Rod BG 👨‍👩‍👧‍👧

Felicidades a todos. #ArtificialIntelligence #Travel #Ecuador

Les presento nuestra metodología: "Think, then AI". Estoy convencida de que la baja adopción de IA se debe a que los equipos no se toman el tiempo creativo suficiente FUERA de las pantallas, para pensar entre ellos qué procesos/ metodologías de trabajo quieren transformar (y cómo). Para recién DESPUÉS, ir a la tecnología a mejorar las ideas y prototipar. La "delegación creativa" se ve en el bajo nivel de innovación después. Por eso, con esta metodología de 4 pasos les estamos enseñando a los equipos (y a los consultores de IA), como armar cómo innovar con IA, sin delegar la creatividad. Pueden leer más, y descargarse uno de nuestros templates para equipos, acá: thinkthenai.co

AI is expanding the productivity frontier but capturing its full value requires new skills and a rethink of how people work alongside intelligent systems. Leaders should consider redesigning work so humans and intelligent machines create value together. mck.co/4q14OED

No toda la IA hace lo mismo. Entender qué tipo de #IA usar y para qué es hoy una competencia clave para líderes, docentes y equipos profesionales. Esta #infografía ayuda a explicarlo de manera simple, con foco en el uso estratégico y no solo en la tecnología.

This is the best way to learn how LLMs work. Interactive. 3D. Step-by-step. Covers: → Embedding → Layer Norm → Self-Attention → MLP → Transformer layers → Softmax → Output Stop reading papers. Start seeing. Link in comments. Save this immediately.

🐞Literatür taramanız için istatistiki veri ararken internetin dehlizlerinde kaybolmamanız için size bir araçtan bahsetmek istiyorum: Google Dataset Search. Bu araç ile; 👉İnternet üzerinde binlerce farklı yerde bulunan havuzdan açık erişimli olan veri setlerini saniyeler içerisinde bulabilir; 👉Veri kümesini kimin sağladığı, bu verinin kaç makalede atıflandığı ve verinin güncelliği hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz. Çalışmalarında vakit kazanmak isteyen tez ve makale yazarları mutlaka kaydetsinler. 🔗datasetsearch.research.google.com Videoda süreci kısaca özetledim:👇 #akademi #veri #data #araştırma #tez #makale. #googledatasetsearch

Vibe coding is fast. It’s also unpredictable. Spec-driven development is the alternative: define what to build in a clear spec, then let your coding agent implement it. In our new spec-tacular short course with @JetBrains and @JetBrains_Edu, you’ll learn how to: ⚙️ Write project constitutions and feature specs ⚙️ Guide agents with a plan–implement–verify workflow ⚙️ Keep outputs aligned with your intent across sessions Taught by @paulweveritt. Join in for free ➡️ bit.ly/4dPMI5S

Tribuna | "Cuando un estudiante puede producir un trabajo con instrucciones a ChatGPT, la pregunta no es si nuestras tareas miden el aprendizaje, es por qué fingimos durante tanto tiempo que lo hacían", por Santiago Schnell social.elpais.com/sdi1ca

AI is everywhere. But most companies are still stuck in pilot mode. The issue isn’t the tech. It’s that the work itself hasn’t changed. Leaders are starting to rethink workflows, roles, and decisions end to end. That’s where the real value is unlocked. mck.co/4cbNlFI

You don't need to spend a single dollar to build a production AI system in 2026. Here's the full stack: → LLM: Ollama + Gemma 4 / Llama 3.3 / Mistral Small 4 (local, free) → Orchestration: LangGraph / CrewAI (open source) → RAG: LlamaIndex + ChromaDB / Qdrant (local) → Tool Layer: MCP — the open protocol connecting agents to everything → Code Agent: Claude Code CLI / Aider → Frontend: Next.js + Vercel free tier / Streamlit → Data: SQLite / DuckDB / Supabase free tier → Observability: Langfuse / Phoenix (self-hosted) → Deploy: Docker / Cloudflare Workers / HuggingFace Spaces Total cost → $0. The tools are free. The architecture knowledge is what's valuable. Save this for your next build 🔖 Credit: codewithbrij #AIArchitecture #AgenticAI #LLM #Ollama #Gemma4 #LangGraph

