Cada vez que escribo en un paper "et al", quiero que sepáis que realmente lo que quiero escribir es "& friends"
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Victor
@victorseven@mastodon.social
mastodon 4.8.0-nightly.2026-10-06Hola! I love playing my piano and writing music 🎶 I'm also into videogames and game development. I have a PhD in Statistical Physics, and I work in applications of theoretical physics to biology (neuroscience, complex systems, ecology). Spanish, currently in Italy.
Looking forward to connect to other people here! 😄
Mostly content in Spanish, but I'm always happy to talk in other languages too!
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Joined November 17, 2022
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RE: https://cyberplace.social/@GossiTheDog/117268872282373081
I am a mod in another fedi instance (with other account) and yesterday we got around 20 requests from bots. They said just "testing probe". Today we got requests which were specifically tailored for our instance.
And this is for closed-registration instances. In .social, I don't want to imagine how it is... Maybe it is the moment for this personal account to find a new home.
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Lo de pagar por publicar es la mayor estafa que hay. A todos los científicos les parece un escándalo y las cifras son absurdas. En el pantallazo arriba podéis ver que en teoría es posible publicar gratis, pero entonces la gente no lo puede leer.
¡Pero ojo! Si tenéis financiación de la UE para vuestra investigación, la UE os prohíbe publicar en cerrado. Las revistas lo saben, así que básicamente están robando dinero público a mano armada sin ningún tipo de vergüenza.
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Lo de la cesión de derechos a las revistas tampoco es nuevo. Cuando publicas cedes todos tus derechos a la revista, eso ha sido siempre. Así que pueden entrenar IA, publicar un libro, hacer lo que les dé la gana.
En cuanto al tema de autores/revisores usando IA para artículos o revisiones. Está ampliamente considerado mala práctica. Si te pescan haciéndolo te estás jugando el tipo. Pero efectivamente cada vez más gente lo hace...
Pues como os dije, aquí va la cover de Zelda: Kass theme! Espero que os guste
Kass' Theme - Melodica/Piano Cover [The Legend of Zelda: Breath of the Wild]
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Luego está el tema de 'los revisores no cobran' que la gente a menudo se escandaliza bastante. Yo soy de la opinión de que eso está bien. Pagar por revisar llevaría inmediatamente a gente que se dedica a hacer revisiones de baja calidad non-stop por sacar un dinero extra.
Ahora, lo suyo sería revisar para una organización pública que sea la que gestione el tema de las publicaciones. Hecha por y para científicos.
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Resumen, me parece una publicación absolutamente intrascendente. En el mejor de los casos tiene algún resultado técnico de interés, pero probablemente no afecta en nada a los casos prácticos.
Con la de cosas que hay por ahí para criticar la IA, no me escojáis las más flojas, hacedme el favor.
Mañana cover de Zelda nueva, la pondré también por aquí, que la resistencia merece contenido del wapo
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- Por último, veo varios post interpretando el titular del paper como que la IA no se puede mejorar de modo recursivo. Ojo que los IAbros cuando hablan de esto se refieren a otro proceso en el que la IA escribe mejores modelos (sin tocar los datos de entrenamiento) y/o analiza los outputs para hacer el muestreo de forma independiente. Este paper tampoco prohíbe eso.
De todas formas eso no va a pasar, ya les gustaría a ellos xdddddd
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- Un paper donde la introducción hablar principalmente de Singularity (sí, en mayúscula) yo sinceramente lo cogería con un par de pinzas en la nariz. Ahora hay mucho flipao por ahí.
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- El 'paper' es un preprint, básicamente no está todavía revisado. Es un único autor. Aunque no pinta mal, tampoco parece extremadamente formal a primera vista.
Es decir, igual el resultado ni es verdad o es parcialmente verdad. Si no sois gente con conocimiento técnico, no compartáis cosas de arxiv o bioarxiv anunciando descubrimientos alegremente, y no os fiéis de la gente que las anuncia, como regla general.
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- El paper usa un modelo y estudia el modelo. Si la IA funciona según ese modelo aproximado, las conclusiones del paper aplican. Pero aquí hablamos de algo más físico. Si esas hipótesis no son exactamente ciertas las conclusiones tampoco aplican.
Por ejemplo, el paper asume que el objetivo del modelo es minimizar la distancia KL entre training y test. Eso no se hace explícitamente en LLMs. ¿El entrenamiento reduce esa distancia? Probablemente sí. ¿Es suficiente para aplicar el paper? Aaaaaaah
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- El resultado, que está enunciado en el resumen (abstract), es clarísimo: el colapso se produce si la cantidad de datos no auto-generados por la propia IA es 'vanishing'. Es decir, mientras mantengas un porcentaje finito de datos reales, POR PEQUEÑO QUE SEA, el training sigue funcionando sin problema.
El único problema es al aumentar el tamaño del conjunto de entrenamiento al infinito de forma que la fracción real/generado -> 0. Mantén un 0.1% fijo de datos reales y ya no hay problema.
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- La evidencia empírica claramente va en contra de la idea de que la IA no puede entrenarse con su propio output. Muchos modelos usan una gran cantidad de datos generados por IA y les va bien.
Es un problema de aproximación de distribuciones. Mientras en el conjunto de entrenamiento el muestreo sea representativo la tecnología va a funcionar sin problema. El problema es conseguir un muestreo representativo de una distribución de una dimensionalidad super alta etcetc.
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La IA se equivoca bastante y tiene problemas, así que si muestreas la basura con los ojos tapados obviamente vas a tener el famoso problema del colapso. Con un muestreo adecuado, en teoría, se puede evitar.
La pregunta es obviamente hasta qué punto se puede hacer un muestreo adecuado sin llenar el conjunto de entrenamiento de artefactos invisibles para nosotros pero importantes para la IA.
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(y ya está, he leído un poco el paper pero tampoco he seguido los argumentos súper en detalle, si meto la gamba en algún sitio avisad 
)
)Replying to
@pierre_pebble @kenney those are good news! I am tired of using the grid, sometimes I don't know very well how to rotate the nodes to make them coincide exactly. Happened to me with some Kenney stuff too.
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@Martinelli ojo que ahora los enlaces de instagram contienen la info de quién lo compartió, he abierto el vídeo y antes de reproducirlo sale la opción de seguirte. Esto lo han metido ahora, no pasaba antes. Si quieres mantener oculto tu @ cuando compartas enlaces quita ?igsh=.... y todos los numeros que vienen después del link.