INNOvACIÓN PARA UN FUTURO CONECTADO
ASOCIACIÓN MEXICANA
DEL INTERNET DE LAS COSAS
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CIFRAS DE CRECiMIENTO DEL IOT
El futuro es conectado, descubre las ventajas del Internet de las Cosas
DISPOSITIVOS CONECTADOS
Mil millones
VALOR DEL MERCADO
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IOT EN EL SECTOR AUTOMOTRIZ
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- Fecha: 29 junio, 2026
Los agentes de IA no son sus “compañeros de trabajo”
Esta historia apareció originalmente en The Algorithm, nuestro boletín semanal sobre IA. Leer más →
- Fecha: 29 junio, 2026
Confianza de los agentes en la frontera técnica
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El error de laboratorio que podría revolucionar la informática
Página de Dan De los artículos de su sitio Artículos relacionados en la Web Publicado originalmente en espectro.ieee.org el 29 de junio de 2026. Leer...
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La descarga: debilidades métricas y advertencias de elefantes de IA
Esta es la edición de hoy de Alrededor de 100 empresas y agencias federales estadounidenses ya tienen acceso. (Semafor+ La Casa Blanca dijo que ya...
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Cómo Estados Unidos diseñó su soberanía
4 minutos de lectura En 1839, J.M.W. Turner pintado El temerario luchador. El viejo buque de guerra, que alguna vez fue un héroe de la...
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Red de modelos de IA: concepto, estado actual y futuro
Resumen:Si bien la función principal de las computadoras radica en la computación y el procesamiento, el valor central de Internet tiene sus raíces en el...
- Fecha: 28 junio, 2026
¿Cuándo es importante la composición de la personalidad para los equipos de LLM con múltiples agentes?
Resumen: Las indicaciones de la personalidad dan forma a la forma en que se comunican los grandes modelos lingüísticos; sin embargo, aún no se ha...
- Fecha: 28 junio, 2026
Internalizar el futuro: un paradigma de formación agente unificada para la planificación del modelo mundial
Resumen: Los agentes de modelos de lenguaje grande (LLM) han demostrado una gran capacidad en la toma de decisiones secuencial, pero siguen siendo fundamentalmente reactivos...
- Fecha: 28 junio, 2026
Odisea: construcción de modelos de cimientos locales verificables para preservar la verdad
Resumen: Introducimos un marco categórico llamado ODISEA para construir modelos de cimientos locales verificables que preserven la verdad como composiciones de fundiciones: componentes arquitectónicos básicos...
- Fecha: 28 junio, 2026
DysLexLens: un marco de LLM de bajos recursos para analizar los conocimientos de los estudiantes disléxicos a partir de foros en línea
Resumen: Los estudiantes disléxicos utilizan cada vez más herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar las tareas relacionadas con la lectura, la escritura, la organización...
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MER-R1: Razonamiento emocional multimodal mediante sinergia de pensamiento lento-rápido
Resumen: Encontramos que el razonamiento explícito no se traduce necesariamente en una mejor precisión del reconocimiento de emociones multimodal (MER), aunque hace que las predicciones...
- Fecha: 28 junio, 2026
ToE: un marco de verificación de reclamaciones jerárquico y explicable con recuperación y agregación dinámica de pruebas de múltiples fuentes
Resumen: La rápida difusión de noticias falsas plantea amenazas crecientes a los ecosistemas de información, especialmente porque la información errónea generada por IA bajo el...
- Fecha: 28 junio, 2026
Hacia una planificación de LLM confiable y sólida: marco de autorrefinamiento iterativo basado en retroalimentación simbólica
Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han atraído una amplia atención por parte de la academia y la industria, pero su implementación plantea preocupaciones...
- Fecha: 28 junio, 2026
Comprender el error de implementación en los modelos Graph World
Resumen: Los modelos mundiales se utilizan a menudo para la planificación haciendo avanzar las dinámicas aprendidas. Sin embargo, muchos entornos de planificación no son vectores...
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Planificación del lenguaje iterativo fundamentado: cómo los modelos mundiales parametrizados reducen la propagación de alucinaciones en agentes LLM
Resumen: Los modelos mundiales para agentes lingüísticos se presentan en dos formas útiles. Un modelo mundial basado en agentes llama a una API LLM y...
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ATOD: Destilación recocida según políticas por turnos para agentes autónomos de múltiples turnos
Resumen: El entrenamiento de pequeños agentes de modelos de lenguaje para tareas interactivas de largo horizonte requiere tanto una imitación rápida como una mejora impulsada...
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