Gracias al resurgimiento de RL, los LLMs finalmente pueden coordinar herramientas y razonamiento de manera confiable para realizar recuperaciones de alta precisión. Empresas como Happenstance, Clado y Mintlify ya han cambiado a la búsqueda agente, y es solo cuestión de tiempo hasta que cualquier cosa menos se sienta rota para los usuarios.

En mi último trabajo, nuestra documentación era terrible, así que decidimos renovarla. Este fue un proceso que involucró a docenas de personas, incluidos varios PMs, innumerables reuniones, más de mil horas de tiempo de ingeniería/diseño y, si tuviera que estimar, diez mil horas-persona. Rogué a todos los involucrados que usaran @mintlify durante todo el proceso, que incluyó semanas para identificar un proveedor adecuado. Nadie me escuchó. Después de que se completó toda esta renovación, la documentación era: >estéticamente poco atractiva >difícil de mantener, >tenía una búsqueda terrible >y sin chat de IA >marca inconsistente >sin llms.txt >destellos extraños al navegar por las páginas >completamente no optimizada para SEO >más allá de difícil de indexar por LLMs Y lo peor de todo: cualquier cambio grande aún requiere múltiples partes interesadas y semanas para implementarse. Para ser justos, esta empresa tenía alguna de la documentación más técnica y extensa del mundo, abarcando docenas de productos. Pero cambiar a Mintlify probablemente habría proporcionado decenas de millones en valor durante varios años para un producto orientado a desarrolladores. Por eso estoy tan optimista sobre Mintlify. Claro, facilitan a las empresas construir documentación. Eso es genial. Pero el verdadero valor es que a medida que estas empresas crecen y su documentación inevitablemente se vuelve más sofisticada, necesitarán una base sólida sobre la cual construir. Y no hay una base más sólida para tu documentación que Mintlify. (Esto no es un post patrocinado. Solo los uso. Hacen mi vida más fácil como alguien que pasa mucho tiempo en documentación, así que merecen un reconocimiento. Todo aquí es cierto y no exagerado.)

Presentamos Awesome Open Workhorse Models, una colección cuidadosamente seleccionada de pequeños modelos de lenguaje (SLMs) que realmente han sido adoptados por empresas. Probablemente hayas escuchado el bombo sobre la utilidad de los SLMs y cómo 'son el futuro'. Pero, ¿qué significa eso realmente? ¿Cuáles son los modelos que las empresas están utilizando para resolver sus problemas de manera más económica, rápida o precisa que los LLMs de frontera? He reunido una lista de pequeños modelos que sé con certeza que se utilizan en producción y he incluido evidencia de que se utilizan para resolver problemas del mundo real. Si estás utilizando un SLM en producción, por favor contáctame, o mejor aún, ¡envía un PR! Mi objetivo es hacer de esta la mejor colección de pequeños modelos realmente útiles, porque las descargas de HF simplemente no son una métrica efectiva sobre si un modelo es realmente bueno.