Conceptos
Una entrada directa a las ideas que sostienen la IA moderna.
Estas guías responden primero la pregunta esencial y después abren el mecanismo. Cada concepto enlaza con los capítulos, animaciones y notas técnicas donde se aplica de verdad.
Fundamentos técnicos
01
Qué es un LLM
Tokens, preentrenamiento, generación, alineamiento y límites de los modelos de lenguaje grandes.
02
Cómo funciona el Transformer
Atención, representaciones, bloques residuales y la arquitectura que hizo posible escalar los modelos actuales.
03
Razonamiento en LLMs
Chain of thought, búsqueda, verificadores, test-time compute y por qué más pasos no garantizan una mejor respuesta.
04
Evaluación de modelos de IA
Cómo pasar de un benchmark aislado a una evaluación válida del sistema y del producto.
05
Qué es un agente de IA
Chatbot vs workflow vs agente, tools, memoria, estado, evaluación, permisos y criterios para usar agencia de verdad.
06
Agentes de voz en tiempo real
Arquitecturas de audio, turn-taking, latencia, tools, WebRTC/SIP, capacidad y evaluación por turno.
07
Qué es prompt injection
Por qué datos e instrucciones pueden competir dentro del contexto y qué arquitectura reduce el camino hasta una acción.
Siguiente nivel
Del concepto al sistema.
Las series desarrollan cada idea de forma progresiva. Las notas de ingeniería muestran qué cambia cuando hay latencia, estado, tools, audio e interacción humana.
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