<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>MCP on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/mcp/</link><description>Recent content in MCP on Sergio A. Mora Pardo | Líder técnico de IA/ML</description><generator>Hugo</generator><language>es-CO</language><atom:link href="https://sergiomorapardo.github.io/es/tags/mcp/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Evaluación de LLMs aplicados a recomendación</title><link>https://sergiomorapardo.github.io/es/work/applied-llm-evaluation/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://sergiomorapardo.github.io/es/work/applied-llm-evaluation/</guid><description>&lt;h2 id="el-problema"&gt;El problema&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Los prototipos con LLMs pueden parecer convincentes sin ser confiables. Para recomendaciones personalizadas, el equipo necesitaba una metodología que separara la calidad del retrieval de la calidad de generación y permitiera detectar regresiones antes de un experimento online.&lt;/p&gt;&#10;&lt;h2 id="mi-rol"&gt;Mi rol&lt;/h2&gt;&#10;&lt;p&gt;Lideré investigación aplicada en sistemas LLM para recomendaciones personalizadas y establecí la metodología inicial de evaluación offline del equipo. También orienté el diseño de una capa de herramientas basada en MCP para proporcionar contexto de recomendación a notificaciones generadas con LLMs.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>