NVIDIA superó brevemente a Apple como empresa más valiosa del mundo gracias a la IA. Pero su monopolio no es de silicio: es de un ecosistema de software (CUDA) que llevan construyendo desde 2006. Por qué nadie le quita el sitio.
RLHF funcionó, pero tiene grietas serias que motivaron todo lo que vino después. Reward hacking, cuello de botella humano, sesgos heredados, PPO frágil y KL como freno y no guardarraíl: las cinco limitaciones estructurales y la respuesta del campo a cada una.
Cuando tu chatbot rechaza educadamente generar contenido tóxico, esa amabilidad es el reverso de la exposición sin filtro de quien lo entrenó. La paradoja moral, los sesgos culturales que se cuelan y hacia dónde apunta la industria.
Detrás de cada ChatGPT, Claude o Gemini hay miles de personas en Nairobi, Manila o Calcuta haciendo clic 8 horas al día. Quiénes son, qué hacen y a qué precio.
La técnica que convirtió GPT-3 en ChatGPT: cómo se afina un modelo a base de comparaciones humanas. Reward model, PPO y por qué noviembre de 2022 cambió todo.
Wavespeed agrega cientos de modelos de IA generativa tras una sola API. Pros, contras, precios y cuándo conviene frente a alternativas como fal.ai o Replicate.
Qué hay físicamente en los ficheros de entrenamiento de un LLM, dónde queda lo que el modelo aprende y por qué actualizarlo con información nueva no es algo que ocurra solo.
Qué es MediaPipe y cómo permite detectar manos y sus 21 puntos clave en tiempo real con una simple webcam, gratis y sin hardware especial.
Qué pasa físicamente dentro de un LLM cuando se le ‘premia’ o ‘penaliza’. La analogía de la orquesta, la función de pérdida y por qué el alineamiento no es trivial.
Por qué un LLM recién entrenado no se comporta como ChatGPT. Qué es el pretraining, qué sabe el modelo después y por qué necesita alineamiento.
