Inteligencia Artificial en profundidad contada por expertos
https://ironbar.github.io/tertulia_inteligencia_artificial/
La TERTULia de la Inteligencia Artificial
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Inteligencia Artificial en profundidad contada por expertos https://ironbar.github.io/tertulia_inteligencia_artificial/
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July 17, 2026
Rastreando conciencia en modelos de lenguaje
¿Es posible detectar señales parecidas a la conciencia en un modelo de lenguaje? En este episodio analizamos un estudio que aplica métricas de la neurociencia a GPT-2 para observar cómo cambia su actividad al razonar, repetir respuestas o sufrir alteraciones internas. Los resultados abren un debate sobre la organización de estos sistemas y los límites de relacionarla con una verdadera conciencia artificial. Participan en la tertulia: Paco Zamora, Iñigo Olcoz, Josu Gorostegui y Guillermo Barbadillo. Recuerda que puedes enviarnos dudas, comentarios y sugerencias en: https://x.com/TERTUL_ia Más info en: https://ironbar.github.io/tertulia_inteligencia_artificial/
June 26, 2026
Las leyes de escala de Amodei
Las leyes de escala mostraron que los modelos de lenguaje Transformer mejoran de forma predecible al aumentar parámetros, datos y cómputo, siempre que estos escalen juntos. Su importancia histórica fue demostrar que entrenar modelos cada vez más grandes podía producir mejoras continuas, aunque principalmente en dominios de texto parecidos al entrenamiento. Los modelos grandes aprenden más porque sufren menos interferencia entre tareas y pueden retener señales raras o complejas, mientras que los pequeños solo compiten bien si se especializan. Participan en la tertulia: Paco Zamora, Iñigo Olcoz, Josu Gorostegui y Guillermo Barbadillo. Recuerda que puedes enviarnos dudas, comentarios y sugerencias en: https://x.com/TERTUL_ia Más info en: https://ironbar.github.io/tertulia_inteligencia_artificial/
June 13, 2026
KV Cache: el reto de guardar conversaciones de 100GB
La KV Cache se ha convertido en uno de los grandes retos para escalar los LLMs: guardar el contexto de una conversación no significa almacenar texto, sino enormes tensores por cada token y capa del modelo. A partir de ahí aparece el verdadero problema: una conversación larga puede ocupar decenas o cientos de GB, saturar la VRAM de las GPUs y obligar a diseñar sistemas capaces de paginar, compartir, mover y reutilizar esa caché entre GPU, RAM, SSD y red. La idea central: los LLMs modernos no escalan solo con más cálculo, sino gestionando una memoria gigantesca de la forma más inteligente posible. Participan en la tertulia: Paco Zamora, Josu Gorostegui y Guillermo Barbadillo. Recuerda que puedes enviarnos dudas, comentarios y sugerencias en: https://x.com/TERTUL_ia Más info en: https://ironbar.github.io/tertulia_inteligencia_artificial/
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