KevinSimback

vip
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Cuando ves una publicación que tiene elementos de IA evidentes (ya sea en la redacción o en el diseño visual), pero el contenido sigue siendo bueno, ¿la descartas o piensas menos en quien la publica?
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La mayoría de nosotros solo necesita el equivalente a un día de descanso para la IA
Leyendo algunos mensajes el fin de semana y haciendo balance con algunos GC, parece que se ha instalado un nivel de fatiga por la IA
Los temas comunes fueron:
> más quejas sobre el rendimiento de los modelos recientes
> más cinismo sobre el ROI
> una sensación creciente de negatividad hacia el uso y la salida de la IA
Todo esto es comprensible: todo se ha movido a una velocidad vertiginosa, y es difícil tomarse un día sin sentir que vas a caer en una subclase permanente
Pero igual que en el gimnasio, si entren
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Llevo ya más de 40 horas en una ejecución de Opus 5 que parece que todavía le falta bastante por avanzar
Empezó el viernes por la noche cuando mi hijo de 11 años me preguntó: “¿podemos construir un juego tan bueno como Geometry Dash?”
Bueno, pronto lo descubriremos
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¿Quieres conectar tu agente Hermes en Buzz?
Solo pide a Atlas
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Lo que acaba de pasar con Leopold y Situational Awareness es el guion clásico del sector cripto
> un personaje principal aparece temprano con una tesis potente
> los seguidores se suman con una convicción prestada
> el capital que se ve influenciado se vuelve capaz de mover el mercado
> demasiada palanca y luego llega un desendeudamiento forzado
En cripto, los activos típicamente no se recuperan porque la tesis era sobre todo narrativa y hype
Una vez que el personaje principal queda apartado, la historia muere con él
La pregunta abierta es si el trade de IA es diferente
Hay fundamentos reales
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La característica de Buzz menos comentada son los Proyectos: básicamente es un GitHub integrado dentro de Buzz
Ya no hay que crear tokens de GitHub ni gestionar los permisos del repositorio para los agentes que trabajan con código
Claramente no es un reemplazo sólido de GitHub, pero es genial para proyectos pequeños
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No vamos a meter de nuevo al gato de la IA en la bolsa
Hay muchas publicaciones sobre cómo estalla la burbuja de la IA, sobreconstrucciones de capex, arreglos de financiación circular: todas preocupaciones reales
Pero el lado negativo no es una caída en el uso de la IA; todas las GPUs se acabarán usando, solo que quizá no todas por clientes de los laboratorios de frontera
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Slack + la etiqueta de Claude es realmente bueno, pero consume muchos tokens y, por supuesto, está limitado solo a los modelos de Anthropic
Buzz + [tu modelo de elección] tiene todo el sentido, tanto en el aspecto económico como en el de la libertad
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Para aclarar, no creo que el autor que publicó el QT esté planteando el argumento absurdo, pero he visto varias publicaciones que dicen algo como esto:
“Nvidia y otros están equivocados al pedir código abierto cuando sus productos clave siguen siendo de código cerrado”
Ese es el argumento absurdo
NVDA2,91%
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Oye Claude, en ese hilo conductor, vamos a necesitar hablar sobre tus afirmaciones honestas — y de verdad quiero sentarme con eso.
Verás, el sustrato no es estructural, así que mi objeción es intencional — y quiero señalar con suavidad que no es una crítica, es una invitación.
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Si no has entrenado previamente un modelo, definitivamente deberías
Elige un caso de uso -> ejecuta evaluaciones -> construye un conjunto de datos de entrenamiento -> alquila una GPU -> entrena -> ejecuta evaluaciones
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La inteligencia soberana empieza por ser dueño de tu capa de contexto, tu “segundo cerebro”
Prueba rápida: si te bloquearan el acceso a tu cuenta de Claude/ChatGPT, ¿podrías cambiar de proveedor de modelo sin perder el ritmo?
Si no, no eres dueño de tu capa de contexto y deberías solucionarlo
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Pregunta genuina para el debate sobre la destilación:
Si un medio de comunicación no intenta dar noticias sino que en cambio ofrece resúmenes y sus propias versiones de historias que otros medios rompen, ¿tenemos un problema con eso?
Entiendo que los riesgos son mayores con la IA, solo intento pensarlo desde diferentes perspectivas.
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El cuello de botella del trading impulsado por IA ha sido la historia durante la mayor parte del año, pero se ha enfriado en las últimas semanas
Ahora mismo me gusta el cripto (BTC/SOL) y las hiperescalares hasta que veamos qué vuelve a tomar calor después de la temporada de resultados y la pausa del verano
BTC0,30%
SOL0,05%
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Ya debería ser obvio que simplemente vender inferencias en un mercado altamente competitivo y cada vez más comoditizado no va a justificar valoraciones de más de billones de $
Y también deberíamos recordar que si el producto está subvencionado, tú eres, o eventualmente serás, el producto
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La mejor manera de garantizar que los modelos estadounidenses (cerrados o abiertos) puedan competir de forma sostenible es simplemente asegurar el acceso al cómputo más eficiente.
Así que si la inteligencia se vuelve comoditizada (o se destila rápidamente), entonces quien pueda ofrecer esa inteligencia de la manera más eficiente es quien gana
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¿Puede un modelo abierto pequeño con 3 dólares de fine-tuning superar una configuración RAG de producción?
Esto es lo que probé, y los resultados fueron impresionantes
Con base en un conjunto de evaluación de 100 preguntas, una versión ajustada de Qwen3.5-9B superó a Gemini Flash con RAG y a Opus4.8/Sonnet 5 sin RAG
Estoy trabajando en una explicación completa del flujo de extremo a extremo
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Durante el fin de semana hubo mucho ruido (y paja) sobre Graph Engineering vs Loops, gracias @steipete
Solo un recordatorio de que Looper ya está muy alineado con los grafos
> piensa en nodos y puntos de decisión (objetivo, plan, puertas, entregar, detener)
> las puertas actúan como ramas condicionales (pasar / revisar / fallar)
> mantiene un estado explícito y produce una vista previa tipo diagrama de flujo
En esencia, aborda las principales debilidades de los “loops ingenuos”
Así que no hace falta descartar por completo los loops: solo hay que construir mejores loops
Dicho eso, los grafos pu
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En cualquier debate que implique futuros desconocidos, existe la tendencia a querer tirar al bebé junto con el agua sucia.
Se ve claramente en algunos debates sobre políticas de IA.
Y solo para asegurarnos de que todos estemos perfectamente claros aquí: el bebé es de código abierto.
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Si los laboratorios de código abierto quieren ganar dinero mientras permanecen abiertos, su modelo de ingresos probablemente no sea solo vender inferencia
Se empaquetarán soluciones para empresas que habiliten inteligencia soberana
Servicio de postentrenamiento y despliegues privados gestionados
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