INTELIGENCIACON CONTEXTO.
Cada modelo aquí responde a un producto: una bandeja, una letra, un comando de voz, el primer bucle de un niño. El laboratorio se juzga por resultados, no por benchmarks.
Visión de joyería en dos flujos: personas y manos a 10 Hz, censo de bandejas a resolución nativa condicionado por la presencia de manos. Medido con grabaciones 4K reales de tienda.
CASO DE ESTUDIO →Entrenamiento, evaluación y exportación ONNX en PyTorch con verificación de procedencia impuesta en tiempo de ejecución.
CASO DE ESTUDIO →Marcas de tiempo por palabra de faster-whisper alineadas con letras en árabe mediante normalización, coincidencia difusa y Needleman-Wunsch.
CASO DE ESTUDIO →Un bucle de agente planificador-enrutador con registro de herramientas, puerta de políticas y aprobaciones; herramientas de navegador, escritorio, correo y mensajería.
CASO DE ESTUDIO →Un asistente que pregunta en lugar de responder; la escalera de pistas la impone el servicio, y el producto funciona sin ninguna clave.
CASO DE ESTUDIO →Un chatbot de cuidado de mascotas en Cloud Functions con OpenAI o Gemini y un respaldo en PHP.
CASO DE ESTUDIO →
