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Ciencia 128 videos
LLAMA CPP ⚙️ Domina los Parámetros de Sampleo para un LLM PERFECTO
Descubre cómo funcionan los parámetros de sampleo en los modelos de lenguaje y aprende a configurarlos para optimizar las respuestas de tu IA. En este video analizamos a fondo los ajustes de sampleo, tomando como referencia llama.cpp y LM Studio, aunque estos conceptos aplican a la mayoría de los cargadores de modelos como vLLM. Exploramos la naturaleza de los LLM como predictores de tokens y cómo el contexto influye en la generación de cada palabra. Explicamos detalladamente el impacto de la temperatura en la creatividad y la precisión, la función del Top K para limitar el rango de tokens probables y las diversas penalizaciones por repetición (repeat penalty, presencia y frecuencia) para evitar que el modelo caiga en bucles infinitos. Finalmente, discutimos cómo adaptar estos ajustes según la tarea, ya sea para razonamiento complejo o para la escritura de código. 📝 Índice: 00:00:00 Introducción a los parámetros de sampleo 00:00:51 Funcionamiento del contexto y predicción de tokens 00:03:12 Aleatoriedad vs Probabilidad en las respuestas 00:04:43 La Temperatura y la creatividad del modelo 00:07:31 Top K y la limitación de tokens 00:08:17 Prevención de repeticiones y bucles (Penalty) 00:10:35 Parámetros adicionales en llama.cpp 00:12:00 Configuración según el tipo de uso (Código vs Texto) #inteligenciaartificial #LLM #llamaCPP #LMStudio #MachineLearning #IA #PromptEngineering #Tecnologia Contacto: nichonauta@gmail.com Web: nichonauta.com URL del Directo Completo: https://www.youtube.com/watch?v=WTYkns3r7h8
Convolutional Neural Networks (CNNs) Explained
This video goes over Convolutional Neural Networks (CNNs), giving a high level explanation of how computers identify objects. Link to article: https://linguisticmaz.medium.com/convolutional-neural-networks-explained-b42f12e66de0?sk=b36aa00535b7bb3c1b5fff86798ea44e Time stamps: 0:00 - How computers see 1:04 - Why not a Neural Network 1:41 - How computers identify objects 2:07 - Kernels and Filters 4:18 - Activation functions (ReLu) 4:46 - Padding 6:50 - Pooling 7:52 - CNN Architecture 8:48 - Dealing with rotation and scale 9:05 - Summary Subscribe to my new weekly newsletter where I keep you up to date with the applications of data science and AI in Medicine: https://thehealthalgorithm.substack.com/ Let's Connect: https://www.linkedin.com/in/mazen-ahmed-8972aa160/
LLM 🤖 Cómo FUNCIONAN realmente los Modelos de Lenguaje
Descubre cómo funcionan realmente los modelos de lenguaje y desmitifica la idea de que poseen autonomía. En este video exploramos la mecánica técnica detrás de la predicción de texto, el uso de plantillas y cómo los LLM interactúan con herramientas externas. Analizamos el proceso de autocompletado y la estructura de los prompts, diferenciando entre el system prompt, el usuario y el asistente. A través de ejemplos prácticos con llama CPP, se explica que la IA no está teniendo una conversación real, sino calculando la siguiente parte más probable de un texto basándose en fórmulas y pesos matemáticos. También profundizamos en la cadena de razonamiento (reasoning) y el uso de herramientas (tools). Explicamos que cuando un modelo como GitHub Copilot crea un archivo, no está haciendo clic en un botón, sino prediciendo un comando específico que el programa externo luego ejecuta. Finalmente, comparamos el rendimiento de modelos como Gema y Qwen, analizando cómo la cuantización y el tamaño del modelo afectan su capacidad para ejecutar tareas técnicas. 📝 Índice: 00:00:00 ¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje? 00:01:12 Estructura de prompts: System, User y Assistant 00:02:30 El proceso de predicción de texto y tokens 00:04:00 Cadenas de razonamiento y etiquetas de pensamiento 00:06:15 El uso de herramientas y comandos externos 00:08:00 Análisis de modelos: Gema, Qwen y cuantización #InteligenciaArtificial #LLM #Programacion #MachineLearning #GithubCopilot #Tecnologia #IA #ModelosDeLenguaje Contacto: nichonauta@gmail.com Web: nichonauta.com URL del Directo Completo: https://www.youtube.com/watch?v=zUUb_rMjzxU
