monos estocásticos
Ein Podcast von Antonio Ortiz, Matías S. Zavia - Donnerstags
111 Folgen
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FAMA MUNDIAL: pierde el trabajo sustituido por una inteligencia artificial
Vom: 8.9.2023 -
Empieza un nuevo curso en inteligencia artificial: el año de los guapos y del sexo en robotaxis
Vom: 1.9.2023 -
ChatGPT tiene que espabilar ahora que Llama 2 roba todas las miradas
Vom: 25.7.2023 -
Todo lo que publiques en Internet podrá ser utilizado para que una IA se convierta en tu novia
Vom: 20.7.2023 -
Qué son las Superinteligencias Artificiales y por qué OpenAI invierte tanto en alinearlas
Vom: 13.7.2023 -
Inteligencia artificial y propiedad intelectual: Andy Ramos despeja todas las dudas
Vom: 6.7.2023 -
Es verano y sigue lloviendo dinero entre empresas de inteligencia artificial
Vom: 29.6.2023 -
Cuando llega el calor, los sexbots te enamoran
Vom: 22.6.2023 -
Entender el aprendizaje por refuerzo para que los drones con IA no ataquen a sus dueños
Vom: 8.6.2023 -
Es la fiebre del oro de la IA y Nvidia está vendiendo las palas
Vom: 31.5.2023 -
Sam Altman explica cómo nos haremos billonarios con la inteligencia artificial
Vom: 25.5.2023 -
La inteligencia artificial de Google acaba con el death metal
Vom: 18.5.2023 -
Reescribir la IA desde el punto de vista de los orcos
Vom: 10.5.2023 -
Cómo es crear una aplicación y un negocio basados en ChatGPT: LuzIA en Whatsapp
Vom: 4.5.2023 -
Creamos un doble con inteligencia artificial y se pone a cantar Wonderwall
Vom: 27.4.2023 -
Cómo ha imaginado el cine la inteligencia artificial (con Paco Casado)
Vom: 25.4.2023 -
Regular la inteligencia artificial para que Joselito no acabe cantando trap
Vom: 20.4.2023 -
ChatGPT es el pasado, lo que se lleva son los agentes IA
Vom: 13.4.2023 -
Parar la inteligencia artificial ahora que estamos a tiempo
Vom: 6.4.2023 -
ChatGPT ya tiene su momento iPhone con la App Store de OpenAI
Vom: 29.3.2023
monos estocásticos es un podcast semanal sobre inteligencia artificial presentado por Antonio Ortiz y Matías S. Zavia. Hacemos todo lo que los monos estocásticos saben hacer: coser secuencias de formas lingüísticas que hemos observado en nuestros vastos datos de entrenamiento según la información probabilística de cómo se combinan.
