Keegan Wang y sus colegas mostraron cómo crear un asistente económico para organizar los horarios de las agencias de cuidados a domicilio. Primero recopilaron decisiones de seguridad de sí o no en tiempo real del modelo grande GPT-5.4-nano. Luego ajustaron un modelo Qwen3 pequeño, de 8.000 millones de parámetros, con 11,6 k de esas decisiones. El modelo pequeño coincide con el modelo docente el 91,3 % de las veces, funciona unas 2,5 veces más rápido y cuesta una fracción del original.
Por qué importa
Las agencias de cuidados a domicilio pueden implementar un modelo más rápido y económico sin sacrificar la calidad de las decisiones.
