El artículo 'The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer', publicado en arXiv por Tianhua Chen, ofrece una introducción compacta y orientada a la derivación de los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial generativa moderna. A diferencia de las enciclopedias que detallan cada arquitectura o implementación, este texto desarrolla una ruta coherente a través de las ideas que conectan las principales familias de modelos generativos. El objetivo es hacer accesible la estructura del modelado generativo sin perder el sustancia matemática necesaria para comprender cómo se derivan y se relacionan estas técnicas.
El contenido abarca desde los métodos estadísticos clásicos como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el PCA probabilístico, hasta las arquitecturas avanzadas de la última década. Se exploran los autoencodificadores variacionales (VAE), los modelos de difusión, los flujos de normalización, los factores autoregresivos, las Redes Generativas Adversarias (GAN) y sus variantes como las Wasserstein GANs, así como los modelos basados en energía. El enfoque didáctico busca servir como un primer curso de construcción de fundamentos para investigadores, profesionales y estudiantes con curiosidad matemática, proporcionando las herramientas teóricas para analizar la lógica subyacente de estos sistemas complejos.