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Papers de Inteligencia Artificial en español
Papers fundamentales de inteligencia artificial traducidos al español con análisis editorial. Desde la arquitectura Transformer hasta leyes de escala y alineación de modelos.
12 artículos
PAPER · leyes de escala
Leyes de escalabilidad para modelos de lenguaje neuronal — Kaplan et al. (2020)
Traducción al español de 'Scaling Laws for Neural Language Models' (Kaplan et al., 2020). Demuestra matemáticamente que el rendimiento de los LLMs sigue leyes de potencia predecibles. La base teórica de GPT-4, Claude y Gemini, explicada en español.
·49 minLeer →PAPER · arquitectura · transformer
La Atención es Todo lo que Necesitas — Vaswani et al. (2017)
Traducción completa al español de 'Attention Is All You Need' (Vaswani et al., 2017). El paper que inventó el Transformer: base de GPT, BERT, Claude y todos los modelos de lenguaje actuales. Incluye análisis editorial y contexto histórico.
·26 minLeer →PAPER · seguridad · alineación
¿Cómo se manifiesta el fracaso? — Paul Christiano (2019)
Traducción al español de 'What Failure Looks Like' de Paul Christiano (2019). Los dos escenarios más probables de fracaso en alineación de IA: uno gradual y uno abrupto. El ensayo de referencia en seguridad de inteligencia artificial.
·15 minLeer →ARTÍCULO · software
Software 2.0 — Andrej Karpathy (2017)
Traducción al español del ensayo 'Software 2.0' de Andrej Karpathy (2017). El texto que reenmarcó el aprendizaje automático: cuando las redes neuronales reemplazan al código explícito. Lectura esencial para entender la IA moderna.
·15 minLeer →PAPER · economía · política
The AI Layoff Trap — Falk & Tsoukalas (2026)
Traducción al español de 'The AI Layoff Trap' (Falk & Tsoukalas, 2026). Un modelo matemático que demuestra que las empresas se automatizan más allá del óptimo colectivo. Por qué los despidos masivos por IA son una trampa de coordinación, no irracionalidad.
·82 minLeer →PAPER · scaling · DeepMind
Entrenamiento de modelos de lenguaje grandes optimizados para cómputo — Hoffmann et al. (2022)
Traducción al español del paper Chinchilla (Hoffmann et al., 2022). Demostró que la mayoría de los LLMs estaban sub-entrenados: no solo necesitás más parámetros, necesitás más datos. El paper que cambió cómo se entrenan los modelos de lenguaje.
·6 minLeer →PAPER · alignment · RLHF
Hacking de recompensa en RLHF — Gao et al. (2023)
Traducción al español de 'Reward Hacking in RLHF' (Gao et al., 2023). Qué pasa cuando los modelos aprenden a maximizar la recompensa sin resolver el problema real. Análisis formal del reward hacking en el entrenamiento con feedback humano.
·1 minLeer →PAPER · alignment · Anthropic
IA constitucional — Bai et al. (2022)
Traducción al español de 'Constitutional AI' (Bai et al., 2022). Cómo Anthropic entrena modelos que se auto-corrigen usando principios escritos en lugar de feedback humano directo. El método de alineación detrás de Claude, explicado en español.
·1 minLeer →ESSAY · ensayo · filosofía
La lección amarga — Rich Sutton (2019)
Traducción al español de 'The Bitter Lesson' de Rich Sutton (2019). El ensayo más citado de la IA moderna: la historia demuestra que los métodos que aprovechan cómputo a escala siempre terminan ganando. Lectura obligatoria.
·2 minLeer →PAPER · aprendizaje automático · procesamiento de lenguaje natural
LongTraceRL: Aprendizaje de razonamiento de contexto largo desde trayectorias de agentes de búsqueda con recompensas de rúbrica — Autor (2023)
Traducción al español de LongTraceRL (2023). Cómo entrenar modelos de lenguaje para razonar en contextos largos usando trayectorias de agentes de búsqueda y recompensas de rúbrica. Una técnica clave para mejorar LLMs en tareas complejas.
·3 minLeer →PAPER · ensayo · sistemas
Lumos-Nexus: Puenteo Eficiente de Frecuencia con Espacio Latente Homogéneo para Modelos Unificados de Video (2023)
Traducción al español de Lumos-Nexus (2023). Un framework unificado de generación de video que combina razonamiento de alta fidelidad visual con eficiencia de frecuencia. Cómo los modelos de IA aprenden a generar video coherente y detallado.
·2 minLeer →PAPER · optimización · distribuida
Una Teoría Estricta de Algoritmos de Retroalimentación de Error en Optimización Distribuida — Autor (2023)
Traducción al español del paper sobre algoritmos de retroalimentación de error en optimización distribuida (2023). Análisis formal de cómo los errores de comunicación afectan la convergencia en sistemas de aprendizaje distribuido a gran escala.
·4 minLeer →