Paperslab

Esteban
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  • Tecnología
  • Semanal

Divulgación de IA a dos voces, en español. Tomamos papers de inteligencia artificial y los convertimos en episodios conversacionales — buscando el próximo gran salto y explicándolo para curiosos.

  1. hace 2 d

    Enseñarle a pensar sin gastar de más

    El reinforcement learning mejora el razonamiento de los modelos, pero sale caro. Tres papers buscan la misma economía por caminos distintos: destilación auto-evolutiva, agentes que aprenden a preguntar mejor jugando al hundir la flota, y generadores de velocidad promedio que aceleran el proceso sin perder calidad. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  2. hace 2 d

    ¿Se puede apagar solo lo peligroso?

    Anthropic publicó casi en simultáneo cuatro piezas de seguridad: compartimentos removibles de conocimiento peligroso, una técnica para reducir la desalineación agéntica, un mapeo de los valores de Claude entre idiomas, y una medición de cuánto ayudan realmente los modelos de lenguaje a explotar vulnerabilidades de día N. Cuatro ángulos sobre la misma pregunta: ¿se puede aislar lo peligroso sin apagar todo lo demás? 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  3. hace 2 d

    Un solo modelo para ver, oír y entender

    Cada sentido tuvo históricamente su propio modelo. La tendencia ahora es unificar visión, audio y razonamiento en un solo marco: de un modelo de visión auto-supervisado a escala sin precedentes, a un sistema que entiende audio, pasando por arquitecturas que generan y comprenden imágenes al mismo tiempo. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  4. hace 2 d

    Las matemáticas que faltaban

    El deep learning avanzó durante años a pura prueba y error. Ahora empiezan a aparecer los cimientos teóricos: de la destilación on-policy a la reconexión espectral de redes, pasando por un instituto que junta IA y física, y una sorpresa de la teoría de juegos sobre por qué los generalistas a veces le ganan a los especialistas. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  5. hace 2 d

    Los mecanismos que nadie diseñó a propósito

    Los mecanismos internos de un modelo de lenguaje emergen solos durante el entrenamiento — nadie los diseña a propósito. Recién ahora empezamos a poder señalarlos: cabezas de inducción que interpolan n-gramas, modelos que representan mejor la intención comunicativa de lo que después actúan, y hasta una forma de dirigir el comportamiento con la probabilidad de una moneda. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  6. hace 2 d

    La máquina que empieza a entender al cerebro

    Meta viene publicando, casi sin pausa, investigación que junta inteligencia artificial y cerebro humano: de decodificar lenguaje a partir de ondas cerebrales, a leer intención desde el movimiento de los dedos sobre un teclado. Un repaso a cómo la IA se está volviendo, de a poco, una herramienta para entender la mente. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  7. hace 2 d

    La dieta de los modelos gigantes

    Hacer un modelo más grande es fácil si hay plata de sobra. El verdadero problema de ingeniería es hacerlo más barato y más rápido sin perder capacidad: contextos de más de dos millones de tokens con presupuesto fijo de GPU, memoria que se defragmenta sola, y caché que se injerta byte a byte entre modelos distintos. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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  8. hace 2 d

    Cuando el agente sueña bien pero actúa mal

    Entrenar agentes de robótica en el mundo real es caro, por eso se entrenan en mundos virtuales. Pero imaginar bien no alcanza para actuar bien: un modelo que sueña escenarios correctos y aun así falla al ejecutarlos, y la pregunta incómoda de qué pasa cuando el agente entiende mal una instrucción ambigua. 🎧 Paperslab — el podcast que convierte papers de investigación en IA en conversaciones claras, en español, para audiencia técnica. 🔗 Todos los episodios: podcast.paperslab.es

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Información

Divulgación de IA a dos voces, en español. Tomamos papers de inteligencia artificial y los convertimos en episodios conversacionales — buscando el próximo gran salto y explicándolo para curiosos.

Ficha técnica

  • Creado por
    Esteban
  • Años en activo
    2026
  • Episodios
    20
  • Clasificación
    Apto
  • Sitio web del podcast
    Paperslab