Un sistema innovador para mejorar considerablemente la interacción diaria de los usuarios con la tecnología.
Una de nuestras innovaciones más relevantes es la adopción de la arquitectura conocida como Mezcla de Expertos (Mixture of Experts – MoE). Tradicionalmente, los modelos neuronales utilizan una única red para procesar todo tipo de datos. Sin embargo, MoE rompe este esquema al adoptar un enfoque modular y especializado.
Este sistema consta de una serie de «expertos», cada uno dedicado a manejar tipos específicos de datos o tareas. Una red de acceso supervisa y encamina los datos de entrada al experto más cualificado. Esto no sólo aumenta significativamente la precisión y calidad de las respuestas, sino que también optimiza el tiempo de procesamiento y la utilización de los recursos computacionales.
Una de nuestras innovaciones más relevantes es la adopción de la arquitectura conocida como Mezcla de Expertos (Mixture of Experts – MoE). Tradicionalmente, los modelos neuronales utilizan una única red para procesar todo tipo de datos. Sin embargo, MoE rompe este esquema al adoptar un enfoque modular y especializado.
Este sistema consta de una serie de «expertos», cada uno dedicado a manejar tipos específicos de datos o tareas. Una red de acceso supervisa y encamina los datos de entrada al experto más cualificado. Esto no sólo aumenta significativamente la precisión y calidad de las respuestas, sino que también optimiza el tiempo de procesamiento y la utilización de los recursos computacionales.
Las elaboradas técnicas GAR adoptadas por MAIA permiten un refinado proceso de optimización de resultados que implica el uso de fuentes de datos externas. Esta técnica permite, por ejemplo en la aplicación Ufind, acceder a fuentes de información mediante «Bricks», sofisticadas herramientas de recopilación de datos que buscan en la web, y otras fuentes personalizadas como bases de datos privadas o simples archivos privados.
La misma técnica hace uso de una valiosa red neuronal, la red ID neuronal, que recoge y correlaciona todas las preferencias y comportamientos de los usuarios.
Las elaboradas técnicas GAR adoptadas por MAIA permiten un refinado proceso de optimización de resultados que implica el uso de fuentes de datos externas. Esta técnica permite, por ejemplo en la aplicación Ufind, acceder a fuentes de información mediante «Bricks», sofisticadas herramientas de recopilación de datos que buscan en la web, y otras fuentes personalizadas como bases de datos privadas o simples archivos privados.
La misma técnica hace uso de una valiosa red neuronal, la red ID neuronal, que recoge y correlaciona todas las preferencias y comportamientos de los usuarios.
