{"ok":true,"nota":{"id":"20a7a7d0ca148066","slug":"las-redes-neuronales-cambian-de-comportamiento-de-forma-brusca-al-pasa-20a7a7","titulo":"Las redes neuronales cambian de comportamiento de forma brusca al pasar de simples a plenamente entrenables","resumen":"Investigadores estudiaron cómo cambia el funcionamiento de redes neuronales cuando se pasa de ajustar solo una parte a entrenar todas sus conexiones. Describieron un punto a partir del cual el comportamiento se modifica de manera abrupta, en lugar de gradual.","fuente":"arxiv-ia","fuenteNombre":"arXiv · Inteligencia artificial","color":"#b31b1b","autor":"Xin He","url":"https://arxiv.org/abs/2610.31663v1","imagen":"/hoy/portada/20a7a7d0ca148066","tema":"ciencia","subtemas":["redes neuronales","teoria del aprendizaje","transicion de fase","aprendizaje profundo","matematica aplicada"],"entidades":["arXiv"],"formato":"dato","entretenimiento":false,"pubTs":"2026-10-22T17:59:29.000Z","indexTs":"2026-10-23T03:16:53.913Z","hash":"f66270312f0a3d5e248ea6627e0900a07ce7aa0d87b77b46df48c5da2dbc9007","tsa":{"time":"Oct 23 03:17:27 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"stats":{"views":0,"likes":0,"clicks":0,"dwell":0},"tipo":"normal","registro":"hallazgo","porQueImporta":"Entender cuándo un sistema cambia de golpe ayuda a predecir su comportamiento antes de usarlo a gran escala. Para el público argentino, esto importa porque las herramientas de IA que usamos a diario se construyen justamente con este tipo de redes. Es un hallazgo teórico y no dice nada inmediato sobre productos concretos. Si ni los propios diseñadores saben exactamente cuándo un sistema cambia, ¿quién decide qué tan segura es la herramienta que usás?","quienFirma":"arXiv (preprint de investigación en inteligencia artificial)","confianza":"preprint","consulta":null},"sello":{"hash":"f66270312f0a3d5e248ea6627e0900a07ce7aa0d87b77b46df48c5da2dbc9007","sello":"c28cb178cd13390847005944ef60c3f957eee15de8d13d36e72c57e1c125272e","beacon":{"drand":{"cadena":"8990e7a9aaed2ffed73dbd7092123d6f289930540d7651336225dc172e51b2ce","ronda":6576480,"aleatorio":"731bdb1300e3f3eaff70d2d8d74434b517f31e9082bc97ed3534d9bdedce36d0","tiempo":"2026-10-23T03:17:00.000Z"},"nist":{"cadena":2,"pulso":1995439,"salida":"B20F87D4CB6714B27F5D5384228AB4DA2A30FA690476FEAF6B554277333278CD259B5AD5D6D0E32A4A0F65A8F15C2D36B571F057AB02691AA15319565BAFF17F","tiempo":"2026-10-23T03:16:00.000Z"},"noAntes":"2026-10-23T03:17:00.000Z"},"verificacion":{"drand":true,"nist":true},"tsa":{"time":"Oct 23 03:17:27 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"original":{"titulo":"Phase Transition from Random Features to Fully Trainable Networks","descripcion":"","pubDate":"2026-10-22T17:59:29Z","url":"https://arxiv.org/abs/2610.31663v1"},"indexado":"2026-10-23T03:16:53.913Z"}}