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He notado algo salvaje últimamente: ciertos modelos de IA como Sonnet 4.5 aparentemente pueden seguir funcionando durante más de 30 horas seguidas, y Codex no se queda atrás con sus amplias ventanas de operación. Me hizo preguntarme sobre la arquitectura detrás de esto.
¿Alguien ha encontrado artículos de investigación o documentos técnicos que profundicen en cómo estos sistemas mantienen sesiones de inferencia tan largas? Tengo curiosidad sobre si se trata de innovaciones en la arquitectura del modelo, optimización de infraestructura o algo completamente diferente. Me encantaría ver lo que la comunidad de investigación está diciendo sobre esta capacidad.