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El podcast y boletín #1 de Ingeniería de IA. ¡Conocimientos técnicos y noticias de hoy que usarás en el trabajo mañana! Organizado por @swyx y @fanahova
"Creo que necesitas un paradigma de aprendizaje diferente.
La función humana es entender el mundo y prosperar en tu vida. La forma de hacerlo es observando datos, pensando en ellos y luego intentando hacer algo en el mundo... y luego actualiza tu comprensión del mundo."
Justin describe las complejas y marcadas diferencias entre el aprendizaje humano y el aprendizaje por modelo.
@jcjohnss
26 nov 2025
Tras años como profesora en Stanford y la creación de ImageNet, el proyecto que catalizó la revolución del deep learning, Fei-Fei Li se unió a su antiguo alumno Justin Johnson y a un equipo selecto para fundar World Labs, apostando sus carreras a la inteligencia espacial como la próxima frontera en la IA.
Nos sentamos con Fei-Fei y Justin para profundizar en cómo es el "momento AlexNet" para los modelos mundiales, por qué los transformers son realmente modelos de conjuntos en lugar de modelos de secuencia, cómo los splats gaussianos, los precedentes físicos y los nuevos primitivos de hardware podrían redefinir la pila más allá de las GPUs, el papel cambiante de la academia en una era de laboratorios de vanguardia, cómo fundamentar la IA en la realidad física podría cambiar la robótica, medicina, y diseño creativo para siempre, y su apuesta de que los modelos de mundos espacialmente anclados serán el puente de los LLMs actuales solo en texto a agentes que realmente viven y actúan en el espacio 3D.
@drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA
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"Estos modelos son un tipo de inteligencia muy diferente a la inteligencia humana.
La inteligencia humana es interesante porque creo que entiendo las cosas porque puedo introspectar mi propio proceso de pensamiento hasta cierto punto y luego creo que mi proceso de pensamiento probablemente funciona de forma similar al de otras personas.
Pero estos modelos son como una forma alienígena de inteligencia donde pueden hacer cosas realmente interesantes... pero cualquier autorreflexión interna que tengan, si es que existe, es totalmente diferente a lo que hacemos nosotros."
Justin desglosa las marcadas diferencias entre la inteligencia humana y la inteligencia modelo.
@jcjohnss
26 nov 2025
Tras años como profesora en Stanford y la creación de ImageNet, el proyecto que catalizó la revolución del deep learning, Fei-Fei Li se unió a su antiguo alumno Justin Johnson y a un equipo selecto para fundar World Labs, apostando sus carreras a la inteligencia espacial como la próxima frontera en la IA.
Nos sentamos con Fei-Fei y Justin para profundizar en cómo es el "momento AlexNet" para los modelos mundiales, por qué los transformers son realmente modelos de conjuntos en lugar de modelos de secuencia, cómo los splats gaussianos, los precedentes físicos y los nuevos primitivos de hardware podrían redefinir la pila más allá de las GPUs, el papel cambiante de la academia en una era de laboratorios de vanguardia, cómo fundamentar la IA en la realidad física podría cambiar la robótica, medicina, y diseño creativo para siempre, y su apuesta de que los modelos de mundos espacialmente anclados serán el puente de los LLMs actuales solo en texto a agentes que realmente viven y actúan en el espacio 3D.
@drfeifei @jcjohnss @swyx @FanaHOVA
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