Investigación y Experimentación

Research literacy es convertir un claim en evidencia inspeccionable: definir qué se midió, reconstruir el método, chequear incertidumbre y baselines, reproducir un resultado acotado y registrar qué sigue desconocido.

Modelo mental

Un claim conecta método, evidencia, supuestos e incertidumbre dentro de un alcance. Leer reconstruye esa cadena; experimentar la pone a prueba; reproducir registra qué sobrevive a otra implementación.

Glassbox AI Lab

Glassbox AI Lab es el proyecto vertebrador. Progresa desde operaciones escalares y probabilidad hasta autodiff, redes neuronales, mini-transformer, entrenamiento, inferencia, retrieval, agentes, multimodalidad y operaciones. Cada milestone entrega código, fixtures, tests, métricas, expected output, failure injection y postmortem.

Roadmap editorial

Cómo leer un paper · reconstruir un claim · revisar metodología y estadística · detectar benchmark gaming · reproducir resultados · comparar papers · mantener un research log · separar evidence/hypothesis/marketing · seguir un campo rápido.

Protocolo

No resumas el abstract y lo llames comprensión. Recreá al menos una tabla, plot, derivación o comportamiento ejecutable cuando el claim importe. Registrá hardware, versiones, datos, seeds y desvíos.

Conecta con: No determinismo y reproducibilidad · Construir un eval set desde cero · Matemática para IA

Fuentes principales

• ML Reproducibility Checklist — expectativas concretas de evidencia.
• The ML Test Score — tests desde experimentación a producción.
• Stanford CS336 — reconstrucción full-stack de language modeling.