106. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [Edición 2025]

<p>🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la <a href="https://datos.ninja/comunidad" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">Comunidad Ninja</a>⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:</p><p>🎥 <a href="https://datos.ninja/sesiones" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">⁠Sesiones en directo⁠</a></p><p>⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠<a href="https://datos.ninja/podcast-premium" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠</a></p><p>📚 ⁠<a href="https://datos.ninja/libro" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠</a></p><p>🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠<a href="https://datos.ninja/tutorial" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠</a></p><p>En el episodio de hoy repasamos <strong>el estado de la Inteligencia Artificial en 2025</strong> basándonos en el informe State of AI Report de Air Street Capital.</p><p><br></p><p>🚀 2025: El año de los modelos de razonamiento. De o1 de OpenAI al revolucionario DeepSeek R1 que lo superó en solo dos meses.</p><p>🚀 Las cuatro etapas de entrenamiento de DeepSeek R1 y cómo las recompensas verificables cambiaron el juego del RL.</p><p>🚀 La revolución china en open source: Qwen destrona a Llama y Kimi K2 entra en el top 20 con ¡un billón de parámetros!</p><p>🚀 OpenAI vuelve al open source con gpt-oss después de años en silencio. ¿Será suficiente?</p><p>🚀 Razonamiento paralelo: los modelos ahora piensan en múltiples caminos simultáneamente.</p><p>🚀 Modelos del mundo vs generación de vídeo: de películas pasivas a videojuegos interactivos con Genie 3 y Veo 3.1.</p><p>🚀 El ecosistema de agentes explota: MCP se convierte en el estándar universal adoptado por todos los grandes.</p><p>🚀 Y sí... las conferencias de IA están colapsando con 29.000 papers. Si pestañeas, te lo pierdes.</p><p><br></p><p>¡Dale al play y entérate de todo!</p><p><br></p><p>Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠<a href="https://datos.ninja/contactar" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">formulario de contacto</a>⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠<a href="https://www.linkedin.com/in/arroyomarta/" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">LinkedIn⁠</a>.</p><p><br></p><p>Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:</p><p>👉 Haz el test aquí: ⁠<a href="https://datos.kit.com/roadmap">⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠</a>⁠</p><p><strong>Episodios anteriores relacionados:</strong></p><p><strong>⭕️ </strong><a href="https://datos.ninja/podcast-premium/22-que-es-un-llm-large-language-model/" target="_blank" rel="noopener noreferer"><strong>Premium 22.</strong></a><strong> </strong>Qué es un LLM (Explicado para que lo entiendas)</p><p>⭕️ <a href="https://datos.ninja/podcast-premium/23-que-son-los-embeddings-y-la-tokenizacion/" target="_blank" rel="noopener noreferer">⁠<strong>⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Premium 23.</strong></a><strong> </strong> Qué son los embeddings y la tokenización</p><p><strong>⭕️ </strong><a href="https://datos.ninja/podcast-premium/24-la-explicacion-definitiva-de-la-arquitectura-transformer/" target="_blank" rel="noopener noreferer"><strong>Premium 24.</strong></a><strong> </strong>La explicación definitiva de la arquitectura transformer</p><p><strong>⭕️ </strong><a href="https://datos.ninja/podcast-premium/26-fine-tuning-de-llms/" target="_blank" rel="noopener noreferer"><strong>Premium 26.</strong></a><strong> </strong>Fine-Tuning de LLMs</p><p><br></p><p><strong>Sígueme en RRSS:</strong></p><p>📺 YouTube: <a href="https://www.youtube.com/@martarroyo" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">@martarroyo</a></p><p>📸 Instagram: <a href="https://instagram.com/datos.ninja" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">@datos.ninja</a></p><p>🤳 TikTok: <a href="https://www.tiktok.com/@datos.ninja" target="_blank" rel="ugc noopener noreferrer">@datos.ninja </a></p><p>🐦 X: <a href="https/datos.ninja/x" target="_bl