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La interacción entre humanos y robots plantea desafíos complejos, especialmente cuando se trata de asignar roles de líder y seguidor en tiempo real. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) ofrecen capacidades comunicativas avanzadas, pero su elevado coste computacional los hace poco prácticos para dispositivos móviles o robots de asistencia. Es aquí donde los modelos pequeños de lenguaje (SLMs) emergen como una alternativa viable, aunque su eficacia en la clasificación de roles sigue siendo un área activa de investigación. Estudios recientes analizan estrategias de adaptación zero-shot y one-shot, revelando que el ajuste fino en modo zero-shot logra una precisión notable con latencias mínimas, mientras que el modo one-shot puede sufrir degradaciones por el aumento del contexto. Estos hallazgos son cruciales para el despliegue en el borde, donde los recursos son limitados.
Desde una perspectiva empresarial, la implementación de sistemas de interacción robot-humano requiere aplicaciones a medida que integren inteligencia artificial de forma eficiente. En Q2BSTUDIO, desarrollamos software a medida optimizado para entornos edge, combinando ia para empresas con servicios cloud aws y azure para garantizar escalabilidad y baja latencia. Además, nuestras soluciones de ciberseguridad protegen los flujos de datos críticos en sistemas autónomos, mientras que los agentes IA que diseñamos facilitan la toma de decisiones en tiempo real. Para el análisis de métricas de interacción, ofrecemos servicios inteligencia de negocio con power bi, permitiendo visualizar el rendimiento de los modelos SLM en producción. La inteligencia artificial es el núcleo de estas innovaciones, y nuestra experiencia en desarrollo nos posiciona como aliados estratégicos para proyectos que requieren adaptación zero-shot y one-shot en robótica colaborativa.