Cómo se siente la vida después de darte cuenta de que dos ingenieros de Anthropic acaban de explicar cómo funcionan las Habilidades de Claude en 16 minutos

Si estás empezando con Claude, hay 12 conceptos que tenés que entender: 1) CLAUDE.md 2) Permissions 3) Plan Mode 4) Checkpoints 5) Skills 6) Hooks 7) MCP 8) Plugins 9) Context 10) Slash Commands 11) Compaction 12) Subagents En el video lo explican muy bien 👇

Reasons to ❤️ specialized agents in Gemini Enterprise: 1. Slash research time from weeks to hours 2. Turn complex spreadsheets into actionable insights 3. Generate novel ideas & rank them effectively + more! Check out all our ready-to-use agents → goo.gle/4cku5G9

Inteligencia Artificial para escribir el capítulo de la metodología para una investigación científica o tesis. #ia #inteligenciaartificial #metodologiadelainvestigacion #artículocientífico #tesis

Hay que ir apuntándose al Google I/O 2026! 🗓️ 19 y 20 de mayo gratis y en directo. → io.google/2026

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El AI Index 2026 de Stanford salió hoy. Mis datos más importantes, los que tienen que ver con las personas, no con la tecnología: 👉88% de las organizaciones adoptaron IA. Pero las ganancias de productividad solo aparecen donde el trabajo es estructurado. En tareas que requieren juicio, los efectos son débiles o negativos. 👉Los developers de 22-25 años en EE.UU. perdieron casi un 20% de empleo desde 2024. La IA no elimina roles: los redistribuye. Y los más jóvenes lo sienten primero. 👉80% de universitarios usa IA. Solo el 6% de sus docentes tiene políticas claras. La formación va muy por detrás de la práctica real. 👉Los incidentes de IA responsable subieron un 55% en un año. Y la mayoría de los labs sigue reportando capacidades con mucho más rigor que seguridad. La brecha no es tecnológica: es de preparación humana. Y lo que me preocupa, es lo poco que se está priorizando esta parte... aiindex.stanford.edu

兄弟们！Stanford第二弹！ 来了！🔥 Stanford 这堂2小时AI系统构建课，直接把它们全干掉！ 强烈安利吴恩达“AI Project Strategy”它教的根本不是 Prompt技巧，而是斯坦福真正给工程师的从零到一构建可靠AI系统的完整方法论： 怎么定义项目、搞数据、迭代优化、团队协作、最后真正落地部署。 我做了中英双语版，晚上下班只刷这一个，生产力直接起飞，这绝对是你这周最值得干的事！👇🏻

Introducing the #AIIndex2026: Our most comprehensive, independently sourced data analysis of AI’s trajectory, with a clear-eyed assessment of the critical gaps that remain. As AI advances rapidly, can the systems built around it keep up? Explore the data: hai.stanford.edu/ai-index/2026-…

Vengo haciendo videos técnicos sobre Claude, Open Code, etc, pero se me ocurrió volver un segundo a las bases y explicar TODOS los conceptos de IA que hoy suenan por todos lados con la idea de que queden claros desde la teoría. Tampoco entro en detalles innecesarios, sino más bien te explico qué significa cada cosa y porqué es importante. No sé si hay un video más completo que este pero eso lo dejo para que lo decidas después de verlo. 00:00 - Intro 01:06 - LLM 03:36 - Token 07:11 - Vector / Embedding 10:17 - Attention 15:08 - Transformer 18:08 - Self Supervised Learning 21:29 - Parámetros 25:39 - 3 Fases de Entrenamiento 30:20 - Context Window 33:50 - System Prompt 37:34 - Temperatura 40:48 - Prompt Engineering 43:50 - Few Shot Prompting 45:15 - Chain of Thought 47:31 - Reasoning Models 49:56 - RAG 53:54 - Vector Database 55:49 - MCP 59:03 - Agentes 01:01:46 - Skills 01:04:49 - Hooks y Comandos 01:07:00 - Context Engineering 01:09:55 - Modelos Locales 01:13:06 - Quantización 01:14:23 - Destilación 01:15:49 - Multimodal 01:17:06 - Resúmen