por Benjamin MOUCHET | 5 de noviembre de 2025 | Noticias I+D
ViDoRe V3: Una evaluación exhaustiva de la recuperación para casos de uso empresarial TL;DR ILLUIN Technology se enorgullece de presentar el benchmark ViDoRe V3, diseñado y desarrollado con la colaboración de NVIDIA. ViDoRe V3 es nuestro último benchmark, creado para establecer un nuevo estándar en el sector...
por Benjamin MOUCHET | 21 de marzo de 2025 | Noticias I+D
Los sistemas agénticos revisten especial importancia en el diseño de los sistemas de IA actuales, gracias a su capacidad para adaptarse con precisión a las solicitudes de los usuarios y utilizar las herramientas adecuadas para resolver un problema. En ILLUIN Technology, estudiamos y diseñamos estos sistemas en particular utilizando nAIxt,...
por Benjamin MOUCHET | 18 de marzo de 2025 | Noticias I+D
18 de marzo de 2025 • Escrito por Manuel Faysse, Quentin Macé y Antonio Loison ¿Por qué un nuevo punto de referencia? Desde el lanzamiento del punto de referencia ViDoRe original, los modelos de recuperación visual han avanzado significativamente. Mientras que el modelo ColPali original obtuvo una puntuación media de 81,3...
por Benjamin MOUCHET | 21 de enero de 2025 | Noticias I+D
20 de enero de 2025 • Escrito por ILLUIN Technology y BentoML En ILLUIN Technology, dominamos las soluciones de ingeniería y operaciones de datos y ML para la I+D y la gobernanza de nuestras soluciones de inteligencia artificial. BentoML es una piedra angular de nuestro...
por David Le Louarn | 17 de septiembre de 2024 | Noticias I+D
En el floreciente campo de la inteligencia artificial, la evaluación de las respuestas generadas por los sistemas de preguntas y respuestas ancladas (RAG) es fundamental. Estos sistemas, que permiten responder a preguntas basándose en documentos de...
por David Le Louarn | 3 de septiembre de 2024 | Noticias I+D
ILLUIN Technology y CentraleSupélec se enorgullecen de presentar un nuevo enfoque innovador en el campo de la generación aumentada por recuperación (RAG) aplicada a corpus documentales complejos con ColPali: Efficient Document Retrieval with Vision Language Models...
