LLMs

Un paper de Anthropic sobre el espacio global de trabajo en modelos de lenguaje, y una separación necesaria: una cosa es la consciencia de acceso y otra la experiencia fenoménica.

Anthropic no comercializó su modelo más capaz por considerarlo peligroso. Qué hay detrás de la decisión, dónde falla el relato del miedo y quién decide cuándo un modelo es demasiado.

Los modelos de lenguaje tocan todas las profesiones del lenguaje, la programación incluida. Por qué adoptarlos pronto no es rendirse, sino la forma de saber qué se automatiza y qué se potencia.

Minuto y diez segundos de un webinar sobre el Dev Day de OpenAI: la reacción de Google a ChatGPT y el Agent Builder como nuevo interfaz.

Cuatro profesores del programa Desarrollador 10X analizan el Dev Day de OpenAI de 2025: por qué ChatGPT deja de ser un chat y pasa a ser plataforma.

Sesión práctica del programa Desarrollador 10x con IA: Pachi Cartelle presenta y hace la demo, y José Luis Calvo pone el marco conceptual.

Fragmento de tres minutos del webinar «Agentes en acción»: una demo de sistema multiagente para investigar en la web, con LangChain y LangGraph.

Minuto y veinte del paso por #IIAConf2025: el Exponential Programming como paradigma en el que el programador dirige un proceso que produce código.

Cuatro minutos en #IIAConf2025: qué cambia la IA en el trabajo de quien escribe software y qué no cambia, con más de treinta años de oficio detrás.

Minuto y veinticinco segundos explicando qué es RAG y por qué cambia lo que se puede pedir a un modelo, como adelanto del webinar «Más allá del chatbot».

Webinar para desarrolladores que aún no han entrado en IA: qué es RAG, por qué hace falta y una demostración práctica de cómo se monta.

Minuto y medio de presentación del curso «Desarrollador 10x con IA», hecho con el Instituto de Inteligencia Artificial: qué se aprende y para quién.

Primera de las formaciones de Diverger, la de «desde cero»: qué son y cómo funcionan los modelos de lenguaje, sin conocimientos técnicos previos.

La contrapartida al primer workshop: gobernanza de la IA más allá del prompt, con Javier Recuenco y Agustín Cuenca en IMMUNE Technology Institute.

Setenta minutos en directo en CodelyTV, con Javier Cane, comparando las tres vías para sacar partido a un modelo: prompting, RAG y fine-tuning, con ejemplos.

Entrevista previa a la conferencia SEMIC: qué es la IA generativa, qué son los modelos de lenguaje y cómo afectan a la semántica y a la interoperabilidad.

Mesa redonda de SEMIC 2023 (Comisión Europea y presidencia española) sobre la calidad del dato en los modelos generativos. Madrid, 18 de octubre.

Poner orden en el ruido de la IA generativa: qué es de verdad, qué se puede aplicar ya en un negocio y por dónde empezar. NEXT Conversion 2023.

Avance de una sesión t2ó Think Tanks del canal t2ó ONE sobre qué aplicaciones tiene la IA generativa en un negocio. El corte remite a la sesión completa.

Minuto y medio del canal t2ó ONE: los casos de uso de IA generativa que hoy funcionan mejor dentro de una compañía, enumerados sin adornos.

Menos de un minuto para responder cómo mete una compañía sus propios datos en ChatGPT, y qué hace falta para que la respuesta no sea un juguete.

Ochenta y cinco segundos con la respuesta a la pregunta más repetida: qué recomendaría a una empresa que quiere meter IA generativa en sus procesos.

Quince minutos en el canal de Sngular, con Javier Peña, sobre los proyectos de IA en los que trabajaban y las tendencias que venían.

Cuarenta y cuatro minutos del #IngBotChallenge de ING Tech IT, como director de Cognitive Interfaces en Sngular, sobre el procesamiento del lenguaje natural.

Hora y cuarto del #IngBotChallenge de ING Tech IT en la Casa del Lector (Madrid, 27 de junio de 2017). Sin transcripción ni descripción de origen.

Trece minutos sobre las líneas de investigación de Microsoft Research y lo que venía después, en el XX CIO Fórum de Microsoft España.

