Resumen: CME295 de Stanford sobre Transformers y Modelos de Lenguaje Grandes
El curso CME295 de Stanford sobre Transformers y Modelos de Lenguaje Grandes abordará avances críticos en sistemas de agentes, ingeniería de harness, LLMs de difusión y destilación on-policy. Estos temas representan el progreso significativo logrado durante el último año y constituyen el núcleo del plan de estudios para la próxima oferta. El curso tiene como objetivo dotar a los profesionales de los marcos técnicos y metodologías más recientes que impulsan el campo. Las inscripciones están abiertas para quienes busquen dominar estas tecnologías en evolución.
DeepSeek acaba de liberar su propia versión de Claude Code
DeepSeek ha lanzado DeepSeek Harness, un marco de trabajo de agentes de código abierto bajo licencia MIT que utiliza una arquitectura modular Cordis donde cada componente funciona como un plugin. Este sistema permite a los desarrolladores personalizar modelos, herramientas, entornos aislados y interfaces de usuario, al tiempo que ofrece trazabilidad completa de las acciones del agente a través de una sección de trayectoria dedicada. La plataforma soporta múltiples modos de ejecución, incluidos los modos estándar, código, mínimo y creador, lo que habilita un despliegue flexible para tareas de desarrollo básicas y avanzadas. Aunque actualmente se encuentra en fase de previsualización, la herramienta ofrece acceso inmediato a diversos proveedores de modelos y requiere únicamente Node.js y una clave de API para su configuración local.