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Esta es exactamente la razón por la que los pipelines con intervención humana son necesarios para el futuro previsible, ya que la complejidad de las tareas y el horizonte aumentan, las tasas de éxito disminuyen significativamente. Necesitarás humanos para anclar consistentemente el proceso con el fin de mantener las tasas de éxito.
Los principales problemas con los enfoques HITL son:
1. los LLMs ajustados han mejorado tanto que es difícil para los humanos evaluar si las salidas realmente cumplen con los requisitos objetivos porque se ha trabajado mucho para hacer que 'parezcan buenas'.
2. saber cuándo un humano debe intervenir o cuándo el agente/modelo debe ceder la tarea/evaluación. La detección de alucinaciones es un tema complicado.

16 jun 2025
¿Por qué las IA pueden programar durante 1 hora pero no durante 10 horas?
Una explicación simple: si hay un 10% de probabilidad de error por cada paso de 10 minutos (por decir algo), la tasa de éxito es:
1h: 53%
4h: 8%
10h: 0.002%
@tobyordoxford ha probado esta teoría de 'tasa de error constante' y ha demostrado que se ajusta bien a los datos.
la probabilidad de éxito disminuye exponencialmente.

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