La prohibición de insultar a Claude y la pregunta de si un modelo puede sentir. Su matiz en el análisis: representar el dolor no es tenerlo.

SearchGPT leído como cataclismo para Google, y el riesgo que está en otro sitio. Su lectura en El Confidencial: no es para tanto, es un paso natural de OpenAI.

Los disparates de AI Overview y el origen del problema, los datos de baja calidad. Su matiz: el caso de Google y el de OpenAI no son el mismo, pero comparten la causa.

La semana de GPT-4o y del proyecto Astra, la promesa de asistentes con humanidad y la diferencia entre Altman y científicos como Hassabis o LeCun.

El fiasco de las imágenes de Gemini y lo que le cuesta a Alphabet. Su lectura en El Confidencial: el sesgo no es el problema, los sesgos son humanos.

Sora y el vídeo fotorrealista a partir de palabras. Su explicación de cómo se entrena: no tokens de texto, sino trozos de imagen (visual patches).

Los perfiles veteranos, y no los nativos digitales, son quienes más partido sacan a Copilot. Su reacción: es una fase inicial y la tendencia es lógica.

Entrevista en «Mediodía COPE» el día de la crisis de OpenAI: el despido fulminante de Sam Altman y su vuelta cuarenta y ocho horas después.

El fin de semana del despido de Altman, contado por El Confidencial con su lectura de la llegada de Emmett Shear y del pulso por ralentizar el ritmo.

Pieza de Trece Al Día en el aniversario de ChatGPT: hasta dónde ha llegado la IA, qué pasa con el empleo y qué capacidades humanas quedan a salvo.

Especial ChatGPT del programa «Digital Business», en el matinal de Radio Intereconomía, emitido en abril de 2023, con el arranque de la fiebre de los modelos de lenguaje.

Hinton sostiene que los LLM entienden lo que dicen y que la inteligencia digital supera a la biológica. Las dos afirmaciones, razonadas en contra y a favor.

Sora y V-JEPA como pasos hacia la IA general por lo que suponen de comprensión del vídeo. Un tuit de apertura y la promesa de desarrollarlo.

De la cita de Hinton al caso ChatDev: agentes con los roles del desarrollo repartidos entre ellos. Qué cambia cuando el equipo ya no es solo humano.

Qué es dar buenas instrucciones a un modelo y cuáles son las técnicas más comunes para hacerlo bien. Texto parcial: solo se conserva el primer tuit.

Prompting, RAG y fine-tuning: las tres formas de sacar partido a un modelo de lenguaje, con ejemplos concretos y para qué sirve cada una.

¿Puede una máquina ser creativa? De DeepDream a MidJourney, y el doble conflicto legal: las obras que genera y los datos con los que aprendió.

De Turing (1950) a OpenAI: los papers que han marcado la IA, cada uno con una frase de por qué importa y el enlace a la fuente primaria.

Qué es la AGI, si amenaza a la humanidad y por qué la noticia de Q* en Reuters reavivó el miedo. Dos preguntas que suelen ir juntas y no son la misma.

Cronología en directo del despido y la readmisión de Sam Altman: tuits y comunicados enlazados, sin análisis, desde el día que parecía cerrar la historia.

Cómo funcionan los modelos de lenguaje de ChatGPT, en el primer aniversario de su lanzamiento: la terminología ordenada y las dos piezas que lo explican todo.

De la neurona de Ramón y Cajal al perceptrón y la retropropagación, con una advertencia sobre los datos y sus sesgos. Cómo funciona una red neuronal.

De Clippy a los asistentes que sí funcionan: por qué los chatbots vuelven, qué ha cambiado desde entonces y para qué sirven de verdad.

Wolfram explica con detalle qué hace un modelo de lenguaje como GPT y por qué funciona.

Mollick explica cómo usar la IA en el trabajo real: qué hace bien, qué no, y cómo cambia el oficio.

Lane, Howard y Hapke enseñan procesamiento de lenguaje natural con ejemplos prácticos y código.

Hoffman recoge sus conversaciones con GPT-4 y reflexiona sobre lo que la IA cambia en el trabajo intelectual.