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title: Más allá del Transformer — memoria y modelos del mundo
seo_title: Más allá del Transformer — memoria y modelos del mundo en vídeo
description: Cómo el campo intenta ir más allá del puro escalado del Transformer combinando herramientas, búsqueda, memoria en inferencia, modelos del mundo y robótica.
keywords: más allá del Transformer, test-time compute, memoria IA, modelos del mundo, Mamba, SSM, robótica IA, agentes IA, búsqueda IA, futuro IA
date: '2026-03-31T00:00:00+00:00'
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  <header class="s5-video-watch__header">
    <div class="s5-video-watch__crumbs">
      <a href="/videos/">Todos los vídeos</a>
      <span>Historia de la IA</span>
      <span>1:25</span>
    </div>
    <h1>Más allá del Transformer — memoria y modelos del mundo</h1>
    <p>Cómo el campo intenta ir más allá del puro escalado del Transformer combinando herramientas, búsqueda, memoria en inferencia, modelos del mundo y robótica.</p>
  </header>

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  <section class="s5-video-watch__summary" aria-labelledby="video-summary-title">
    <div class="s5-video-watch__section-head">
      <span class="s5-eyebrow">Resumen del vídeo</span>
      <h2 id="video-summary-title">Las ideas que debes retener</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__snippet-grid">
      
      <article>
        <span>01</span>
        <h2>1. Por qué el Transformer ya no basta como mapa completo</h2>
        <p>El Transformer reorganizó el campo porque era paralelizable, escalable y extremadamente general. Pero precisamente al escalarlo empezaron a hacerse visibles varios límites.</p>
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>1.1 Verdad, incertidumbre y alucinación</h2>
        <p>Aquí aparece otro límite importante. Los LLMs generativos basados en predicción del siguiente token no están optimizados directamente para distinguir entre verdad, falsedad y…</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>2. Del siguiente token a la búsqueda sobre el espacio de soluciones</h2>
        <p>Una de las líneas más importantes de esta nueva fase consiste en volver a tomarse en serio algo que el auge de los LLMs había dejado un poco en segundo plano: la búsqueda.</p>
      </article>

    </div>
  </section>

  
  

  <aside class="s5-video-watch__source">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Contexto y evidencia</span>
      <h2>Continúa con el artículo completo</h2>
      <p>El capítulo desarrolla el mecanismo, las fuentes primarias, los límites y las conexiones con el resto de la serie.</p>
    </div>
    <a class="s5-video-watch__source-link" href="https://5sigmas.com/series/from-cave-to-agi/05-mas-alla/">Leer el artículo →</a>
  </aside>

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      <span class="s5-eyebrow">Siguiente paso</span>
      <h2 id="related-videos-title">Vídeos relacionados</h2>
    </div>
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<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/from-cave-to-agi/04-escalar/">
    <img src="https://5sigmas.com/series/from-cave-to-agi/04-escalar.jpg" alt="" loading="lazy" width="1280" height="720">
    <span>Historia de la IA · 1:09</span>
    <strong>Escalar - de AlexNet a los modelos fundacionales</strong>
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    <span>Historia de la IA · 1:15</span>
    <strong>Aprender — de las reglas a los datos</strong>
  </a>
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<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/from-cave-to-agi/02-mecanizar/">
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    <span>Historia de la IA · 1:26</span>
    <strong>Mecanizar — de Babbage a Turing</strong>
  </a>
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