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Conoce el timeline de
nuestro Modelo IA

Proyecto BigBox

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Conoce el timeline de
nuestro Modelo IA

Proyecto BigBox

Investigación y Desarrollo IA

construyendo el futuro de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica

En MAGUS AI Suite creemos que el futuro de la inteligencia artificial también debe construirse en Latinoamérica. Por ello, hemos iniciado el desarrollo de nuestro propio modelo de lenguaje (LLM), un proyecto de investigación privado impulsado por PCmX Public Technologies y desarrollado como parte del ecosistema MAGUS AI.

Nuestro objetivo es crear una tecnología propia capaz de comprender, razonar y asistir a millones de personas y organizaciones, reduciendo la dependencia de modelos externos e impulsando la innovación tecnológica desde nuestra región. Este proyecto representa una inversión a largo plazo en infraestructura, investigación, entrenamiento de modelos y talento especializado.

La siguiente línea del tiempo muestra las principales etapas de investigación y desarrollo que seguiremos hasta el lanzamiento de la primera generación del modelo IA creado por MAGUS proyecto BigBox, una iniciativa que aspira a convertirse en uno de los proyectos privados de inteligencia artificial más importantes de Latinoamérica.

Investigación y Desarrollo IA
Completado
MAGUS proyecto BigBox

Definición de la visión del proyecto, los objetivos del modelo IA y las tecnologías que servirán como base para su desarrollo.

Diseño de la arquitectura
En proceso
Construyendo los cimientos del modelo

Diseño de la estructura interna del modelo IA, incluyendo su arquitectura, capacidades y estrategia de entrenamiento.

Adquisición de infraestructura
Pendiente
Preparando la potencia de cómputo

Implementación de la infraestructura de alto rendimiento necesaria para entrenar modelos de inteligencia artificial de gran escala.

Instalación y configuración del entorno
Pendiente
Preparando el ecosistema de desarrollo

Configuración de frameworks, librerías, herramientas y sistemas que permitirán el entrenamiento y desarrollo del modelo.

Preparación del conjunto de datos
Pendiente
La base del conocimiento

Recolección, limpieza y organización de grandes volúmenes de datos para garantizar un entrenamiento de alta calidad.

Entrenamiento del modelo base
Pendiente
Enseñando al modelo a comprender

Entrenamiento inicial utilizando técnicas de aprendizaje profundo para desarrollar las capacidades fundamentales del modelo.

Optimización y ajuste fino
Pendiente
Perfeccionando el rendimiento

Aplicación de Fine-Tuning, alineación y optimización para mejorar la calidad, precisión y utilidad de las respuestas.

Evaluación y pruebas de rendimiento
Pendiente
Midiendo el desempeño

Evaluación mediante benchmarks y pruebas de calidad, razonamiento, seguridad y eficiencia antes de su liberación.

Pruebas beta cerradas
Pendiente
Validación con usuarios seleccionados

Un grupo limitado de usuarios prueba el modelo para detectar errores, validar funciones y recopilar retroalimentación.

Pruebas beta abiertas
Pendiente
La comunidad entra en acción

El modelo se pone a disposición de un grupo más amplio de usuarios para continuar su optimización con casos de uso reales.

Lanzamiento oficial
Pendiente
Modelo MAGUS

Publicación de la primera versión oficial del modelo propietario de MAGUS AI Suite para todos los usuarios.

Evolución continua
Pendiente
Nunca dejamos de mejorar

Nuevas versiones, entrenamiento continuo y mejoras constantes para ampliar las capacidades de MAGUS Model con el paso del tiempo.

Conoce a MAGUS

Forma parte del futuro de MAGUS

Nuestro proyecto de investigación continúa creciendo. Si eres investigador, ingeniero o simplemente compartes nuestra visión de construir inteligencia artificial desde Latinoamérica, nos encantaría conocerte.

Contáctanos:
[email protected]

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