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TabICL es un «modelo fundacional» para datos tabulares capaz de predecir sin reentrenar mediante aprendizaje en contexto sobre filas de la tabla. Si hay IAs capaces de generar texto o imágenes, ¿por qué no columnas adicionales en una tabla, datos faltantes, etc.? Un diccionario estadística-ML para traducir de una a otra términos como «inferencia», «verosimilitud», «causal», «priori», «bayesiano» o «sesgo». La paradoja «todos los sitios se están calentando más deprisa que el resto del mundo», explicada: lo que menos se calienta es el mar, donde no vive nadie. ...

Hay gente ocupada en y preocupada por la cuestión de la brecha entre los LLMs chinos y los estadounidenses. También hay gente ocupada en y preocupada por la cuestión de cómo la selección de los métodos de análisis estadístico condiciona las narrativas que se construyen alrededor de ellos (o, más habitualmente, al revés). En mayo de 2026 escribí «Los LLMs chinos, ¿ocho meses por detrás del estado del arte?» que se ocupaba de ambas cuestiones a la vez. El argumento central de la crítica estadística era que la sensación de convergencia o divergencia entre los LLMs de ambos países puede adaptarse a una narrativa preespecificada escogiendo adecuadamente la transformación no lineal implícita en el modelo. Es ocioso reiterar ahora los detalles: el lector interesado los tiene a un clic de distancia. ...

Resumida, la historia —que creo que conocemos casi todos— es que Jacob Coxon trabajaba en Antropic, un buen día dimitió, publicó en Twitter y mucha gente lo tomó en serio. Analíticamente, todos tenemos una priori sobre la archifamosa $P(\text{doom})$ que vamos afinando a partir de la información que recibimos. Para algunos, $P(\text{doom})$ es alta y, tras las declaraciones de Coxon, y debido a la credibilidad que dan a la fuente, la actualización bayesiana la ha incrementado significativamente. ...

Patrick McKenzie nos cuenta cómo funcionan los programas de recompensas de tarjetas de crédito, a quiénes favorecen, a quiénes perjudican y cómo algunos usuarios están aprendiendo a explotarlos sistemáticamente. La entrada aplica a los EEUU principalmente y no a Europa, donde las comisiones por el uso de la tarjeta de crédito (y, por lo tanto, las potenciales recompensas asociadas a ellas) están limitadas por ley. La Fed es un actor tan grande en el mercado financiero que sus predicciones tienden a autocumplirse. Es el conocido problema que dio lugar a la teoría de juegos hace ya cien años. Para mitigar sus efectos, el nuevo gobernador de la Fed, Kevin Warsh, ha renunciado a publicar guías prospectivas, con lo que algunos actores del mercado se sienten «desorientados». El Clark Center estudia la cuestión. ...

Un usuario de OpenClaw expresa su decepción con el producto (pero yo confirmo que estoy ya extrayendo utilidad neta positiva de mi Hermes). Relacionado con lo anterior, el FT se pregunta cuánto valor está creando la IA realmente (y encuentra que sustancialmente menos del que se cuenta por ahí). Kenny Easwaran analiza qué es exactamente lo que nos disgusta sobre el estilo literario de la IA (¿que aplica demasiado concienzudamente los ubicuos consejos sobre «cómo escribir bien»?). ...

En el baloncesto, cuando un equipo pierde por dos puntos o menos, tiene la posesión del balón y quedan apenas uno o dos segundos de partido, tiene pocas alternativas a intentar un tiro a la desesperada desde lejos «sobre la bocina». Sin embargo, esta práctica estaba en retirada en la NBA por un motivo: los fallos en este tipo de tiros a canasta penalizaban —casi siempre se fallan— las estadísticas individuales de los jugadores que probaban fortuna. Ahora la regla ha cambiado y estos tiros se excluyen de ellas. La consecuencia, un incremento sustancial en esta práctica. ...

En La Inteligencia Artificial nunca vencerá al funcionario español, Alberto Olmos argumenta que la complejidad intrínseca de la administración pública española actuará como una barrera insuperable para la automatización total por parte de algoritmos. Sam Rose ha creado un «ensayo visual» para explicar desde cero el mecanismo de la «cuantización» de modelos y estimar la correspondiente pérdida de precisión. John D. Cook también estudia el proceso presentando el formato NF4, que usa 4 bits para almacenar floats pero que es más preciso que otras alternativas porque tiene en cuenta la distribución aproximadamente gaussiana de los pesos de los LLMs. ...

Tyler Cowen plantea la pregunta del millón: ¿En qué resultados científicos (publicados) podemos confiar?. Supongo que la respuesta está condicionada por el hecho de que es economista y que está anclado en su disciplina, que no es precisamente la química o las matemáticas. Csaba Szabo describe el funcionamiento interno de las «fábricas de artículos científicos», que venden autorías y manipulan datos para lograr publicaciones. The Hypothesis Trap nos recuerda una vez más cómo los científicos tienden a apegarse emocionalmente a sus propias hipótesis, lo que genera sesgos y resistencia al cambio. ...

A la hora de evaluar el potencial impacto de los LLMs en el mercado laboral, tanto en general como en el más concreto de la ciencia de datos y la estadística, es conveniente distinguir entre tipos de conocimiento. En esta entrada voy a considerar una dimensión muy particular en la que la inteligencia de los LLMs y la humana operan de manera muy distinta: la de la legibilidad de la información y el conocimiento. ...

Trae el New York Times un artículo excepcional —y al que se le puede sacar mucha punta—, 3 Theories of What’s Going On With the Contradictory Economic Data, sobre una aparente contradicción en las estadísticas económicas de los EEUU —crecimiento sustancial del PIB acompañado de un estancamiento del mercado laboral— alrededor de la fecha en la que esto se escribe. Las tres explicaciones que ofrece, que en realidad son cuatro, se presentan a continuación. ...