How AI Knows It's Wrong | Loss Function Explained
Ever wondered how a Neural Network actually "learns" from its mistakes? In this video, we break down the Loss Function, the essential "Report Card" that tells an AI model exactly how wrong it is. We move beyond complex formulas to explain the intuition behind: The Error Gap: Using a house price example (predicting 48L vs. an actual 50L) to visualize how we measure mistakes. Mean Squared Error (MSE): Why we square errors to penalize big mistakes more heavily than small ones. Cross-Entropy: How we measure confidence in classification, like predicting a 90% chance of a football goal. The Learning Loop: How the model uses loss to update its weights and improve over time. Whether you are a beginner in Data Science or just curious about how AI works, this guide simplifies the core feedback loop that makes Machine Learning possible. Keywords Primary Keywords: Loss Functions Explained, Neural Network Training, Machine Learning for Beginners, Mean Squared Error Intuition, Cross-Entropy Loss, AI Learning Process, Gradient Descent Basics, Regression vs Classification. Secondary Keywords: How AI learns, Neural Network weights and biases, AI report card analogy, house price prediction AI, MSE vs Cross Entropy, deep learning fundamentals. Hashtags #AI #MachineLearning #DeepLearning #DataScience #NeuralNetworks #LossFunction #TechExplained #LearnAI #PythonProgramming #AITutorial
Hannover Messe 2026: ALLE humanoiden Roboter – und es ist WAHNSINN!
Ich war für euch auf der Hannover Messe 2026 unterwegs und was ich dort gesehen habe, übertrifft alles bisher Dagewesene. Die Ära der humanoiden Roboter ist nicht mehr "Zukunft" – sie findet JETZT statt. Von preiswerten Einsteigermodellen bis hin zu hochkomplexen Industriegiganten ist alles dabei. In diesem 35-minütigen Deep Dive zeige ich euch JEDEN humanoiden Roboter, den ich auf der Messe finden konnte. Wir blicken hinter die Kulissen der riesigen China-Welle, die mit massiver staatlicher Förderung auf uns zurollt, schauen uns aber auch an, warum Deutschland mit Spitzenforschung und Präzision weiterhin ganz vorne mitmischt. Die Highlights in diesem Video: - Der Preis-Schocker: Ist der Casbot Mini (Xuan Ye) für unter 8.000 $ der Gamechanger für Forschung und Bildung? - China-Power: Die Giganten von Shanghai Electric, Zoomlion (Z1, Xiao Xing) und XPENG Iron zeigen ihre Muskeln. - Made in Germany: Weltklasse-Robotik vom KIT (ARMAR 7), Neura Robotics (4NE1) und der Schaeffler-Prototyp. - Open Source & Community: Was kann der PIB von EOS und wie schlägt sich der iggyRob von RBTX? - Action Pur: Das G1 Wettrennen und wie der Unitree G1 bei Deloitte einfach mal "chillt". Diese Roboter sind mit dabei: Booster K1, Aelusbot, Agibot X2, Agile Robots (Agile One), G1 @ AWS, Binabik AI, Dexforce W1 Pro, Duatic Alpha, PIB @ EOS, Galbot S1, Twinsoft, Hexagon AEON, Huayan Robotics, myBotShop (Unitree R1, G1, H2, W2), Neura Robotics 4NE1, Paxini Double One, RBTX (iggyRob, Noetic N2), Oversonic Robee R, KIT ARMAR 7, Schaeffler Modell, Schneider Electric Naviai I3, Shanghai Electric, XPENG Iron, Zoomlion (Z1, Xiao Ke, Xiao Xing), Casbot Mini & XYZ Embodied AI. Mein Fazit: Die Dynamik im Markt ist atemberaubend. Während einige Firmen noch an Prototypen feilen, gehen andere bereits in die Massenproduktion. Aber wer hat am Ende die Nase vorn? Die schiere Masse aus Fernost oder die integrierte Intelligenz aus Europa? ▬ Quellen ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ https://x.com/CyberRobooo/status/2022931670979219519 https://x.com/XRoboHub/status/2042910143642505600 ▬ Kapitel ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 0:00 Einleitung 0:52 Booster K1 2:11 Aelusbot 4:24 XXL Soldaten-Roboter (Dummy) 4:32 Agibot X2 5:51 Agile Roboty - Agile One 7:21 G1 @ AWS 7:52 Binabik AI 8:27 Dexforce W1 Pro 8:59 Duatic Alpha 10:12 PIB @ EOS (Open Source Robot) 11:05 Galbot S1 11:41 Twinsoft 11:57 Hexagon AEON 13:51 Huayan Robotics 15:39 myBotShop - Unitree R1, G1, H2, W2 20:36 Neura Robotics - 4NE1 22:48 Paxini - Double one 23:15 RBTX - iggyRob, Booster K1, Noetic N2 23:55 Oversonic - Robee R 24:39 KIT - ARMAR 7 26:27 Schaeffler Modell 26:51 Schneider Electric - Naviai I3 27:55 Shanghai Electric 28:33 G1 Wettrennen 28:38 Deloitte G1 chilling 28:50 XPENG Iron 29:12 Zoomlion Z1, Z1 wheeled, Xiao Ke, Xiao Xing 30:48 Casbot Mini 31:30 XYZ Embodied AI 32:34 Cos Play Robot 32:48 Fazit
Without This, AI Is Dumb | Activation Functions Explained
Without activation functions, even the deepest neural network is just doing simple math. In this video, we break down activation functions in the simplest way possible and understand why they are the real reason AI can learn complex patterns instead of just drawing straight lines. We start from the basics of an artificial neuron, then move step by step into how non-linearity changes everything in a neural network. You’ll clearly understand: Why linear models fail in AI What activation functions actually do How Sigmoid, ReLU, and Softmax work Why Sigmoid causes slow learning (vanishing gradient problem) Why ReLU is widely used in deep learning How Softmax helps in multi-class classification We also use simple real-world examples so you can connect concepts easily, whether you are preparing for interviews, learning machine learning, or just starting your AI journey. If you’ve ever wondered how AI actually becomes “intelligent,” this is the missing piece. Next, we’ll cover loss functions and how AI learns from its mistakes. Keywords (naturally included): activation functions, neural networks, deep learning, machine learning, artificial neuron, sigmoid function, relu function, softmax function, non linearity in neural networks, vanishing gradient problem, ai basics, deep learning explained, neural network tutorial, ai for beginners Hashtags: #AI #MachineLearning #DeepLearning #NeuralNetworks #ActivationFunctions #ArtificialIntelligence #ReLU #Sigmoid #Softmax #AIBasics #DataScience #LearnAI #AIExplained #MLBasics #TechExplained
Convolutional Neural Networks Explained | ANN Issues, Convolution, Pooling, Flattening, Dense Layers
This video explains Convolutional Neural Networks from basics. Topics covered: Problems in Artificial Neural Networks with images CNN architecture and working flow Convolution operation with filters Pooling layers and feature reduction Flatten layer concept Dense layer classification process #cnn #convolutionalneuralnetwork #convolution #deeplearning
China Shipped 90% of the World's Humanoid Robots in 2025 — Here's What That Actually Means
See Jason’s LinkedIn Profile: https://www.linkedin.com/in/leftyjace/ Follow Jason Lowe on AI on most platforms: @jasonloweonai SOURCES Briefing source: CNBC China Connection: "China Ships More Humanoid Robots Than the U.S." — April 21, 2026 Additional sources: Rest of World: "China is winning the humanoid robot race while Tesla's Optimus lags" — https://restofworld.org/2026/china-humanoid-robots-unitree-agibot-tesla-optimus/ Visual Capitalist: "Ranked: The Companies Shipping the World's Humanoid Robots" — https://www.visualcapitalist.com/ranked-the-companies-shipping-the-worlds-humanoid-robots/ TrendForce: "China's Humanoid Robot Output to Surge 94% in 2026" — https://www.trendforce.com/presscenter/news/20260409-13007.html South China Morning Post: "China's Unitree ships more than 5,500 humanoid robots in 2025" — https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3340446/chinas-unitree-ships-more-5500-humanoid-robots-2025-surpassing-us-peers Figure AI Series C announcement (official): https://www.figure.ai/news/series-c #HumanoidRobotics #PhysicalAI #TechGeopolitics #RoboticsInvestment #AIManufacturing #FutureOfWork
China’s AI Robot Half-Marathon SHOCKED The World… Robot Beats Human Record!
