#Deep Learning
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Detectar desinformación en la ficción: una ontología que se construye sola
Cómo construimos, en un trabajo publicado en DCAI'25, un sistema que genera automáticamente una base de conocimiento (ontología) con LLMs y RAG, y la usa para detectar información falsa en películas, podcasts y otros formatos de ficción.
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¿Qué ve realmente una red neuronal? De los filtros de Sobel a los mapas de atención
Un recorrido por la interpretabilidad en visión por computador: filtros clásicos, mapas de características, Grad-CAM y atención. Y por qué visualizar lo que ve tu modelo no es opcional en producción
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OCR en condiciones extremas: leer texto donde no hay tinta
Qué pasa cuando llevas el OCR a un entorno industrial real —texto en relieve negro sobre negro, polvo, brillos y cadencia de línea— y qué aprendí probando GLM-OCR, un modelo multimodal de 0.9B parámetros que corre en local
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CNNs vs Vision Transformers: lecciones desde la inspección industrial
Qué he aprendido entrenando ambas familias de arquitecturas para detección de defectos en producción real: sesgos inductivos, datos desbalanceados, latencia y cuándo elegir cada una