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El aprendizaje continuo representa uno de los mayores desafíos en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. Actualmente, los sistemas de IA pueden aprender nuevas tareas, pero suelen olvidar lo que sabían anteriormente este fenómeno se conoce como 'olvido catastrófico'. El artículo presen
El artículo de aphyr.com explora un futuro cercano donde la aplicación generalizada de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y otras tecnologías de aprendizaje automático (ML) no traerá la eficiencia prometida, sino una creciente frustración y opacidad en la interacción con las empresas. El problema ce
Este artículo explora una idea fascinante en el entrenamiento de redes neuronales: el impacto del orden en que se presentan los ejemplos de entrenamiento. Normalmente, se asume que el orden no debería importar, especialmente desde una perspectiva bayesiana donde el conjunto de datos es una colección
El artículo "The Future of Everything is Lies, I Guess" explora la realidad detrás de la actual ola de entusiasmo por la "Inteligencia Artificial" (IA), argumentando que lo que se conoce como IA son, en realidad, sofisticadas tecnologías de aprendizaje automático (ML) capaces de procesar y generar g
La integración de la inteligencia artificial (IA) en el lugar de trabajo representa una transformación fundamental, donde la habilidad para usar y liderar equipos que utilizan estas herramientas se vuelve más crucial que la simple posesión de la tecnología. Un análisis reciente revela que la IA no r
El campo de la inteligencia artificial, específicamente el aprendizaje automático, ha logrado avances significativos en la capacidad de los modelos de lenguaje para 'razonar'. Tradicionalmente, este razonamiento se ha logrado a través de técnicas de aprendizaje por refuerzo (RL), donde el modelo apr
Este texto explora la paradoja de los benchmarks en el aprendizaje automático (Machine Learning, ML). Los benchmarks, que consisten en dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba para evaluar modelos, son la piedra angular del progreso en el campo, pero también son objeto de críticas si
Este artículo introduce de manera visual y accesible el concepto de Aprendizaje Automático (AA). En esencia, el AA permite a las computadoras identificar patrones en datos para realizar predicciones precisas. El ejemplo concreto utilizado es la distinción entre casas ubicadas en Nueva York y San Fra
Este artículo, "A Survival Guide to a PhD" de Karpathy, ofrece una perspectiva honesta y detallada sobre la experiencia de doctorado, más allá de la visión idealizada. El objetivo principal no es convencer a la gente de hacer un doctorado, sino proporcionar una guía realista para aquellos que ya est
Un repositorio de GitHub ha sido creado para clarificar la reconstrucción de la percepción visual en la inteligencia artificial, dirigido a investigadores de IA y aprendizaje automático que quizás no estén familiarizados con la neuroimagen. El recurso indexa conjuntos de datos de neuroimagen para re
El campo de la inteligencia artificial, particularmente en modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT, se enfrenta a un desafío: la generación de texto es inherentemente lenta. El proceso de 'decodificación autoregresiva', que es la forma tradicional en que estos modelos generan texto, implica
El rápido avance de los modelos de lenguaje (LLMs) ha permitido crear sistemas capaces de procesar y generar texto con una coherencia y sofisticación impresionantes. Sin embargo, un cuello de botella crucial en su escalabilidad es la gestión de la memoria, específicamente el 'KV cache' (Key-Value ca
El proyecto 'Maths, CS & AI Compendium' de Henry Ndubuaku, alojado en GitHub, representa una alternativa innovadora a los libros de texto tradicionales de matemáticas, computación e inteligencia artificial. La motivación detrás de este compendio es clara: muchos libros académicos se sumergen en la n
