Llevamos años escalando computo. Ahora toca escalar verificación.
Pre-training, post-training, test-time compute... todos miramos los mismos ejes.
Pero hay un cuarto eje que nadie está explotando que es la capacidad de verificar si una solución es correcta.
LLM-as-a-Verifier significa usar distribuciones de logits (es decir una relación de probabilidades) en lugar de scores discretos.
El resultado es un feedback continuo, más calibrado, que escala en tres dimensiones (granularidad, evaluación repetida, descomposición de criterios).
Si tus agentes no saben cuándo se equivocan, no tienes agentes tienes un posible caos en el momento que el producto escale...
¿Cómo verificas hoy que tu LLM no está alucinando en producción?