Millions watched in disbelief as a humanoid robot named Flash crossed the finish line of a Beijing half-marathon in 50 minutes and 26 seconds, beating the human world record by nearly seven minutes. This wasn't a lab demo. This was an open road, a real competitive race, with over 300 humanoid robots from Germany, France, Brazil, and beyond. Flash ran fully autonomous. No human control. No remote operator. Just AI making every decision in real time. The course stretched 13.1 miles through Beijing's E-Town district, the same kind of route human runners face. Teams could pick remote control or full autonomy, but the rules punished remote-controlled robots with a 1.2x time penalty. What that means is even faster finishes ranked lower on the leaderboard. Around forty percent of teams went fully autonomous. Some robots fell at the starting line. Others crashed into barriers. But the best ones moved like trained distance athletes. Flash, built by Shenzhen Honor Smart Technology, averaged about 15.5 miles per hour using onboard perception, dynamic motion planning, and torque management. In simple terms, the robot read the road, adjusted balance, and made split-second choices without any human input. Honor robots also took second and third place. Just one year ago, the winning humanoid robot took 2 hours and 40 minutes to finish this exact course. The leap forward is staggering. China poured roughly 10.8 billion dollars into robotics and embodied artificial intelligence in 2025, and companies like AGIBOT, Unitree, and UBTech are already shipping thousands of humanoid robots into factories, hospitals, and homes. Flash didn't just win a race. Flash proved that fully autonomous humanoid robots can outrun the world's best human endurance athlete in real-world conditions. The boundary between human and robot just shifted, and this is only the beginning. #airobots #humanoidrobot #airobot 📩 Brand Deals, Partnerships & General Inquiries: contact.nextgenai1@gmail.com We’re building the ultimate hub for the future of Artificial Intelligence! Join the NextGen AI community and share your thoughts on every story we cover in the comments — your voice matters in shaping the AI conversation. 👉 SUBSCRIBE NOW and be part of the next generation of innovation! ______________________________ About Our Channel: Welcome to NextGen AI, your front-row seat to the world’s most advanced breakthroughs in Artificial Intelligence, robotics, and digital evolution. From humanoid robots to revolutionary AI discoveries, we bring you the biggest updates, boldest innovations, and even the most controversial moments — all in one place.
El impacto de la Inteligencia Artificial: Filosofía, Educación y Futuro | Entrevista con Cristian
Muchísimas gracias a Cristian por la invitación a su programa de identidad cultural. En este encuentro, tuvimos la oportunidad de desmenuzar el fenómeno de la Inteligencia Artificial, yendo mucho más allá de lo técnico para entender su verdadero impacto social y cultural. En esta charla abordamos: 🔸 La historia, desarrollo y evolución de la IA. 🔸 Cómo la inteligencia artificial está reconfigurando nuestro día a día. 🔸 El futuro de la tecnología desde una mirada filosófica e histórica. 🔸 El impacto profundo y urgente de la IA en la medicina y, especialmente, en los entornos educativos. Fue un verdadero placer compartir este espacio de reflexión, buscando entender cómo estas herramientas transforman nuestra forma de aprender, sanar y pensar el mundo. ¡Gracias, Cristian! No olviden suscribirse, dejar su "Me gusta" y contarme en los comentarios: ¿Cuál creen que es el mayor desafío que nos plantea la IA en la actualidad?
