DMS AI Lab · Informe Técnico N.º 001
Investigación que se despliega.
No investigación que se queda en arXiv.
01 Problema
La mayoría de la investigación en IA nunca sale del laboratorio
Se publican papers. El código se abandona. La distancia entre un artículo destacado en NeurIPS y un sistema en producción se mide en años, no en semanas.
02 Enfoque
Investigación aplicada con intención de producción
Entrenamos LLMs, construimos agentes y desplegamos pipelines RAG. Cada pregunta de investigación surge de un proyecto real con clientes que pagan.
03 Resultado
Código, no citas
Prototipos de investigación, herramientas de código abierto y análisis técnicos en profundidad : todo bajo licencia Apache 2.0, todo reproducible, todo llegando a producción.
04 Colaboración
Asóciese con nosotros
Trabajamos con startups, empresas e investigadores. Demos semanales. Código limpio. Propiedad intelectual completa.
DMS AI Lab : bajo DMS Lab · Fundado en 2020 · 6 áreas de investigación activas
Áreas de investigación
Seis preguntas en las que estamos trabajando
Sin contenido teórico vacío. Sin experimentos aislados. Cada pregunta a continuación proviene de proyectos reales donde hemos construido IA para clientes que pagan. Y a veces, las mejores respuestas comienzan como prototipos improvisados un viernes por la tarde.
Entrenamiento de LLM
¿Cómo se entrenan y ajustan modelos de lenguaje grandes para casos de uso reales?
Llamar a una API es rápido, pero usted no controla la calidad. Entrenamos y ajustamos modelos abiertos como Llama, Mistral y Qwen usando LoRA y QLoRA en infraestructura GPU local. Desde la preparación de datos y la estrategia de fine-tuning hasta la cuantización y optimización de inferencia: cada paso se mide y documenta. El resultado: modelos más rápidos, costos más bajos y control total sobre el comportamiento de salida.
Agentes LLM
¿Pueden los agentes de IA razonar, planificar y actuar de forma fiable en producción?
Las arquitecturas de agentes multi-paso fallan silenciosamente más de lo que aciertan. Construimos agentes con herramientas, memoria y capacidades de toma de decisiones, y luego los sometemos a pruebas de estrés en flujos empresariales reales donde fallar cuesta dinero, no puntos de benchmark.
Sistemas RAG
¿Cómo se construye una generación aumentada por recuperación que realmente funcione a escala?
La brecha entre una demo RAG y un sistema RAG en producción equivale a unos seis meses de ingeniería. Estamos cerrando esa brecha: optimización de búsqueda vectorial, estrategias de recuperación híbrida, chunking a gran escala y pipelines de embedding que no se rompen con más de 10 millones de documentos.
Automatización de flujos de trabajo
¿Qué se necesita para orquestar pipelines de IA multimodelo y multipaso?
Llamar a tres APIs es fácil. Construir pipelines con ramificación condicional, mecanismos de respaldo con supervisión humana y degradación controlada a través de cinco modelos: eso es ingeniería. Diseñamos flujos de trabajo que manejan casos extremos, no solo el camino feliz.
Evaluación de modelos
¿Cómo se evalúan y estresan los sistemas de IA con honestidad?
Las puntuaciones de los rankings no miden nada que importe en producción. Construimos marcos de evaluación personalizados que prueban regresión, robustez adversaria y rendimiento en tareas reales. Si no puede medirlo, no puede desplegarlo : y nosotros nos tomamos la medición muy en serio.
Seguridad y defensa de IA
¿Cómo se protegen los sistemas de IA y se usa la IA para la defensa de sistemas?
Dos caras del mismo problema. Primera: proteger los modelos de IA contra inyección de prompts, ataques adversarios y fugas de datos mediante filtrado de entrada, validación de salida y aislamiento de privilegios. Segunda: usar la propia IA para detectar anomalías, automatizar la respuesta a amenazas y construir escudos defensivos para su infraestructura. Investigamos ambas direcciones, desde la arquitectura hasta el despliegue.
Lo que construimos
Investigación que se despliega
La credibilidad en investigación no viene del número de citas. Viene del código que funciona y que otros ingenieros pueden descargar, probar y desarrollar. Esto es lo que producimos.
Prototipos de investigación
Implementaciones completas de arquitecturas de IA novedosas : sistemas de agentes, pipelines RAG, bancos de evaluación. No son diapositivas. Código ejecutable que puede clonar, probar con sus propios datos e integrar en su stack.
Herramientas de código abierto
Benchmarks, marcos de evaluación y librerías de utilidad : todo bajo licencia Apache 2.0, completamente documentado y mantenido activamente. Abrimos el código de lo que aprendemos porque las herramientas compartidas se multiplican en valor. Mejores herramientas elevan todo el ecosistema.
Integración con DMSLab.ai
La investigación validada el lunes fluye directamente a la API de producción, la plataforma de agentes y el motor de automatización de DMSLab.ai. Del descubrimiento a la entrega al cliente en la misma semana. Ese ciclo de retroalimentación es nuestra ventaja competitiva.
Análisis técnicos en profundidad
Registros de experimentos, decisiones de arquitectura y notas metodológicas : con código reproducible y datos brutos. Documentamos lo que funcionó, lo que falló y lo que nos sorprendió. Sin seleccionar resultados. Sin sesgo de supervivencia.
Trabaje con nosotros
Los problemas difíciles de IA necesitan socios de ingeniería
Trabajamos con startups, empresas e investigadores independientes. ¿Construyendo agentes? ¿Evaluando modelos? ¿Desplegando RAG a escala? ¿Protegiendo sistemas de IA? Necesita un socio de investigación que entregue código, no diapositivas. Hablemos.
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