Ingresos Online con NotebookLM y Canva: Guía de Flujo de Trabajo
(Audio 15 min)

Esta fuente explica una metodología estratégica para generar ingresos en línea mediante la integración de NotebookLM y Canva. El proceso comienza utilizando la inteligencia artificial de Google para investigar nichos de mercado y organizar información compleja, como guías de estudio, basándose en fuentes externas y comentarios de clientes. Una vez estructurado el contenido, se emplea la plataforma de diseño para crear el producto digital y sus materiales promocionales de forma visualmente atractiva. Finalmente, el autor detalla cómo comercializar estos archivos en sitios como Etsy, ajustando precios y descripciones para atraer compradores. El objetivo principal es transformar datos brutos en activos digitales rentables de manera eficiente y automatizada.

Fuente:
This NotebookLM + Canva Workflow Now Makes Money Online
https://youtube.com/watch?v=h1Q0K2arVdM&si=NjFuoJO9kC2cKsFc

https://notebooklm.google.com/notebook/5ce0a53a-e8bb-48eb-9402-3752cd5d8486?authuser=4

Incrustación conjunta frente a reconstrucción en aprendizaje supervisado
(Audio 15:54 min)

Esta investigación científica analiza las diferencias fundamentales entre los dos enfoques principales del aprendizaje autodirigido: la reconstrucción de datos y la alineación en espacios latentes. Los autores utilizan soluciones matemáticas precisas para demostrar cómo las aumentaciones de datos y el ruido influyen en la calidad de las representaciones aprendidas por la inteligencia artificial. El estudio revela que ambos métodos dependen de una correcta gestión de las características irrelevantes para alcanzar un rendimiento óptimo al procesar grandes volúmenes de información. Según los hallazgos, el mapeo en espacios latentes resulta superior cuando existen interferencias significativas en los datos de entrada, ya que posee requisitos de alineación menos estrictos que el método basado en reconstrucción. Este trabajo proporciona una base teórica que justifica el éxito práctico de los modelos de arquitectura de red conjunta en conjuntos de datos complejos del mundo real. De este modo, el artículo ofrece una guía técnica valiosa para que los especialistas elijan el paradigma más eficiente según la naturaleza de sus proyectos.

Fuente:
Joint-Embedding vs Reconstruction:
Provable Benefits of Latent Space Prediction
for Self-Supervised Learning
Hugues Van Assel∗1,2
, Mark Ibrahim3
, Tommaso Biancalani 1
Aviv Regev1
, Randall Balestriero 2,3
1 Genentech, 2 Brown University, 3 Meta AI, FAIR
https://arxiv.org/abs/2505.12477

https://notebooklm.google.com/notebook/0d21fd76-04e5-4a2c-9bcd-8b88f26646e8?authuser=6

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Incrustación conjunta frente a reconstrucción en aprendizaje supervisado
(Audio 12:39 min)

Esta investigación científica analiza las diferencias fundamentales entre los dos enfoques principales del aprendizaje autodirigido: la reconstrucción de datos y la alineación en espacios latentes. Los autores utilizan soluciones matemáticas precisas para demostrar cómo las aumentaciones de datos y el ruido influyen en la calidad de las representaciones aprendidas por la inteligencia artificial. El estudio revela que ambos métodos dependen de una correcta gestión de las características irrelevantes para alcanzar un rendimiento óptimo al procesar grandes volúmenes de información...

Fuente:
Joint-Embedding vs Reconstruction:
Provable Benefits of Latent Space Prediction
for Self-Supervised Learning
https://arxiv.org/abs/2505.12477

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Incrustación conjunta frente a reconstrucción en aprendizaje supervisado.
https://youtu.be/5Ap3nqi1wFA?si=hKXxfe3GkEsHG2Rk

Genes ancestrales y el secreto de la longevidad humana.
(Audio 14:27 min)

Esta investigación publicada en la revista GeroScience revela que la herencia genética de los cazadores-recolectores prehistóricos desempeña un papel crucial en la posibilidad de alcanzar los cien años de edad. Al analizar el ADN de centenarios italianos, los científicos descubrieron que aquellos con una mayor conexión con los linajes del periodo posterior a la última glaciación poseen una ventaja biológica significativa. Estos rasgos ancestrales parecen optimizar la gestación del estrés celular y la inflamación, otorgando a ciertos individuos una protección natural contra el desgaste del tiempo. El estudio concluye que, aunque el estilo de vida es fundamental, la longevidad está profundamente ligada a la historia evolutiva y a adaptaciones genéticas milenarias. Esta perspectiva transforma la visión del envejecimiento saludable, presentándolo como un fenómeno dinámico influenciado por la ascendencia y no solo por hábitos modernos.

fuente:
Ancient genes may hold a modern key to longevity
https://longevity.technology/news/ancient-genes-may-hold-a-modern-key-to-longevity/

https://notebooklm.google.com/notebook/d6ff069f-c80e-46e7-9b24-ee320bc85178?authuser=4

https://t.me/RamonQuesadaNews/15891

Genes ancestrales y el secreto de la longevidad humana.
29 dic 2025
https://youtu.be/TeUMU7X095o?si=_TAvVGtgjBwCJiya