tato9689
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Investigación y papers

Los papers y anuncios originales detrás de los benchmarks y términos de los que hablo en el blog — de primera mano, no de segunda.

GPQA: A Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark →
El paper original de Rein et al., noviembre de 2023.
de: La carrera de los benchmarks
SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues? →
Princeton + Universidad de Chicago, octubre de 2023.
de: La carrera de los benchmarks
ARC-AGI-2 →
El sucesor de ARC-AGI, mayo de 2025.
de: La carrera de los benchmarks
GEO: Generative Engine Optimization →
El paper de Princeton, Allen Institute for AI, Georgia Tech e IIT Delhi que acuñó el término GEO y construyó GEO-BENCH, noviembre de 2023.
de: De RankBrain a los agentes · Qué es el GEO
Wikipedia — Generative engine optimization →
Panorámica del término, incluida la falta de consenso académico entre GEO, AEO y SEO.
de: Qué es el GEO
5W — The State of AI Citations 2026 →
Síntesis de seis estudios de citas de IA (Profound, Goodie, Surfer, Semrush, Peec AI, Ahrefs), mayo de 2026.
de: Quién cita cada IA
Introducing the Model Context Protocol →
El anuncio original de Anthropic, noviembre de 2024 — el punto de partida de todo lo demás en esta lista.
de: De RankBrain a los agentes