1. Selecciona tu Motor
No todos los modelos son iguales. Para matemáticas profundas, necesitas lógica y código.
En la resolución de problemas matemáticos, la velocidad suele ser enemiga de la precisión. Mientras que Gemini Flash es excelente para clasificar grandes volúmenes de texto, Gemini Advanced (Ultra) domina en razonamiento complejo y generación de código Python, herramientas vitales para el cálculo exacto.
Gemini 1.5 Flash
Alta velocidad, ventana de contexto masiva. Úselo para leer libros enteros o buscar datos rápidos.
Gemini 1.5 Pro / Advanced
Razonamiento superior. Indispensable para demostrar teoremas o escribir scripts de Python complejos.
Comparativa de Capacidades
Puntuación relativa basada en benchmarks de lógica y código.
2. La Paradoja Matemática
Los LLMs son "cerebros de letras", no calculadoras. Para hacer matemáticas, deben usar herramientas.
Del Texto al Código
Si le pides a una IA que "calcule la raíz de 12345" directamente, intentará predecir el siguiente texto, lo que a menudo resulta en errores (alucinaciones).
La solución es obligar al modelo a escribir Código Python. Al ejecutar código, el modelo deja de "adivinar" y comienza a "calcular" con la precisión de una computadora.
⚠️ Regla de Oro
Nunca pidas el resultado final directamente. Pide: "Escribe y ejecuta un script en Python para calcular..."
3. NotebookLM: Tu Segundo Cerebro
NotebookLM cambia el juego al permitirte "anclar" la IA exclusivamente a tus fuentes (PDFs, Papers, Notas), eliminando el ruido de internet.
Grounding (Anclaje)
Sube hasta 50 fuentes. Las respuestas incluyen citas directas al texto original, permitiendo verificar cada afirmación matemática al instante.
Audio Overviews
Genera un podcast conversacional profundo. Dos anfitriones de IA debaten tus documentos, ayudándote a entender conceptos abstractos mientras escuchas.
Síntesis Semántica
Encuentra conexiones entre documentos dispares. Pide: "¿Cómo se relaciona la definición de X en el paper A con el teorema Y en el libro B?"
4. Plan de Investigación Modificado
Integramos NotebookLM y Gemini Advanced en un flujo de trabajo lineal para maximizar la comprensión y la precisión.
Fase 1: Recopilación
Curación de Fuentes
No leas profundamente todavía. Descarga PDFs relevantes y agrúpalos por temática.
Fase 2: Ingesta & Audio
NotebookLM + Audio Overview
Sube todo a NotebookLM. Genera el Audio Overview y escúchalo para obtener el "mapa mental" global del tema sin esfuerzo.
Fase 3: Resolución Activa
Gemini Advanced + Python
Extrae fórmulas clave de NotebookLM y llévalas a Gemini Advanced. Pide scripts de Python para calcular, graficar o verificar los teoremas.
Fase 4: Síntesis Final
Redacción con Citas
Vuelve a NotebookLM para redactar. Usa las notas ancladas para escribir tu conclusión, asegurando que cada punto tenga una cita verificable.