Todos los temas

Los 336 recursos están organizados en 22 temas, ordenados de lo más fundamental a lo más específico. Si estás empezando, no los recorras en orden: elegí una de las rutas de aprendizaje, que arman un camino a través de estos mismos temas.

Si preferís buscar por formato —cursos gratuitos, libros, papers, canales— están las colecciones.

Fundamentos

Matemática 10 recursos Álgebra lineal, cálculo, probabilidad y optimización: lo mínimo indispensable para no leer papers como si fueran magia.
Programación y tooling 12 recursos Python, PyTorch, JAX y las herramientas con las que vas a pasar el 90% del tiempo.
Machine learning clásico 10 recursos Regresión, árboles, validación cruzada, bias-variance. Todo lo que sigue vigente aunque ya no aparezca en los titulares.
Deep learning 22 recursos Redes profundas, backpropagation, optimización, regularización y los fenómenos raros que todavía no entendemos del todo.

Modelos

Arquitecturas 27 recursos Transformers y todo lo demás: MoE, modelos de espacio de estados, híbridos, difusión, GNNs. Qué hay, qué cambia y qué se mantiene.
Transformers y LLMs 18 recursos De 'Attention Is All You Need' a los reportes técnicos de los modelos frontera actuales.
Entrenar desde cero 16 recursos El pipeline completo de pre-entrenamiento: código, paralelismo, clusters y los detalles sucios que ningún paper cuenta.
Datos, tokenización y scaling laws 12 recursos Cómo se arma un corpus, cómo se parte el texto y cómo predecir qué vas a obtener antes de gastar el presupuesto.

Hacerlos útiles

Post-training, RLHF y razonamiento 19 recursos SFT, modelos de recompensa, DPO, GRPO y RL con recompensas verificables: donde se decide hoy la calidad de un modelo.
Fine-tuning práctico 12 recursos LoRA, QLoRA y las herramientas para adaptar un modelo con una sola GPU (y cuándo conviene no hacerlo).
Inferencia y optimización 14 recursos FlashAttention, KV cache, cuantización, decodificación especulativa y motores de serving. Acá se define el costo real.
Infraestructura y GPUs 10 recursos CUDA, Triton, clusters, tracking de experimentos y la economía del cómputo.
RAG, agentes y contexto 19 recursos Recuperación, uso de herramientas, memoria, orquestación y el arte de administrar el contexto como recurso escaso.
Multimodal y generativos 17 recursos Visión, difusión, audio, video y modelos del mundo. La rama que dejó de ser un anexo del texto.

Medir y controlar

Evaluación y benchmarks 13 recursos Sin evaluaciones no hay ingeniería. Qué mide cada benchmark, cómo se contaminan y cómo armar las tuyas.
Interpretabilidad 11 recursos Abrir el modelo y mirar adentro: circuitos, superposición, autoencoders dispersos, grafos de atribución.
Alineamiento y seguridad 13 recursos Alineamiento, red-teaming, riesgos, políticas de escalado y regulación. Técnico y no técnico.

Mantenerse al día

Blogs, canales y podcasts 36 recursos Las fuentes que vale la pena seguir de forma sostenida, ordenadas por tipo.
Cuentas y comunidades 24 recursos A quién seguir y dónde se discuten las cosas antes de que lleguen a los papers.
Recursos en español 7 recursos Material de calidad en castellano. Es menos y suele ir un poco atrasado, pero sirve como puente.

Perspectiva

Línea de tiempo 0 recursos Los papers que definieron cada etapa, en orden, para entender cómo llegamos hasta acá.
Qué se viene 14 recursos Qué es apuesta segura, qué está cambiando ahora mismo y qué está genuinamente en disputa.