Sólo tengo experiencia con 3, (Notebook, Google IA Studio y Nano banana) y les puedo decir que son excelentes 👌. Si quieren que les comparta mi experiencia con alguna de esas 3, pueden indicarlo en los comentarios! O si ya han manejado alguna de las otras, ojalá me puedan compartir su experiencia! Gracias!

Fundamentos IA empezó como una comunidad.Pero en el fondo estamos construyendo algo distinto. Un lugar donde el conocimiento no se guarda, se aplica. Donde aprender IA sirve para: - Ganar más, Tomar mejores decisiones - Tener control sobre tu trabajo y tu tiempo - Aprender como aplicar la IA en tu vida personal y profesional Queremos ser tu casa de crecimiento. Y todo movimiento tiene identidad. Si perteneces aquí, ¿cómo te identificarías? (Prometemos no usar “fundamentalistas”… aunque estuvo cerca 😅🤣) Vota y comenta con que te identificas. Si no existe la opción menciónala también

Cargue el paper del capitulo de "atención" del curso en Gemini para entender mejor el funcionamiento detrás de las IAs actuales y ésta es la explicación para quienes tampoco les quedó del todo claro: Para entender cómo funciona el Transformer (la tecnología detrás de inteligencias artificiales como Gemini o ChatGPT), imagina que el modelo no lee palabra por palabra como un humano, sino que mira toda la página de un solo golpe. ​Aquí tienes tres ejemplos muy sencillos para entender sus piezas clave: ​1. La Auto-atención (Self-Attention): El ejemplo del "Banco" ​Imagina que lees estas dos frases: 1. ​"Me senté en el banco a descansar." 2. ​"Fui al banco a retirar dinero." ​Para una computadora antigua, la palabra "banco" es confusa. El mecanismo de Atención funciona como un buscador que analiza las palabras de alrededor para dar significado: - ​En la frase 1, la atención se "ilumina" en la palabra "descansar". Eso le dice al modelo que es un mueble. - ​En la frase 2, la atención se "ilumina" en "dinero". Eso le indica que es una institución financiera. - ​2. Atención de Múltiples Cabezas (Multi-Head Attention): El equipo de un Videojuego ​Imagina que estás jugando un videojuego de estrategia o un RPG por equipos. No puedes ganar mirando solo una cosa. Necesitas diferentes "cabezas" o enfoques: - ​Una "cabeza" se encarga de vigilar tu salud. - ​Otra "cabeza" vigila el mapa para ver enemigos. - ​Otra "cabeza" controla el inventario y tus recursos. ​El Transformer hace lo mismo con el lenguaje. Al procesar una frase, una "cabeza" analiza la gramática, otra analiza el sentimiento (si es feliz o triste) y otra analiza los hechos. Al combinar todas estas visiones al mismo tiempo, entiende el texto de forma mucho más profunda. ​3. Codificación Posicional: El rompecabezas numerado ​A diferencia de los modelos viejos que leían en orden (primero la palabra 1, luego la 2...), el Transformer procesa todo a la vez para ser más rápido. El problema es que, si mezclas las palabras de "El perro muerde al hombre", obtienes algo muy distinto a "El hombre muerde al perro".

Estoy en los temas del transformer y el paper de la "Attention Is All You Need", y cómo no me quedaban muy claros, hice estos recursos con Notebook para quiénes también les esté costando entender el tema.

Vi este video donde se menciona que la IA puede “inventar” respuestas cuando no tiene suficiente información sobre un tema. Puede ser muy buena en lo que conoce, pero poco confiable en lo que no. ¿Creen que una IA será realmente confiable hasta que pueda decir abiertamente: “No tengo suficiente información sobre este tema”?