Memoria en tiempo de despliegue: cómo los agentes de modelos fundacionales equilibran personalización y riesgo
Un nuevo estudio revela que la memoria de los agentes de IA no reside solo en los pesos del modelo, sino en funciones de despliegue que pueden personalizar respuestas pero también filtrar información sensible. Los autores proponen métricas como PR, AER y FRS para evaluar ese equilibrio entre utilidad y privacidad.
5 min lectura13semIAOnda Redaccion
