¿Alguna vez te has preguntado cómo los modelos de IA van más allá de solo leer palabras para realmente entender el contexto?

Ahí es donde entra la profundidad semántica. Algunas herramientas de mejora ahora inyectan capas de razonamiento en los prompts—piense en ello como enseñar al modelo a conectar puntos que nunca ha visto explícitamente. En lugar de un emparejamiento de patrones a nivel superficial, estos sistemas aprovechan el conocimiento del mundo latente incorporado en los datos de entrenamiento.

¿El cambio? De "¿qué dice esto?" a "¿qué significa esto?" Esa diferencia importa cuando estás construyendo agentes que necesitan inferir la intención, no solo analizar la sintaxis.