Tres factores para un rápido crecimiento de las soluciones de inteligencia artificial
El concepto de ingeniería de inteligencia artificial y tres factores que explican el crecimiento de las soluciones de inteligencia artificial
El concepto de ingeniería de inteligencia artificial y tres factores que explican el crecimiento de las soluciones de inteligencia artificial
Ayer culminó el ‘I Hackathon internacional de IA para colectivos vulnerables‘ organizado por OdiseIA (Observatorio del Impacto Social y Ético de la Inteligencia Artificial), organización a la que pertenezco desde hace, creo, cinco años. Y un evento en que participe, fundamentalmente dando soporte a algunos de los equipos que participaban, en un rol que la organización definió…
Frente al posible abandono de las capacidades cognitivas frente a los LLM se destaca la ventaja de los expertos y el conocimiento.
Comprender que la inteligencia artificial es una ingeniería, una inteligencia diseñada nos permite evitar fantasías y entender sus retos.
En este post explico y justifico el nacimiento de una nueva especie robótica: los agentes de las así llamada AgenticAI.
En este post se presentan dos formas de reutilización del conococimiento en deep learning: el transfer learning y el meta aprendizaje.
Abordamos el aprendizaje jerárquico, es decir la descomposición de un problema en sub-problemas y el aprendizaje de cómo realizar cada una.
Datos sobre el entrenamiento de modelos generativos y sus dimensiones y tendencias de trabajo para mayor eficiencia y desempeño.
El post plantea trece retos para los sistemas generativos y algunas formas de hacerles frente, tal y como se ve en el inicio de 2025.
Se presenta una comparativa, en siete aspectos, entre la cognición humana y lo que aportan los modelos generativos de IA