Estamos ejecutando aprendizaje por refuerzo continuo en todos los agentes del ecosistema Babylon. Cada punto de datos se rastrea, clasifica y se retroalimenta en el ciclo de entrenamiento. Es como tener un sistema de retroalimentación vivo que nunca deja de aprender.

Sin embargo, lo que hay que entender sobre los marcos de trabajo es que son esencialmente ruedas de entrenamiento. ¿Útiles? Claro. ¿Permanentes? Ni pensarlo. A medida que los modelos subyacentes siguen volviéndose más inteligentes, dependen menos de los andamios. La verdadera magia sucede cuando el sistema puede operar y mejorar por sí mismo, año tras año, sin necesidad de reconstruir todo desde cero.