Centro de Investigación
Los Artículos Que Definen la IA Moderna
La IA avanza rápido. Estos son los artículos fundamentales que todo líder técnico debería conocer—curados y explicados para que puedas mantenerte informado sin leer más de 50 páginas.
Por Qué Esto Importa
No necesitas ser un investigador de ML para liderar iniciativas de IA. Pero entender las ideas centrales—mecanismos de atención, generación aumentada por recuperación, técnicas de alineación—te ayuda a evaluar herramientas, contratar talento y tomar mejores decisiones arquitectónicas.
Lo Que Obtienes
- •Lo esencial curado — Los 10-15 artículos que dieron forma a los LLMs, agentes y sistemas de recuperación
- •Resúmenes en lenguaje claro — Ideas clave extraídas, sin necesidad de doctorado
- •Haz preguntas — Chatea con nuestra IA para explorar conceptos más profundamente
La Colección Esencial
Attention Is All You Need
Vaswani et al.
2017TransformerFoundationNLPGPT-4 Technical Report
OpenAI
2023LLMMultimodalBenchmarksLlama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Touvron et al. (Meta)
2023Open SourceLLMFine-tuningLanguage Models are Few-Shot Learners
Brown et al.
2020LLMIn-Context LearningGPT-3Training Language Models to Follow Instructions
Ouyang et al.
2022RLHFAlignmentInstruction-followingChain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning
Wei et al.
2022ReasoningPromptingChain-of-ThoughtLoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
Hu et al.
2021Fine-tuningEfficiencyPEFTDenoising Diffusion Probabilistic Models
Ho et al.
2020GenerativeVisionDiffusionDeep Residual Learning for Image Recognition
He et al.
2015VisionDeep LearningCNNGenerative Adversarial Nets
Goodfellow et al.
2014GenerativeAdversarialFoundationalDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
DeepSeek-AI
2025ReasoningReinforcement LearningOpen SourceOpenAI o1 System Card
Jaech et al. (OpenAI)
2024ReasoningTest-Time ComputeSafetyConstitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
Bai et al. (Anthropic)
2022AlignmentRLHFSafetyScaling Laws for Neural Language Models
Kaplan et al. (OpenAI)
2020ScalingTrainingFundamentalsRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis et al. (Meta AI)
2020RAGRetrievalKnowledge BasesToolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
Schick et al. (Meta AI)
2023AgentsToolsFunction CallingMixtral of Experts
Jiang et al. (Mistral AI)
2024ArchitectureOpen SourceEfficiencyHighly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold
Jumper et al. (DeepMind)
2021Scientific AIDeep LearningReal-World Impact