7 minutosMemoria para agentes (vídeo conceptual)
Separarás las decisiones sobre memoria a corto y largo plazo y decidirás cuándo debe escribir memoria el agente.
AvanzadoAutomatizaciones
Degradación del contexto: cómo afecta el aumento de tokens de entrada al rendimiento de los LLM
Chroma. Kelly Hong recorre la investigación de Chroma con 18 modelos: por qué las puntuaciones de «aguja en un pajar» resultan engañosas, cómo se degrada el rendimiento con la ambigüedad y los elementos distractores, y por qué incluso las tareas sencillas de repetición de cadenas empeoran a partir de 500 tokens. Es breve, se basa en pruebas y presenta exactamente el riesgo que el artículo exige comprender antes de abordar las operaciones de ingeniería.
Nota de AI Expert
Los nombres de modelos, precios y capacidades cambian rápidamente. Usa esto para el patrón de decisión, luego verifica el comportamiento actual del modelo antes de adoptarlo.
Qué aprenderás
Comprenderás cómo falla el contexto largo ante la ambigüedad y los distractores, y diseñarás pruebas que cubran ese riesgo.
Qué ver o saber antes
Ninguno más allá del vocabulario básico de modelos de lenguaje de gran tamaño — es una charla breve de investigación.
Última revisión: 18 may 2026
Ver siguiente
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
7 minutos
5 minutosClaude ha tomado el control de mi computadora...
Comprenderás por qué el control basado en capturas es potente, lento, costoso y frágil frente a la automatización nativa mediante API.
AvanzadoAutomatizaciones
13 minutosAtaques contra LLM: inyección de prompts
Modelarás la inyección de prompts como una mezcla de datos no fiables y diseñarás límites para el uso de herramientas.
AvanzadoSeguridad de la IA y privacidad de los datos
Profundiza
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
DeepLearning.AIIngeniería de prompts de ChatGPT para desarrolladores
Isa Fulford · Andrew Ng
Noventa minutos para adquirir la intuición de todo un año. Si ya has empezado a escribir código que llama a un LLM —o estás a punto de hacerlo—, este es el curso en línea más eficaz para pasar de "jugar con ChatGPT" a "poner en producción una función que llama a un LLM".
Intermedio~1.5 horas
Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
Intermedio~1h 5m · self-paced