AVANTIAI INNOVATORS

AVANTI AI INNOVATORS / DAVID GARGAN

De las ideas a la práctica.

Notas sobre IA, integración y desarrollo de sistemas útiles.

VALESKA

Dando a la evidencia visual un modelo de entidades

Estoy implementando la primera fase del flujo de imágenes: un registro controlado de entidades, asociaciones de imágenes con entidades y capas de incrustación separadas para objetos, descripción e intención narrativa combinada.

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VALESKA

Aprendiendo de la primera ejecución del flujo visual

La primera ejecución práctica establece tanto un éxito como dos defectos. El flujo produjo 22.770 embeddings en 7.610 imágenes después de reparar la resolución de ID de archivo y analizar los resultados de pgvector en vectores utilizables.

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VALESKA

Eligiendo una fuente visual autoritativa

Estoy cambiando el descubrimiento de fuentes visuales para que el espejo de DaVinci se convierta en la fuente autoritativa mientras las rutas anteriores siguen disponibles para comparación. La deduplicación SHA-256 permite preferir la fuente más sólida sin duplicar la misma imagen.

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VALESKA

Conectando la evidencia visual con la memoria empresarial

Estoy examinando cómo el flujo de imágenes podría conectarse con contenido empresarial y recuperación basada en grafos. La pregunta es arquitectónica: ¿cómo pueden los registros visuales, las entidades controladas, los subtítulos y la evidencia documental mantenerse conectados sin convertirse en un único almacén indiferenciado?

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VALESKA

Construyendo un conjunto de referencia visual

Estoy añadiendo un script de recopilación para un conjunto de datos visual de referencia. El objetivo es dar al trabajo futuro con imágenes un cuerpo definido de material para comparación y pruebas, sin depender de una mezcla accidental de archivos.

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