LLMs

📄 Paper de la Semana: s1 (Simple Test-Time Scaling) Paper: s1: Simple test-time scaling Autores: Muennighoff et al. (simplescaling) Publicación: Enero 2026 GitHub: simplescaling/s1 🎯 ¿Por qué es relevante? Mientras todos persiguen datasets masivos y clusters de entrenamiento gigantescos, s1 llega con una premisa rompedora: puedes lograr capacidades de razonamiento de vanguardia (SOTA) con solo 1,000 ejemplos de entrenamiento cuidadosamente curados. Este paper desafía la noción de que el razonamiento avanzado es una propiedad emergente exclusiva de modelos entrenados con RL a gran escala (como DeepSeek-R1 o OpenAI o1). En su lugar, demuestran que un modelo fuerte (Qwen2.5-32B) puede “desbloquear” estas capacidades mediante: ...

📄 Paper Destacado: DeepSeek-R1 Paper: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning Autores: DeepSeek-AI Publicación: 22 de enero, 2025 GitHub: deepseek-ai/DeepSeek-R1 ⭐ 91.8k stars 🎯 ¿Por qué es importante este paper? DeepSeek-R1 representa un hito fundamental en el desarrollo de modelos de razonamiento. Por primera vez, se demuestra que un LLM puede desarrollar capacidades de razonamiento robustas sin necesidad de supervised fine-tuning inicial, utilizando únicamente reinforcement learning (RL) a gran escala. ...

Adiós al RAG estático. Los agentes autónomos llegan para razonar, planificar y usar herramientas antes de responder.

Un modelo de 8B parámetros que desafía a los gigantes en predicción de eventos futuros mediante razonamiento estructurado.