Ahora puedes ejecutar incrustaciones de última generación en CPUs. Un nuevo método de destilación acaba de ser lanzado con un 96 por ciento de calidad del maestro y hasta 15× menor tamaño. 𝗟𝗲𝗮𝗳𝗿𝗲𝗱𝗱𝘂𝗰𝗲𝘀 𝗲𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗰𝗼𝘀𝘁𝘀 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗹𝗼𝘀𝘀 LEAF proviene de MongoDB Research y se enfoca en modelos de incrustación, no en generadores. Destila un modelo grande en uno compacto mientras mantiene el mismo espacio vectorial. 𝗜𝘁 𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗮𝗻 𝗮𝘀𝘆𝗺𝗺𝗲𝘁𝗿𝗶𝗰 𝗿𝗲𝘁𝗿𝗶𝗲𝘃𝗮𝗹 𝗱𝗲𝘀𝗶𝗴𝗻 Los documentos se incrustan una vez usando el modelo grande. Las consultas se incrustan en tiempo de ejecución usando el pequeño. • Un trabajo offline para miles de millones de documentos • Consultas rápidas en CPUs o dispositivos de borde • Sin reindexación cuando cambian los modelos 𝗧𝗵𝗲 𝗿𝗲𝘀𝘂𝗹𝘁𝘀 𝗮𝗿𝗲 𝗵𝗮𝗿𝗱 𝗻𝘂𝗺𝗯𝗲𝗿𝘀 Mantiene ~96 por ciento del rendimiento del maestro. Los modelos son 5×–15× más pequeños y hasta 24× más rápidos. Mejores clasificaciones en BEIR y MTEB para tamaños compactos. Esto te permite ejecutar búsqueda semántica, RAG y agrupamiento con baja latencia, bajo consumo de memoria y sin GPU.

Ahora puedes convertir Claude Code en un stack de desarrollo completo. Una nueva actualización incluye una CLI que instala agentes, comandos e integraciones en minutos, con 14.8k estrellas en GitHub. 𝗖𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲 𝗖𝗼𝗱𝗲 𝗰𝗮𝗻 𝗻𝗼𝘄 𝗯𝗲 𝗰𝗼𝗻𝗳𝗶𝗴𝘂𝗿𝗲𝗱 𝗹𝗶𝗸𝗲 𝗮 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝘁𝗲𝗮𝗺 Empaqueta roles, flujos de trabajo y herramientas como componentes reutilizables. Los instalas con un solo comando. Sin necesidad de cableado manual de prompts o copiar y pegar. • Agentes para revisión de código, seguridad y rendimiento • Comandos slash para pruebas, optimización y verificaciones • Hooks para automatización de pre-commit y post-tarea 𝗜𝘁 𝗮𝗱𝗱𝘀 𝗼𝗯𝘀𝗲𝗿𝘃𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 𝘁𝗼 𝗔𝗜 𝗰𝗼𝗱𝗶𝗻𝗴 Rastrea sesiones, estado y uso en tiempo real. Puedes inspeccionar conversaciones en vivo localmente o de forma remota. • Análisis con métricas de rendimiento • Comprobaciones de salud para configuraciones incorrectas • Panel de plugins con control de permisos 𝗜𝘁 𝘀𝗼𝗹𝘃𝗲𝘀 𝗿𝗲𝗽𝗲𝗮𝘁𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆 𝗮𝗻𝗱 𝘀𝗰𝗮𝗹𝗲 En lugar de prompts únicos, instalas comportamientos estandarizados. Eso permite a los equipos compartir configuraciones, depurar más rápido y capacitar de manera consistente.

Pequeña corrección de código = GPT Gran reescritura de código = Claude