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Inteligencia artificial, investigación y modelos de IA

Deploy LLMs in Your Company: Step-by-Step Configuration

Deploying a language model in production is not about downloading a ZIP and running a command. I have seen teams spend months on a proof of concept that worked on an engineer’s laptop and crashed the first Monday with twenty concurrent users. This guide describes the real configuration process, with the decisions that matter and […]

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LLMs vs. klassische KI: Was sich 2026 geändert hat

Der Paradigmenwechsel, den technische Teams bereits bemerken Jahrelang meinte ein Marketing- oder Entwicklungsteam, wenn es von „künstlicher Intelligenz» sprach, fast immer überwachte Modelle, die mit gelabelten Daten trainiert wurden: ein Intent-Klassifikator, ein Lead-Scoring-System, eine Empfehlungsmaschine auf Basis von Regeln und Matrizen. Im Jahr 2026 hat sich dieses Gespräch hin zu großen Sprachmodellen (LLM) verschoben – […]

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LLMs frente a IA clássica: o que escolher em 2026

A pergunta já não é se convém usar inteligência artificial, mas que tipo de modelo se adequa a cada problema. Nos últimos dois anos, vi equipes técnicas gastarem orçamento em APIs de modelos generativos para tarefas nas quais um classificador treinado sob medida teria custado uma fração e teria sido mais previsível. E também o […]

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LLM face à l’IA classique : ce qui a changé en 2026

Le changement de paradigme que les équipes techniques constatent déjà Pendant des années, lorsqu’une équipe marketing ou développement parlait d’« intelligence artificielle », elle faisait presque toujours référence à des modèles supervisés entraînés avec des données étiquetées : un classificateur d’intentions, un système de scoring de leads, un moteur de recommandations basé sur des règles […]

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LLM vs IA classica: cosa scegliere nel 2026

La domanda non è più se convenga usare l’intelligenza artificiale, ma quale tipo di modello si adatta a ciascun problema. Negli ultimi due anni ho visto team tecnici spendere budget in API di modelli generativi per attività in cui un classificatore addestrato su misura sarebbe costato una frazione ed sarebbe stato più prevedibile. E anche […]

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LLMs vs Classic AI: What Has Changed in 2026

The paradigm shift that technical teams are already noticing For years, when a marketing or development team talked about «artificial intelligence,» they were almost always referring to supervised models trained on labeled data: an intent classifier, a lead scoring system, a recommendation engine based on rules and matrices. In 2026, that conversation has shifted toward […]

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LLMs vs. klassische KI: Was man 2026 wählen sollte

Die Frage ist nicht mehr, ob der Einsatz von künstlicher Intelligenz sinnvoll ist, sondern welcher Modelltyp zu welchem Problem passt. In den letzten zwei Jahren habe ich technische Teams gesehen, die Budget in APIs generativer Modelle investiert haben für Aufgaben, bei denen ein maßgeschneiderter trainierter Klassifikator einen Bruchteil gekostet und mehr Vorhersagbarkeit geboten hätte. Und […]

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LLMs face à l’IA classique : que choisir en 2026

La question n’est plus de savoir s’il faut utiliser l’intelligence artificielle, mais quel type de modèle convient à chaque problème. Ces deux dernières années, j’ai vu des équipes techniques dépenser leur budget dans des API de modèles génératifs pour des tâches où un classifieur entraîné sur mesure aurait coûté une fraction du prix et aurait […]

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Configure LLMs em espanhol passo a passo e sem falhas

Escolher um modelo de linguagem para trabalhar em espanhol não se resolve com uma tabela de pontuações. A maioria das comparações públicas concentra-se em benchmarks em inglês, e quando você traslada esses números para um caso real em castelhano descobre que o modelo que ganhava no MMLU perde o fio da meada numa conversa com […]

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Configura LLM in italiano passo dopo passo e senza errori

Scegliere un modello linguistico con cui lavorare in spagnolo non si risolve con una tabella di punteggi. La maggior parte delle comparazioni pubbliche si concentra su benchmark in inglese, e quando trasferisci quelle cifre a un caso reale in castigliano scopri che il modello che vinceva su MMLU perde il filo in una conversazione con […]

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Come iniziare a programmare con LLM gratuiti nel 2026

La prima volta che ho chiesto a un modello gratuito di scrivermi una funzione per validare un modulo, la risposta è stata impeccabile… finché non l’ho eseguita con un campo vuoto e è saltato tutto. Il codice compilava, aveva una struttura pulita e i commenti erano perfetti. Ma falliva nel caso più ovvio. Quell’esperienza riassume […]

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LLMs auf Spanisch Schritt für Schritt und fehlerfrei konfigurieren

Die Wahl eines Sprachmodells für die Arbeit auf Spanisch lässt sich nicht mit einer Punktetabelle lösen. Die meisten öffentlichen Vergleiche konzentrieren sich auf Benchmarks in Englisch, und wenn man diese Zahlen auf einen realen Fall im Spanischen überträgt, stellt man fest, dass das Modell, das bei MMLU gewonnen hat, in einem Gespräch mit argentinischen Redewendungen […]

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Wie man 2026 mit dem Programmieren mit kostenlosen LLMs beginnt

Das erste Mal, als ich ein kostenloses Modell bat, mir eine Funktion zur Formularvalidierung zu schreiben, war die Antwort tadellos … bis ich sie mit einem leeren Feld ausführte und sie abstürzte. Der Code kompilierte, hatte eine saubere Struktur und die Kommentare waren perfekt. Aber er versagte im offensichtlichsten Fall. Diese Erfahrung fasst ziemlich gut […]

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Configurer des LLMs en espagnol étape par étape et sans erreurs

Choisir un modèle de langage pour travailler en espagnol ne se résout pas avec un tableau de scores. La plupart des comparatifs publics se concentrent sur des benchmarks en anglais, et lorsque vous transposez ces chiffres à un cas réel en castillan, vous découvrez que le modèle qui gagnait sur MMLU perd le fil dans […]

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Comment commencer à programmer avec des LLMs gratuits en 2026

La première fois que j’ai demandé à un modèle gratuit de m’écrire une fonction pour valider un formulaire, la réponse était impeccable… jusqu’à ce que je l’exécute avec un champ vide et qu’elle plante. Le code compilait, avait une structure propre et les commentaires étaient parfaits. Mais il échouait dans le cas le plus évident. […]

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