recuperación
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PLN y ML3 min read
Investigación sobre RAG
BM25 supera al RAG agéntico cuando los corpus superan los 10 millones de tokens
La búsqueda agéntica gana en corpus pequeños, pero un estudio de muset-ai en 28 niveles anidados muestra que BM25 la supera cerca de los 10 millones de tokens. El agente consume 39 veces más tokens de consulta y el RAG gráfico se estanca en la construcción.
2026-08-07
IA5 min read
Infraestructura de IA
Nemotron 3 Embed de Nvidia expone el impuesto oculto que paga cada agente de IA
Nvidia lanzó Nemotron 3 Embed, una familia de modelos de embeddings de pesos abiertos que logran una calidad de recuperación de última generación mientras reducen los costos de tokens agénticos posteriores. La variante de 8B ocupa el puesto #1 en RTEB; los modelos más pequeños de 1B ofrecen eficiencia lista para producción.
2026-07-16