Artículos y papers de ML e IA convertidos y narrados en podcasts por IA. De la academia a tus oídos, en una forma casual de aprender.

Variabilis
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Artículos y papers de ML e IA convertidos y narrados en podcasts por IA. De la academia a tus oídos, en una forma casual de aprender.
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🇪🇸
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1/23/2026
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Recent Episodes

June 23, 2026
Ep. 23: MDL - La Navaja de Occam con Matemáticas
<p>Este episodio conecta muchos hilos vistos a lo largo de la serie. El principio MDL ya apareció en el episodio 5 (Hinton & Zemel), en el 19 (Coffee Automaton) y en el 22 (Scaling Laws). </p><p>Hoy lo vemos de frente, en su forma completa.El <strong>Minimum Description Length (MDL)</strong> es una respuesta matemáticamente precisa a la pregunta filosófica más antigua del aprendizaje: ¿cuándo podemos decir que "entendemos" los datos? La respuesta: cuando podemos comprimirlos bien.</p>

June 16, 2026
Ep. 22: Scaling Laws - El Mapa del Tesoro para Construir LLMs
<p>Hoy tocamos uno de los papers más influyentes de los últimos años, no porque introduzca una arquitectura nueva, sino porque responde una pregunta fundamental: <strong>¿cómo mejoran los modelos de lenguaje si les das más recursos?</strong></p><p>La respuesta: de forma sorprendentemente predecible. Y conocer esa predicción cambió la forma en que los labs de AI decidían qué entrenar. </p><p>En el camino hacia GPT-3, GPT-4, Claude y todos los LLMs modernos, este paper fue el mapa del tesoro.</p><p><br></p><p>---</p><p>"Scaling Laws for Neural Language Models"</p><p>Por Kaplan, McCandlish, Henighan, Brown, Chess, Child, Gray, Radford, Wu, y Amodei - OpenAI (2020)</p>

June 9, 2026
Deep Speech 2 - Cuando la IA Supera al Humano en Transcribir Audio
<p>El paper de este episodio marcó un hito histórico: el primer sistema de reconocimiento de voz que superó a humanos en pruebas de transcripción. </p><p>Y el primer autor es Dario Amodei, quien después fundaría Anthropic. </p><p>Deep Speech 2 es también un masterclass en cómo escalar sistemas de ML: datos masivos, infraestructura HPC, y una arquitectura simplificada que funciona mejor que sistemas llenos de componentes especializados.</p>
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