Trece retos para los sistemas generativos en el inicio de 2025
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.
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Una comparativa entre la cognición humana y los modelos generativos de IA
Se presenta una comparativa, en siete aspectos, entre la cognición humana y lo que aportan los modelos generativos de IA
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Computación afectiva y voz: detección de estados anímicos en la cara y en la voz
Hablamos de Computación afectiva y voz viendo cómo se utilizan elementos físicos del sonido de la voz con las emociones.
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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.
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Tres formas de personalizar un LLM
En este post se describen tres formas de personalizar un LLM : mediante fine tunning, mediante RAG y mediante interacción con el usuario.
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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.
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Algunas ideas iniciales sobre RAG (Retrieval Augmented Generation)
Se cuentan los fundamentos de RAG (Retrieval Augmented Generation) como una forma de extensión y personalización de modelos generativos.
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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
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Notas sobre aprendizaje por refuerzo (X): locomoción de robots
El aprendizaje por refuerzo, en la situación de problemas continuos y métodos basados en políticas, puede usarse en locomoción de robots.
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El servicio Azure OpenAI explicado por Adrián González Sánchez
Reseña del libro ‘Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications’ de Adrián González , un recorrido muy completo por este servicio.
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