Así es un documento de Papero con citas
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Revisión bibliográfica de psicología
Una estudiante de segundo curso de grado repasa lo que se sabe sobre el sueño y el aprendizaje.
Dormir después de aprender ayuda a que los recuerdos nuevos perduren. El rendimiento en una habilidad motora recién aprendida mejora tras una noche de sueño, pero no tras el mismo tiempo en vigilia (Walker & Stickgold, 2004). Los modelos actuales describen un proceso activo: los recuerdos se reactivan durante el sueño de ondas lentas y se integran en la memoria a largo plazo (Diekelmann & Born, 2010; Rasch & Born, 2013). Basta una siesta corta para que los estudiantes recuerden el doble (Rasch & Born, 2013).
Referencias
- Diekelmann, S., & Born, J. (2010). The memory function of sleep. Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 114-126. https://doi.org/10.1038/nrn2762
- Rasch, B., & Born, J. (2013). About sleep's role in memory. Physiological Reviews, 93(2), 681-766. https://doi.org/10.1152/physrev.00032.2012
- Walker, M. P., & Stickgold, R. (2004). Sleep-dependent learning and memory consolidation. Neuron, 44(1), 121-133. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2004.08.031
Capítulo de antecedentes de informática
Un estudiante de máster presenta los grandes modelos de lenguaje en un capítulo de su tesis.
El Transformer sustituyó la recurrencia por la atención sola y se entrenaba más rápido que los modelos de traducción anteriores [1]. Preentrenar un Transformer bidireccional con texto sin etiquetar y después ajustarlo logró nuevos resultados en once tareas de lenguaje [2]. Escalar un modelo de lenguaje a 175 mil millones de parámetros le permitió igualar a los modelos ajustados en todas las pruebas de referencia con solo unos pocos ejemplos [3].
Referencias
- [1] A. Vaswani et al., "Attention is all you need," arXiv:1706.03762, 2017. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
- [2] J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding," in Proc. NAACL-HLT, 2019, pp. 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423
- [3] T. B. Brown et al., "Language models are few-shot learners," arXiv:2005.14165, 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
Introducción de un ensayo de salud pública
Una estudiante de salud pública empieza un ensayo sobre las políticas de actividad física.
Se estima que la inactividad física causa el 9 % de las muertes prematuras en el mundo (Lee et al., 2012). En 2016, más de una cuarta parte de los adultos (27,5 %) no hacía suficiente actividad física para alcanzar el nivel recomendado (Guthold et al., 2018). Las mujeres eran menos activas que los hombres en la mayoría de las regiones (Guthold et al., 2018).
Referencias
- Guthold, R., Stevens, G.A., Riley, L.M. and Bull, F.C. (2018) 'Worldwide trends in insufficient physical activity from 2001 to 2016: a pooled analysis of 358 population-based surveys with 1.9 million participants', The Lancet Global Health, 6(10), pp. e1077-e1086. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(18)30357-7
- Lee, I.-M., Shiroma, E.J., Lobelo, F., Puska, P., Blair, S.N. and Katzmarzyk, P.T. (2012) 'Effect of physical inactivity on major non-communicable diseases worldwide: an analysis of burden of disease and life expectancy', The Lancet, 380(9838), pp. 219-229. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)61031-9