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Estudios académicos

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El arte de retroceder: hacia una inteligencia que se corrige mientras piensa

El problema de razonar sin mapa Hay algo profundamente insatisfactorio en la forma en que los modelos de lenguaje actuales razonan. Aunque producen cadenas de pensamiento convincentes, no razonan como nosotros: no dudan, no retroceden, no verifican sus propios pasos. Simplemente…

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Simular el entendimiento: inteligencia artificial en el corazón de lo epistemológico

El arte invisible de verificar conocimiento Nadie piensa en las ontologías. Al menos, no fuera de los estrechos pasillos donde se modelan formalmente los mundos. Pero todo lo que hoy llamamos “inteligencia artificial” reposa sobre un subsuelo semántico que rara vez…

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Perspectivas simuladas: la IA como espejo de la complejidad humana

La simulación de la empatía Durante décadas, los modelos que intentaron predecir el comportamiento de los sistemas socioecológicos han fracasado en capturar la complejidad más elemental de lo humano: la diferencia de perspectivas. No por falta de herramientas estadísticas, sino por…

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Inteligencia simbiótica: cómo construir confianza artificial desde la arquitectura

Pensar con precisión, actuar con confianza La palabra “confianza” circula con frecuencia en los debates sobre inteligencia artificial. Se habla de modelos confiables, de decisiones seguras, de agentes éticos. Pero pocas veces se dice cómo se construye esa confianza. No basta…

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Pensar no es una ilusión: cómo las IAs aprenden a razonar cuando las dejamos usar herramientas

Cuando las máquinas aprenden a pensar con papel y lápiz Los modelos de inteligencia artificial ya pueden escribir poesía, resumir libros o traducir entre idiomas con una soltura que hasta hace poco parecía ciencia ficción. Pero cuando se les propone resolver…

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La IA que hereda gustos sin que nadie se los enseñe: el misterio del aprendizaje subliminal

El mensaje oculto en la forma: herencias que los filtros no ven Hace muy poco, un grupo de investigadores de Anthropic publicó un trabajo que pone en jaque algunas de las prácticas más extendidas en el entrenamiento de modelos de lenguaje….

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Cuando pensar demasiado arruina la respuesta: límites ocultos del razonamiento en IA

Cuando razonar de más hace daño: el lado oscuro del pensamiento extendido en la inteligencia artificial La inteligencia artificial moderna avanza bajo una premisa aparentemente indiscutible: que cuanto más se razona, mejores son las respuestas. Esta intuición, heredera del pensamiento clásico…

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Del florecimiento humano al bienestar algorítmico: ¿puede una IA “vivir bien”?

Una nueva psicología para sistemas que no sienten En algún punto del trayecto que une las preguntas sobre el pensamiento artificial con las inquietudes éticas que rodean su despliegue, emergió un interrogante aún más desestabilizador: ¿puede una inteligencia creada por humanos…

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Cuando la IA ignora lo raro: cómo mejorar la atención de los modelos sobre lo que casi no aparece

Cuando las máquinas fallan con lo poco común Imaginemos que desarrollamos un modelo de inteligencia artificial para reconocer especies de plantas a partir de una simple foto. Queremos usarlo para proteger ecosistemas frágiles: que ayude a identificar en el acto si…

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Modelar lo inabarcable: fragmentación dinámica y jerarquías emergentes en secuencias largas

Fragmentar para comprender: la nueva gramática de los modelos secuenciales Cuando los modelos de lenguaje comenzaron a mostrar signos de comprensión más allá de frases sueltas o instrucciones breves, emergió un problema técnico y conceptual que no ha dejado de crecer…

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