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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: machine-learning
Qué realmente impulsa una red neuronal: los compiladores de IA detrás de Python
Qué realmente impulsa una red neuronal: sigue a un LLM desde una expresión en Python a través de grafos de cálculo, fusión de operadores, representaciones intermedias al estilo MLIR y su traducción a hardware.
6 min de lecturaCambiar modelos de embedding RAG sin reindexar: cómo funciona rebasis
Cambiar los modelos de incrustación RAG sin volver a indexar: rebasis mapea los nuevos vectores de consulta al índice antiguo mediante un pequeño adaptador y le indica cuándo no tiene sentido utilizar este método de conexión.
18 min de lecturaDS-STAR frente a los agentes de codificación generales: explicación del sistema de análisis de datos de Google.
Por qué un agente de codificación general se detiene en el análisis de datos y cómo el sistema DS-STAR de Google lo soluciona: siete agentes, informes de DS-STAR+, ingeniería de características, Claude Code.
22 min de lecturaDestilación con etiquetas suaves para un agente SQL de 0.8B: por qué ganó un modelo maestro Qwen más débil
El ajuste fino de LoRA con etiquetas suaves top-k extraídas de registros congelados permitió que un agente SQL de 0.8B lograra resolver 55 de las 220 tareas, y un modelo Qwen menos potente superó al modelo GPT más fuerte.
20 min de lecturaJugar voleibol con agentes de IA para predecir la rotación de restaurantes.
Un hackathon de rotación de restaurantes basado en agentes de IA controlados por humanos: auditoría de datos, validación adaptativa, ingeniería de características, ensembling y la brecha con las puntuaciones del ranking.
18 min de lecturaOcho ideas de álgebra lineal detrás de los embeddings, LoRA y PCA
Vectores, matrices, vectores propios, similitud coseno, normas, SVD y rango explicados con pequeños ejemplos de precios de viviendas y las técnicas de IA que dependen de ellos.
7 min de lecturaQué significa realmente GPT y por qué la ingeniería de IA sigue siendo ingeniería
Desglosamos Generative Pre-trained Transformer, la atención, fit y predict, y vemos por qué el buen trabajo con IA sigue dependiendo del criterio de ingeniería de siempre y de mejores preguntas.
4 min de lecturaCinco formas gratuitas de empezar a aprender IA sin ahogarte en roadmaps
Una lista breve de recursos gratuitos para aprender IA, del curso intensivo de ML de Google a fast.ai, Hugging Face, Kaggle y YouTube, con consejos sobre por dónde empezar.
7 min de lecturaCómo funciona un LLM: tokens, atención y predicción del siguiente token
Cómo funciona un LLM en términos sencillos: tokens, embeddings, atención automática, enmascaramiento causal y generación del siguiente token, y por qué el entrenamiento y la inferencia son realmente diferentes.
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