🗺️ Ruta del eje de papers
Cómo recorrer los 148 hitos: qué nivel exige cada uno, en qué orden, con qué dedicación y qué evidencia deja cada tramo.
🎓 Los seis niveles
El eje tiene dos rutas: la mínima (P01–P16), que se estudia en orden porque es una cadena de dependencias, y la ampliada (P17–P22), ordenada por año, que aporta la cobertura que la cadena no da y continúa la historia hasta 2025. Ver README del eje.
| Nivel | Nombre | Qué se hace | Evidencia que produce |
|---|---|---|---|
| L0 | Orientación | Entender qué es un paper, cómo se publica y cómo se cita | Una cita completa y bien formada |
| L1 | Fundamentos | Leer la idea y su contexto histórico, sin ejecutar nada | Ficha de lectura de pasada 1–2 |
| L2 | Implementación | Escribir o ejecutar la miniatura del mecanismo | Notebook ejecutado con predicción previa |
| L3 | Análisis | Comparar variantes, medir e interpretar | Experimento controlado con tres semillas |
| L4 | Reproducción parcial | Replicar una figura, tabla o ablación a escala reducida | Figura reproducida + límites declarados |
| L5 | Investigación | Leer la frontera con fecha y fuente, proponer preguntas abiertas | Nota de linaje fechada |
L0 no está asignado a ningún paper: es la puerta de entrada. Se cubre con las tres guías (cómo leer, 5 pasadas, fuentes) y con la clase 010 del programa.
📅 Plan de cinco fases
🔵 Fase 1 — Cómo aprende una máquina (P01–P04)
Duración sugerida: 2 semanas · Niveles: L1–L3
De la neurona que corrige su error a la red profunda que gana un certamen. Al terminar sabes por qué el conexionismo tuvo un invierno y qué lo sacó de él.
| Paper | Nivel | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| P01 Perceptrón | L1 | ¿Puede una máquina ajustar sus propios parámetros? |
| P02 Backpropagation | L2 | ¿Cómo se entrena lo que no se observa directamente? |
| P03 LSTM | L2 | ¿Cómo se recuerda a través del tiempo? |
| P04 AlexNet | L3 | ¿Qué hizo falta para que la profundidad escalara? |
Entregable de fase: un informe de 2 páginas explicando el invierno de las redes neuronales usando solo evidencia de P01 y P02, sin narrativa retrospectiva.
🟢 Fase 2 — Del vector a la secuencia (P05–P07)
Duración sugerida: 2 semanas · Niveles: L2–L3
Las palabras adquieren geometría, las secuencias se transforman en secuencias, y el cuello de botella del vector fijo aparece y se elimina.
| Paper | Nivel | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| P05 Word2Vec | L2 | ¿Cómo se representa el significado sin definirlo? |
| P06 Seq2Seq | L3 | ¿Cómo se mapea longitud variable a longitud variable? |
| P07 Attention | L3 | ¿Cómo se deja de comprimir la entrada? |
Entregable de fase: medir experimentalmente el cuello de botella (P06) y demostrar que la atención lo elimina (P07), con tres semillas y una conclusión que no exceda los datos.
🟡 Fase 3 — El bloque que lo cambió todo (P08–P11)
Duración sugerida: 3 semanas · Niveles: L3–L4
El Transformer y sus dos descendencias, más la separación entre conocimiento y razonamiento. Es la fase más densa y la más rentable.
| Paper | Nivel | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| P08 Transformer + T01–T08 | L4 | ¿Y si quitamos la recurrencia por completo? |
| P09 BERT | L3 | ¿Por qué mirar a ambos lados cambia la comprensión? |
| P10 GPT-3 | L3 | ¿Qué aparece al escalar el decoder? |
| P11 RAG | L3 | ¿Cómo se cita lo que un modelo afirma? |
Entregable de fase: las ocho miniaturas T01–T08 ejecutadas, más un texto de una página titulado «qué NO dice el título del paper».
