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no aparece en Nature Methods vol. 19.
No confíes en las citas de IA
Las citas generadas por IA a menudo confunden autores, fechas o revistas, o incluso inventan fuentes por completo.
Hartman, R. J., & Liang, P. (2019). The role of spaced repetition in undergraduate exam performance: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology Review, 41(2), 188-204.
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.
Okafor, C., & Bennett, S. M. (2021). Dual-coding strategies and multimedia learning in digital classrooms. Journal of Digital Learning Research, 8(4), 332-349.
Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.
Vance, D. R., Whitfield, A., & Romano, K. (2017). Interleaved practice and the illusion of competence in mathematics learning. Cognition and Instruction Quarterly, 29(1), 45-59.
Estas citas parecen legítimas, pero ¿son reales?
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Hartman, R. J., & Liang, P. (2019). The role of spaced repetition in undergraduate exam performance: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology Review, 41(2), 188-204.
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.
Okafor, C., & Bennett, S. M. (2021). Dual-coding strategies and multimedia learning in digital classrooms. Journal of Digital Learning Research, 8(4), 332-349.
Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.
Vance, D. R., Whitfield, A., & Romano, K. (2017). Interleaved practice and the illusion of competence in mathematics learning. Cognition and Instruction Quarterly, 29(1), 45-59.
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La arquitectura transformer ha transformado de raíz nuestra forma de abordar las tareas de secuencia a secuencia en el procesamiento del lenguaje natural. Desde Smith et al. (2023), los mecanismos de autoatención han reemplazado a la recurrencia como paradigma dominante.
Trabajos recientes han demostrado que escalar los parámetros del modelo produce mejoras constantes en el rendimiento de referencia en una amplia variedad de tareas. Además, la implementación de mecanismos de atención permite a los modelos captar dependencias de largo alcance con una eficiencia y precisión sin precedentes.
Sin embargo, persisten retos importantes a la hora de abordar el sesgo, las alucinaciones y la fundamentación factual en los resultados de los modelos.
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