Temas de interés hoy: 1. Aprendizaje de representación 2. Aprendizaje múltiple y topología de espacios incrustados 3. Similitud semántica y métricas de distancia (coseno, CSLS, k-NN mutuo) 4. Algoritmos de agrupación (HDBSCAN, agrupación espectral, detección de comunidades) 5. Predicción de enlaces y ponderación de bordes en gráficos semánticos 6. Técnicas de reducción de dimensionalidad (PCA, UMAP, t-SNE) 7. Detección de novedades y detección de anomalías 8. Ciencia de redes y teoría de grafos 9. Dinámica de gráficos temporales y pronóstico 10. Geometría de la información y curvatura del espacio latente 11. Estructura emergente en representaciones de LLM 12. Construcción y análisis de grafos de conocimiento 13. Incorporación de benchmarking (por ejemplo, MTEB) 14. Métodos de interpretabilidad para incrustar espacios