Ya está disponible el programa "IA para batir récords" 👇
🗣️Iñigo Urteaga, nos ha explicado cómo se aplica la #IA en el deporte.
Las jugadoras de rugby han recibido la visita de las investigadoras del @BCAMBilbao
Y mucho más 👇
💻https://t.co/p969nY50Hw
Si te perdiste el #BCAMNaukasPiDay2026, ya puedes recuperar estas dos charlas de BCAM en el Pi Day, solo necesitas 20 minutos!
🌌 ¿Qué forma tiene el espacio? – Irene Gonzálvez.
🔢 El matemático que no sabía contar – Tomás Teijeiro.
🔴 ⏯️ https://t.co/kOmblg1fMw
@fchollet Indeed, probably the main reason why ML models are poor at generalization is that computers' memory is so good: limitless, persistent, fault tolerant and instantly transferable. Who needs induction with that? 😉
@RafaMateos@ppopular Es cierto, y la verdad es que ya me he arrepentido de haberte contestado. Me siento fatal pensando que alguien pueda interpretar que estoy "defendiendo" a esa panda de analfabetos funcionales (lectores y panfletarios) 😭
@fchollet Intelligence is all about exploiting causality: discover causal relations and use it to our benefit. This covers all kinds of intelligence we have ever seen. In short: predicting the future.
@pvallin@_infoLibre Por cierto, cada vez me gustaría más un podcast de debate entre @JavierGomaL y tú. Propuesta rápida de temas para ir abriendo el melón:
- Tenis
- Periodismo
- Música
- Justicia en España
😉
@pvallin@_infoLibre Enhorabuena una semana más por un texto magnífico! Como científico, reconozco que me siento apelado por tus textos, y que me ayudan en el día a día más de lo que podría imaginar. Es curioso, aunque en el fondo nuestros oficios no son tan diferentes.
@JavierGomaL Entiendo que no tengas una opinión firme sobre el veredicto, pero me cuesta creer que no tengas opinión sobre muchas de las cosas que hemos visto durante estos días/meses (y más si probablemente tienes más información que la mayoría). Pero entiendo que prefieras no compartirla.
@fchollet And that's probably why real scientific discovery has stalled compared to the investment and the apparent exponential increase (raw number of papers, which are mostly bullshit and non reproducible). Algorithms facilitate scientific fraud, but not so much knowledge discovery.
UCSD’s “Math 2” course teaches grade-school math (grades 1–8) to freshmen. From page 49 of the university’s own report:
• 25% of students got 7 + 2 = ___ + 6 wrong
• 61% of students, a large majority, couldn’t round 374,518 to the nearest hundred
• 37% of students couldn't subtract fractions
UCSD is ranked as the nation's 5th best public university. Universities are cooked.
TLDR; The PSF has made the decision to put our community and our shared diversity, equity, and inclusion values ahead of seeking $1.5M in new revenue. Please read and share. https://t.co/laZQCbHWJU
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https://t.co/laZQCbHWJU
@ruben_laplaza My main practical tips with autodiff for f:R^N->R^M:
- If N>M: Reverse mode.
- The only practical advantage of forward vs finite differences is not having to choose epsilon.
- For Hessians, forward over reverse usually preforms best.
@ruben_laplaza Accuracy-wise never noticed significant differences, but depending on the implementation there may be less numerical issues in reverse mode (it is somewhat more "symbolic"). Still, the main differences are related to the number of inputs/outputs of the function.