La wiki de la IA, sin jerga
Veintiún conceptos que explican el 90 % de las conversaciones sobre inteligencia artificial. Cada uno con su analogía, su detalle técnico y un ejemplo.
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LLM (gran modelo de lenguaje)
El motor que hay detrás de ChatGPT, Claude o Gemini.
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Tokens
Las piezas en las que la IA trocea todo el texto.
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Ventana de contexto
La memoria de trabajo del modelo: lo que no cabe, no existe.
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Temperatura
El mando que regula cuánto se atreve el modelo.
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MCP (Model Context Protocol)
El USB-C de la IA: un conector estándar para herramientas y datos.
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RAG (generación aumentada por recuperación)
El modelo deja de memorizar y empieza a consultar.
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Fine-tuning (ajuste fino)
Convertir un modelo generalista en tu especialista.
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Agentes de IA
De contestar preguntas a completar misiones.
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Alucinaciones
Cuando la IA responde con total seguridad… y se lo está inventando.
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Prompt de sistema
Las instrucciones invisibles que la IA recibe antes que las tuyas.
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Razonamiento paso a paso
Pedirle a la IA que piense en voz alta antes de responder.
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Embeddings
Convertir significados en coordenadas que la máquina puede comparar.
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IA multimodal
Modelos que no solo leen: también ven, escuchan y dibujan.
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Parámetros
Los millones de “mandos” internos donde vive lo aprendido.
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Modelos abiertos y cerrados
¿Quién puede descargar, modificar y ejecutar el modelo?
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Inyección de prompts
Cuando alguien esconde órdenes dentro del texto que la IA va a leer.
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Transformer
La arquitectura que hizo posible todo lo demás.
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Entrenamiento
Cómo un modelo pasa de no saber nada a hablar de todo.
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Inferencia
El momento en que el modelo trabaja para ti.
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Benchmarks
Los exámenes con los que se comparan los modelos.
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AGI (inteligencia artificial general)
La IA hipotética capaz de cualquier tarea intelectual humana.
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