El eventual libre albedrío de los modelos generativos y el resquicio de la aleatoriedad algorítmica
¿Puede la aleatoriedad algorítmica en modelos generativos, caso de existir, dar lugar a un libre albedrío de las máquinas?
Grietas en el determinismo de los modelos generativos: limitaciones, errores e imprevistos
Se muestran algunas grietas en el determinismo de los algoritmos generativos y LLM que hasta ahora habíamos observado.
Tres formas de equidad algorítmica
Una artículo breve para hablar de Equidad algorítmica y tres variantes bajo las que se nos que puede presentar
Hablemos de agentes (VII): algoritmos de planificación
En este post hablamos de los algoritmos de planificación para agentes de la Agentic Ai basados en grandes modelos de lenguaje, LLM.
La fábula del robot y la hormiga
Te explico los fundamentos del algoritmo ACO (Ant Colony Optimization) a modo de fábula entre un pequeño robot curioso y una hormiga
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (y XV): meta aprendizaje
En este post se presentan dos formas de reutilización del conococimiento en deep learning: el transfer learning y el meta aprendizaje.
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XIV): aprendizaje jerárquico
Abordamos el aprendizaje jerárquico, es decir la descomposición de un problema en sub-problemas y el aprendizaje de cómo realizar cada una.
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XIII): sistemas multi-agente
Hablamos de sistemas multi-agente, donde tienen cabida enfoques competitivos y colaborativos y que constituye un campo de investigación.
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XII): autoaprendizaje y el caso de AlphaGo y AlphaZero
En este post hablamos del aprendizaje por refuerzo para casos con dos agentes y explicamos el muy interesante concepto de autoaprendizaje.
Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XI): métodos basados en modelo
Avanzando en la revisión del aprendizaje por refuerzo, en este post se revisan brevemente los métodos basados en modelo