🔴 Fase 4 — Del modelo al agente (P12–P16)
Duración sugerida: 3 semanas · Niveles: L3–L5
Alineación, herramientas y sistemas. Aquí el eje entra en territorio con menos consenso, y eso se declara.
| Paper | Nivel | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| P12 InstructGPT | L3 | ¿Cómo se alinea un modelo con una intención? |
| P13 ReAct | L2 | ¿Cómo se ancla el razonamiento en observaciones reales? |
| P14 Toolformer | L3 | ¿Cómo se aprende cuándo usar una herramienta? |
| P15 DPO | L4 | ¿Hace falta RL para alinear? |
| P16 Sistemas agentic | L5 | ¿Qué convierte un bucle en un sistema? |
Entregable de fase: una nota de linaje fechada sobre un tema de
frontier/current-topics.yaml, con fuentes primarias y
una declaración explícita de qué no está consolidado.
📚 Fase 5 — Ruta ampliada (P17–P22)
Duración sugerida: 3 semanas · Niveles: L3–L5
Lo que la cadena canónica no cubre —generación, multimodalidad y economía del cómputo— y la continuación hasta 2025.
| Paper | Nivel | Pregunta que responde |
|---|---|---|
| P17 Difusión | L3 | ¿Cómo se genera sin adversario y sin borrosidad? |
| P18 CLIP | L3 | ¿Cómo se clasifica lo que nadie etiquetó? |
| P19 Leyes de escalado | L4 | A cómputo fijo, ¿parámetros o datos? |
| P20 Mamba | L4 | ¿Se puede modelar secuencias sin pagar O(n²)? |
| P21 Mixtral | L3 | ¿Se puede tener capacidad sin pagarla en cada token? |
| P22 DeepSeek-R1 | L5 | ¿Se puede aprender a razonar sin trazas humanas? |
Entregable de fase: una cuenta de servilleta propia usando el anexo A05: elige un modelo, estima su coste de entrenamiento y de inferencia, y decide si conviene denso o disperso para tu volumen.
⏱️ Dedicación estimada
| Perfil | Ritmo | Alcance |
|---|---|---|
| Curioso | 2 h/semana | Pasada 1–2 de todos los papers; miniaturas de P01, P07, P08 |
| Estudiante | 6 h/semana | Ruta completa a nivel L2–L3, todas las miniaturas ejecutadas |
| Profesional | 10 h/semana | L4 en P08 y P15; reproducción parcial de dos figuras |
| Investigador | continuo | L5 permanente: pasada 5 con fecha en su subárea |
🎯 Definición de terminado
Un estudiante ha terminado el eje cuando, sin abrir los papers, puede:
- [ ] ubicar cada hito en la evolución de la IA y decir qué lo precede y qué lo sigue;
- [ ] explicar qué problema resolvió cada uno y por qué el anterior no bastaba;
- [ ] ejecutar la miniatura del mecanismo e interpretar su salida;
- [ ] señalar al menos un límite del paper que sus autores no declararon;
- [ ] diferenciar el paper original de las prácticas modernas que se le atribuyen;
- [ ] reconocer un claim mal formulado y pedir los cinco datos que le faltan (tarea, dataset, métrica, línea base, condiciones);
- [ ] citar cualquiera de los 22 con autoría, año, venue, URL y fecha de consulta;
- [ ] explicar por qué el eje termina en 2025 y qué criterio decide lo que entra.
🔮 Trabajo pendiente del eje
Lo que aún no está y se declara como tal, en vez de fingir completitud:
| Pendiente | Estado |
|---|---|
| Páginas HTML del eje dentro del sitio PWA | ✅ 163 páginas en site/papers/, con buscador en la portada |
| PDF imprimible del eje completo | ✅ docs/pdf/papers-fundacionales.pdf, 1 230 páginas |
| Anexos matemáticos con ejemplos resueltos | ✅ 5 anexos en annexes/ |
| Enlaces de vuelta clase → paper | ✅ 171 clases, generados y verificados en CI |
| Ampliación a generativa, multimodal y escalado (P17–P19) | ✅ difusión, CLIP y leyes de escalado |
| Continuación hasta 2025 (P20–P22) | ✅ Mamba, Mixtral y DeepSeek-R1 |
| Fichas de segunda línea (GloVe, ELMo, T5) | ⬜ no iniciado |
| Reproducción parcial guiada de una figura real de P08 | ⬜ no iniciado |
| Traducción de las fichas a inglés | ⬜ no iniciado |
Los papers de frontera no se añaden a foundational/: se registran en
frontier/current-topics.yaml hasta que se consoliden.
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