Cohere Blog
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Cohere enseña a un modelo de 7B a estimar su confianza dos veces: el error de calibración baja un 52,5%
El método CALIBER de Cohere enseña a un modelo de razonamiento a estimar sus opciones antes y después de resolver. En BigMathDigits, el ECE bajó de 0,059 a 0,028 y el AUROC fue de 0,806.

Cohere propone a las eléctricas ejecutar los agentes de IA de North dentro de su perímetro
Cohere publica una guía para energéticas y utilities: en infraestructura crítica pesan el lugar de ejecución, el acceso a datos y los permisos del agente, más que las capacidades del modelo.

Cohere explica por qué es difícil calcular el ROI de la IA y cómo hacerlo
Cohere propone calcular el ROI de la IA como (beneficio − coste total) ÷ coste × 100 y tener en cuenta cuatro factores que hacen que las previsiones se alejen de la realidad.

Cohere propone que los agentes de IA duplicados compitan por su puesto en la empresa
Cohere analiza la «proliferación de agentes» en las empresas: los registros y la reutilización ayudan, pero los duplicados se pueden comparar por fiabilidad, tokens y latencia en lugar de prohibirse.

Cohere compra AISLE, la startup que encontró más de 500 vulnerabilidades con CVE en un año
Cohere anuncia un acuerdo preliminar para comprar AISLE: la startup de 2025 halló más de 500 zero-day con CVE en más de 100 bases de código, incluidas las 12 de OpenSSL de enero.

Cohere descubre cómo lograr el 61,8% de la recompensa con un equipo de agentes de código por $155 en lugar de $510
Cohere probó en ProgramBench cómo organizar un equipo de agentes de programación. Un líder potente con ejecutores baratos logra un resultado casi de frontera con un 70% menos de coste.

Cohere: hacer rerank de 100 candidatos en lugar de 20 eleva la carga de 4,4 a 22 mil tokens
Cohere compara inferencia shared y dedicated para Embed y Rerank: la carga depende de la forma de la solicitud, no del RPM. Rerank de 100 candidatos: unos 22 mil tokens por búsqueda.