El deep learning avanzó durante años a pura prueba y error. Ahora empiezan a aparecer los cimientos teóricos: de la destilación on-policy a la reconexión espectral de redes, pasando por un instituto que junta IA y física, y una sorpresa de la teoría de juegos sobre por qué los generalistas a veces le ganan a los especialistas.
