/2210.03629https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-reactFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTEstudia la combinación de razonamiento y acciones con observaciones de un entorno. Es una referencia para entender agentes que consultan herramientas a lo largo de una tarea. Aplicación: Identifica cuándo un asistente necesita buscar evidencia en lugar de seguir generando texto. Limitación: Los resultados dependen de los entornos estudiados. Las explicaciones de razonamiento no prueban que la respuesta sea correcta.PaperarXivhttps://arxiv.org/abs/2302.04761https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-toolformerFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTEstudia un entrenamiento que enseña a los modelos cuándo llamar APIs e incorporar sus resultados. Da contexto al desarrollo de modelos que interactúan con herramientas externas. Aplicación: Usa esta lectura para distinguir la capacidad del modelo, el diseño de herramientas y la orquestación del sistema. Limitación: Es investigación sobre entrenamiento, no un tutorial para implementar los agentes de hoy.PaperarXivhttps://arxiv.org/abs/2405.07437https://www.eibifri.com/es/1stgeniusai/#material-rag-evaluationFri, 23 Oct 2026 12:00:00 GMTOrganiza dimensiones de evaluación para sistemas RAG, abarcando recuperación y generación. Ayuda a estructurar preguntas sobre relevancia y fidelidad a las fuentes. Aplicación: Define criterios separados para la recuperación, el uso de la evidencia y la calidad de la respuesta. Limitación: Las métricas y benchmarks no representan todos los riesgos del uso real.PaperarXiv