Análisis técnico de Deepseek R1, ¿qué hace distinto y cómo?

Deepseek v3 y su modelo de razonamiento R1, han revolucionado el mundo de la IA como hacía mucho que no se sucedía. Incluso afectando al índice bursátil tecnológico (el NASDAQ) y provocando la mayor caída en valor de la historia de la humanidad en un solo en NVIDIA. Pero, ¿por qué todo este revuelo? ¿Qué hace distinto Deepseek o qué aporta al mercado de la IA para que lleguemos a esa situación? En este programa, analizamos qué es Deepseek de forma técnica: qué innovaciones ha aportado en su entrenamiento o cómo se ejecuta para ahorrar una considerable cantidad de recursos. Te explicamos los pilares fundamentales, como la arquitectura MLA de atención latente múltiple, la arquitectura mejorada de sistemas expertos o la predicción multi-token que se usado en su entrenamiento así como las distintas capas de mejora en dicho proceso que ha permitido un modelo más eficiente, con menos necesidad de recursos y menor coste. Una lección magistral de cómo se entrena y ejecuta la IA analizando el modelo más moderno y eficaz de la actualidad. El desarrollo ha cambiado para siempre con la llegada de los agentes de IA, y para poder sacarle el mayor provecho y ser un desarrollador de los que buscan las empresas por su ultra-productividad, tienes que ser un Maestro: consígue la Maestría con el Swift Mastery Program 2026. Descárgala ya desde el App Store: Be Native y escúchanos desde ahí. Suscríbete a nuestro canal de Youtube: Apple Coding en YouTube Descubre nuestro canal de Twitch: Apple Coding en Twitch. Descubre nuestras ofertas para oyentes: - Cursos en Udemy (con código de oferta) - Apple Coding Academy - Suscríbete a Apple Coding en nuestro Patreon. - Canal de Telegram de Swift. Acceso al canal. --------------- Consigue las camisetas oficiales de Apple Coding con los logos de Swift y Apple Coding así como todo tipo de merchadising como tazas o fundas. - Tienda de merchandising de Apple Coding.

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