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Una característica es una sola propiedad medible de un ejemplo — un precio, un píxel, un conteo de palabras. El ML clásico dependía de que las personas diseñaran buenas características; el aprendizaje profundo, en cambio, las aprende en gran medida a partir de la entrada cruda, y eso explica buena parte de por qué se impuso. En la práctica: Para predecir el precio de una casa: metros cuadrados, código postal, año de construcción — cada uno es una característica. ...
El artículo 3(40) la define, excluyendo los usos accesorios a otro servicio y estrictamente necesarios por razones técnicas. Categorizar personas por características sensibles o protegidas es una práctica prohibida; el resto de la categorización biométrica cae por lo general en el nivel de alto riesgo. En la práctica: Inferir el origen étnico o la afiliación política a partir de un rostro está prohibido.
El chunking es el paso menos vistoso y más determinante de un pipeline de RAG. Los fragmentos demasiado grandes diluyen el embedding y desperdician contexto; los demasiado pequeños pierden el significado que los hacía relevantes. Dividir por estructura — títulos, secciones — funciona mejor que dividir por cantidad de caracteres. En la práctica: Cortar un contrato a la mitad de una cláusula, de modo que la recuperación devuelve media oración que no significa nada. ...
Un modelo de clasificación devuelve una clase en lugar de un número: spam o no, cuál de cinco idiomas, qué enfermedad. Su calidad se mide con precisión, recall y métricas relacionadas — la exactitud por sí sola engaña siempre que una clase sea poco frecuente. En la práctica: Ordenar tickets de soporte en facturación, técnico o cuenta.
Una clave de API identifica tu cuenta ante el proveedor. Quien la tenga puede gastar tu presupuesto y ver tu consumo, así que las claves van en un servidor o en un gestor de secretos, nunca en código de front-end ni en un repositorio público. Rótalas y acota sus permisos siempre que el proveedor lo permita. En la práctica: Una clave subida a un repositorio público se encuentra y se usa en cuestión de minutos. ...
El computer use le permite a un agente trabajar con software que no tiene API, manejando la interfaz directamente. Desbloquea sistemas heredados y herramientas de nicho, a costa de ser más lento y más frágil que una integración real. Como hereda todos los accesos del usuario, aislarlo en un entorno controlado no es opcional. En la práctica: Llenar un formulario en un portal interno construido en 2009 y que no tiene API. ...
Content Credentials, construido sobre el estándar C2PA, adjunta a un archivo un historial a prueba de manipulaciones — capturado por esta cámara, editado aquí, generado por ese modelo. El enfoque prueba la procedencia en lugar de detectar falsificaciones, que es un problema más abordable. Su debilidad es que quitar los metadatos es trivial, así que su ausencia no prueba nada. En la práctica: Una imagen cuyas credenciales muestran que vino de una cámara, no de un generador. ...
Un copiloto trabaja a tu lado dentro de la aplicación — sugiriendo la siguiente línea, redactando el párrafo, proponiendo la fórmula. La diferencia con un agente está en quién lleva el volante: el copiloto propone, tú aceptas. El nombre ya es genérico, aunque además sea una marca de producto. En la práctica: Un autocompletado que termina la función que estabas por escribir.
Los tokens de entrada y los de salida suelen tener precios distintos, y la salida es el lado caro. Los costos escalan con la longitud de la conversación porque el historial se reenvía en cada turno, y por eso las apps de chat ingenuas se vuelven caras rápido. El caching, un contexto más corto y enrutar a modelos más pequeños son las palancas estándar. En la práctica: Reenviar un documento de 50 páginas con cada pregunta de seguimiento, y pagarlo cada vez. ...
La cuantización reduce cada peso de, digamos, 16 bits a 8 o 4. El modelo queda mucho más pequeño y más rápido, en general con una degradación modesta, y eso es lo que permite correr modelos capaces en una laptop o un teléfono. Cuánta calidad pierdes depende del método y de qué tan agresivo seas. En la práctica: Un modelo de 70B comprimido para correr en una sola GPU de consumo. ...