01
Fundamentos de la IA
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Biblioteca de IA gratuita
Idioma IA guíasGratis para siempre.
155 Guías en inglés sencillo, rutas de aprendizaje estructuradas y una biblioteca abierta, creada por una organización sin fines de lucro independiente 501(c)(3) para que cualquiera pueda comprender la IA moderna.
155Guías gratuitas
1Pistas temáticas
~2 minPor guía
~5hReading time
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Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Usuario responsable de IA
Utilice la IA de manera productiva mientras protege la privacidad, verifica los resultados y preserva la responsabilidad humana.
03
IA en el trabajo
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
Política y sociedad de IA
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Construyendo con sistemas de IA
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Pistas temáticas
Navegar por pista
Salta al área que te interesa. Cada pista tiene varias guías en inglés sencillo.
FundamentosConceptos básicos: cómo funciona la IA a alto nivel.84 guías Idioma IALLM, PNL, ChatGPT, indicaciones y comprensión de textos.155 guías IA visualGeneración de imágenes, visión por computadora, video y diseño.133 guías IA de audioVoz, música, podcasting e IA centrada en el audio.117 guías EmpresasPerfiles de OpenAI, Anthropic, Google, Meta y más.121 guías AplicacionesCómo aparece la IA en la codificación, la búsqueda, los agentes y la vida diaria.111 guías IndustriasIA en atención médica, finanzas, educación, energía y más.91 guías TécnicoChips, ajuste, RAG, vectores e infraestructura de IA.177 guías sociedadSesgo, privacidad, derechos de autor, seguridad y el futuro de la IA.30 guías
biblioteca completa
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Idioma IA
Optimización de Kahneman-Tversky
La optimización Kahneman-Tversky (KTO) es un método de alineación que aprende de simples etiquetas de aprobación o desaprobación en lugar de comparaciones por pares.
Idioma IAAjuste fino del muestreo de rechazo
El ajuste fino del muestreo de rechazo (RFT) genera muchas respuestas candidatas, mantiene solo las de mejor puntuación y vuelve a entrenar el modelo con esos ganadores.
Idioma IAModelos de recompensa de proceso
Los modelos de recompensa de proceso (PRM) puntúan cada paso individual del razonamiento de una IA en lugar de solo la respuesta final.
Idioma IAAgregación de mezcla de agentes
La mezcla de agentes (MoA) es una técnica en la que varios modelos de lenguaje redactan respuestas y luego un modelo agregador fusiona sus mejores ideas en una mejorada...
Idioma IACapas adaptadoras para transferencia
Las capas adaptadoras son pequeños módulos entrenables que se insertan en un modelo preentrenado congelado, lo que le permite adaptarlo a nuevas tareas actualizando solo un pequeño porcentaje...
Idioma IAAtención latente de múltiples cabezas
La atención latente de múltiples cabezales (MLA) es un mecanismo de atención, introducido en DeepSeek-V2, que comprime la caché de valores clave que consume mucha memoria en un pequeño compartido...
Idioma IACabezas decodificadoras de Medusa
Medusa es un método de decodificación especulativa que incorpora varias 'cabezas' de predicción adicionales a un modelo de lenguaje para que pueda adivinar múltiples tokens futuros a la vez.
Idioma IAMezcla de profundidades
La Mezcla de Profundidades (MoD) permite que un transformador gaste diferentes cantidades de cómputo en diferentes tokens, enrutando solo los tokens "importantes" a través de cada capa...
Idioma IAMamba y espacios de estado selectivos
Mamba es un modelo de secuencia construido sobre modelos de espacio de estados (SSM) que procesa texto en tiempo lineal, ofreciendo una alternativa rápida al cuadrático del Transformer...
Idioma IAAtención lineal RWKV
RWKV es una arquitectura que se entrena como un transformador pero ejecuta la inferencia como una red recurrente, brindando generación de memoria constante en tiempo lineal.
Idioma IAPatrones de atención escasos
La escasa atención hace que Transformers sea más barato al permitir que cada token atienda solo a un subconjunto cuidadosamente elegido de otros tokens en lugar de a todos ellos.
Idioma IAQLoRA y ajuste fino de 4 bits
QLoRA es una técnica que le permite ajustar un modelo de lenguaje masivo en una única GPU de consumo almacenando el modelo congelado en solo 4 bits por peso.
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