El informe de inteligencia sobre IA

Mentes que construimos.
Futuros que cuestionamos.

Análisis en profundidad sobre inteligencia artificial — escrito para quienes piensan seriamente sobre lo que viene después.

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01  ·  Destacado

Los modelos de lenguaje no comprenden. Predicen. Y puede que eso baste.

El debate entre «comprensión genuina» y «coincidencia estocástica de patrones» quizá sea un falso binomio. Cuando un modelo razona sobre un problema nuevo, ¿qué ocurre exactamente por debajo?

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01

La guerra de los chips que decide quién controla la inteligencia

Lo que los transformers acertaron sin querer sobre el cerebro humano

El RLHF está roto. Esto es lo que los investigadores prueban ahora.

05  ·  A fondo

El mecanismo de atención es el invento más importante de la década. Aquí está el porqué.

En 2017, un artículo titulado «Attention Is All You Need» reescribió en silencio las reglas del aprendizaje automático. Ocho años después, desde la medicina hasta el derecho funcionan sobre su arquitectura.

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06  ·  Opinión

La AGI no llegará. Se acumulará.

Seguimos imaginando la AGI como un acontecimiento único: el instante en que una máquina nos supera. Pero la evidencia apunta a algo más extraño: una difusión lenta y desigual que quizá ni notemos.

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¿Puede un modelo ser creativo? La respuesta sorprendente de la ciencia cognitiva.

08  ·  Lectura larga

La ley de escalado que lo cambió todo — y sus límites

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Durante años la industria operó sobre una fe simple: haz el modelo más grande, entrénalo con más datos y será más inteligente. Ahora, con los rendimientos decrecientes a la vista, se preguntan qué viene después de la escala.

09  ·  Análisis

El problema de la memoria: por qué las ventanas de contexto son el talón de Aquiles de la IA

Todo modelo transformer tiene un límite duro de cuánto puede sostener en mente a la vez. No es un fallo que se parchea: es una restricción arquitectónica de fondo con implicaciones profundas.

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