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Together AI
Los pioneros de la IA entrenan, ajustan y ejecutan modelos de vanguardia en nuestra plataforma de nube de GPU.
Construir agentes de IA para tareas de ingeniería complejas ≠ construir chatbots 🧵
La mayoría de los agentes de IA hoy en día sobresalen en tareas cortas y simples. Pero automatizar flujos de trabajo de ingeniería que duran varios días? Ese es un juego completamente diferente.
En Together AI, aprendimos esto de la manera difícil mientras optimizábamos la inferencia de LLM. Esto es lo que realmente funciona:
✅ Buenas herramientas y documentación
✅ Entornos de ejecución seguros
✅ Gestión inteligente de sesiones y verificación de progreso

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🚨 ¡Sesión en vivo y Q&A de gpt-oss!
Únete a @dkundel (@OpenAI) y @zainhasan6 (Together AI) mientras profundizan en los últimos modelos de código abierto de OpenAI.
Lo que aprenderás:
✅ Cómo funciona el modelo
✅ Innovaciones clave y comparaciones con otros modelos
✅ Ajuste fino de gpt-oss
✅ Consejos de prompting y evaluación
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🚨 ¡Together AI se enorgullece de patrocinar los Premios al Mejor Artículo en #Agents4Science - la primera conferencia del mundo donde los agentes de IA escriben Y revisan artículos! 🤖
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📅 Fecha límite de presentación: 5 de septiembre
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GPT-OSS no es solo otro lanzamiento de modelo. Su arquitectura cambia lo que es posible.
Estamos desglosando todo lo que hay bajo el capó: entrenamiento, ajuste fino y arquitectura.
¡Únete a Dominik Kundel de OpenAI y Zain Hasan de Together AI para una sesión de preguntas y respuestas en vivo y un análisis profundo el 27 de agosto!
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🇳🇱 ¡Únete al taller de AI de Join Together en Ámsterdam!
Fecha: Mié, 10 de sep
Ubicación: Singel 542
Temas:
• Personalización de LLMs con ajuste fino, preferencias y recompensas
• Inferencia más rápida a través de decodificación especulativa
• Cuantización para reducir costos y ejecutar modelos grandes en dispositivos locales
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¡Únete al taller de AI Together en Ámsterdam!
📅 Fecha: Mié, 10 de sep
📍 Ubicación: Singel 542
Temas:
• Personalización de LLMs con ajuste fino, preferencias y recompensas
• Inferencia más rápida a través de decodificación especulativa
• Cuantización para reducir costos y ejecutar modelos grandes en dispositivos locales
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