Aug 15, 202619 minS1
En el último episodio les traemos: un curso universitario . El " Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition ". Y por eso vamos a abordarlo de manera diferente: en lugar de resumir el contenido...
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Artículos y papers de ML e IA convertidos y narrados en podcasts por IA. De la academia a tus oídos, en una forma casual de aprender.
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Recent episodes include "Ep. 27: CS231n - El Curso que Formó a una Generación de Ingenieros de IA" (15 August 2026, 19 minutes), "Ep. 26: Relation Networks - Enseñarle a una IA a Razonar sobre Relaciones" (1 August 2026, 22 minutes), and "Ep. 25: Kolmogorov Complexity - La Medida de la Aleatoridad" (14 July 2026, 22 minutes).
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Aug 1, 202622 minS1Hoy tocamos un paper de DeepMind que aborda algo que parece básico pero que resultó ser profundamente difícil para las redes neuronales: el razonamiento relacional . ¿Qué es razonamiento relacional? Es la capacidad de...
Jul 14, 202622 minS1Llegamos a uno de los últimos episodios técnicos de la lista de Sutskever. Es el que más conecta con todo lo que hemos visto: Kolmogorov complexity es el hilo conductor detrás del MDL (ep. 23), la complejidad aparente...
Jul 1, 202622 minS1Este episodio es diferente a todos los anteriores. No es un paper sobre arquitectura, algoritmos o experimentos empíricos. Es una tesis doctoral filosófica y matemática que hace una pregunta que suena simple pero es...
Jun 23, 202622 minS1Este episodio conecta muchos hilos vistos a lo largo de la serie. El principio MDL ya apareció en el episodio 5 (Hinton & Zemel), en el 19 (Coffee Automaton) y en el 22 (Scaling Laws). Hoy lo vemos de frente, en su...
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Jun 16, 202623 minS1Hoy tocamos uno de los papers más influyentes de los últimos años, no porque introduzca una arquitectura nueva, sino porque responde una pregunta fundamental: ¿cómo mejoran los modelos de lenguaje si les das más...
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