🗣️ ¿IA para salvar tus papas? Visión artificial contra la Polilla Guatemalteca | XPOILERS 2026
🎤 Proyecto participante en #XPOILERS 2026: Héroes del Conocimiento Descubre este proyecto de investigación en formato standup científico, donde el conocimiento se convierte en una experiencia llena de contenido, carisma y creatividad. ⚠️ Apoya este proyecto: Mira el video completo, deja tu like 👍 y comenta 💬. Tu participación es clave para que este #Proyecto llegue a la Gran Gala Final de XPOILERS 2026. ━━━━ » ✩ « ━━━━ #XPOILERS | Vol. 5 No. 1 | Año 5 (2026) ISSN (Digital): 2806-0466 © INICIACIÓN CIENTÍFICA © Universidad de San Buenaventura 📌 Resumen del proyecto: ¿Puede un algoritmo ser más efectivo que un pesticida? 🥔🐛 Descubre cómo la visión artificial está desenmascarando a uno de los enemigos más voraces del campo latinoamericano. En este video de XPOILERS 2026, presentamos una alternativa tecnológica para el control de la Polilla Guatemalteca. En lugar de depender de químicos, proponemos el uso de algoritmos de reconocimiento en laboratorios controlados para monitorear el ciclo de vida de esta plaga en tiempo real. Analizamos cómo la temperatura y la humedad dictan su reproducción, creando un modelo de precisión que permite predecir ataques y proteger la economía campesina con herramientas de ingeniería de vanguardia. Lo que descubrirás en este biosistema inteligente: - El Ciclo del Enemigo: Por qué la adaptación biológica de la polilla ha hecho que los métodos tradicionales fracasen. - Visión Artificial en el Agro: Cómo el reconocimiento de imágenes permite contar poblaciones y analizar comportamientos con error cero. - Variables Críticas: El impacto real del clima (humedad y temperatura) en la explosión demográfica de la plaga. - Hacia una Agricultura Sostenible: Cómo la integración de ingeniería y agronomía reduce la dependencia de agroquímicos tóxicos. La tecnología es el nuevo lenguaje del campo. ¡Acompáñanos a ver cómo el software y la biología se unen para garantizar que la papa siga siendo el sustento de miles de familias! 💬 ¡Queremos tu opinión! ¿Sabías que la visión artificial podía usarse para monitorear insectos tan pequeños? ¿Crees que el futuro del campo colombiano está en la tecnología o en volver a las prácticas ancestrales? ¡Te leemos en los comentarios! #AgroTech #PolillaGuatemalteca #VisiónArtificial #XPOILERS2026 #AgriculturaSostenible #IngenieríaAgrícola #IA #ControlDePlagas ━━━━ » ✩ « ━━━━ 🔔 Suscríbete al canal: https://www.youtube.com/channel/UCH6IobnGS9V71TQIANVCV9A?sub_confirmation=1 ▂▂▂▂ (◠‿◠) ▂▂▂▂▂▂ 🌐 Síguenos en redes: Página web: https://iniciacioncientifica.com/ Facebook: https://www.facebook.com/RedIniciacionCientifica Instagram: https://www.instagram.com/iniciacioncientifica/ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/iniciacioncientifica/
Lo que la IA no ve: sesgos algorítmicos y dilemas éticos en la atención en salud
Dr. Eduardo Díaz Amado Médico, Bioeticista Doctor en Filosofía, y Magíster en Historia y Filosofía de la Ciencia y la Medicina, de la Universidad de Durham, Reino Unido. Director delInstituto de Bioética de la Pontificia Universidad Javeriana. Miembro del Comité de Ética de la Investigación Riesgo de Fractura S.A.