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Notas de investigación y guías operativas sobre entrenamiento, evaluación y etiquetado de datos para IA.

8 publicaciones recientes

Freelancers18 jun 2026

Cómo es realmente el trabajo de entrenamiento de IA para freelancers

El trabajo de entrenamiento de IA suele ser una labor de juicio remunerada bajo las reglas del proyecto. Aquí le mostramos cómo son los principales tipos de tareas, qué se puede.

OpenTrain AI
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Research10 jun 2026

El Red Teaming de IA como un problema de datos de evaluación

El red teaming de IA es útil cuando los hallazgos adversarios se convierten en datos de evaluación reproducibles: modelos de amenazas, rúbricas, adjudicación, controles de fuga.

OpenTrain AI
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Research9 jun 2026

Modelos de recompensa de proceso vs. resultado en sistemas de razonamiento

Una referencia técnica sobre los modelos de recompensa de proceso frente a los de resultado, la confiabilidad del verificador, la transferencia de puntos de referencia, el hackeo.

OpenTrain AI
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Research8 jun 2026

GRPO para el post-entrenamiento de modelos de razonamiento

Qué cambia GRPO, qué no mide y por qué la calidad del verificador, pass@k, el control de contaminación y los cortes auditados por humanos importan.

OpenTrain AI
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Research4 jun 2026

RLAIF vs. RLHF: Lo que la retroalimentación de IA puede y no puede reemplazar

Dónde la retroalimentación de IA puede escalar la supervisión post-entrenamiento, y dónde los objetivos basados en humanos, la calibración, la revisión de expertos y los datos.

OpenTrain AI
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Research3 jun 2026

Optimización Directa de Preferencias vs. PPO después de RLHF

Una referencia técnica sobre lo que cambia DPO después de RLHF, dónde PPO y los datos en línea siguen importando, y por qué medir preferencias sigue siendo difícil.

OpenTrain AI
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Research1 jun 2026

Los jueces LLM son sistemas de medición, no oráculos

Referencia técnica sobre cuándo los jueces LLM son confiables para evals de producción y post-entrenamiento, y cómo calibrarlos, auditarlos y controlarlos.

OpenTrain AI
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Guides22 may 2026

Cómo definir el alcance de un programa de datos RLHF

Un marco práctico para lanzar un programa RLHF: defina la geometría de la cola, dimensione a los evaluadores según el rendimiento observado, presupueste el ciclo de revisión.

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