Rafa Gonzalez | IA

@ecoleai @TextoCriativo Nice one!

🚨 BREAKING NEWS: Microsoft has just unveiled the Surface Laptop Ultra, the first Windows PC designed to compete directly with the MacBook Pro. Ultrafine, it comes equipped with an NVIDIA ARM chip featuring RTX Spark and up to 128 GB of unified memory. The device was designed for developers who want to run AI agents locally, without relying on the cloud. The launch is scheduled for the second half of the year. For years, Apple reigned alone in this market. That just changed.

@openart_ai Perfect time to lock in lower pricing if you're using AI every day.

☀️ OpenArt Summer Sale is here! Upgrade to Advanced, Infinite, or Wonder, or switch from a monthly to an annual plan before July 31 to unlock up to 40% off OpenArt’s top AI models. Once you upgrade, your discounted model pricing is locked in through December 31, 2026. Create with NanoBanana 2 Lite, Seedream 5.0 Pro, Gemini Omni Flash, Kling v3 Omni, GPT Image 2 and Grok Imagine.

@PabloRioX excellente !

Le pedí a Kimi K3 que construyera estas escenas interactivas y el coste fue de solo $0.08–$0.10. GPT-5.6 o Fable 5 habrían costado cerca de 5 veces más. Ahí es donde K3 empieza a cambiar las reglas. x.com/Kimi_Moonshot/…

@ecoleai Kimi <3

This landing page cost just $0.08 to generate with Kimi K3, compared with $0.42 on Fable 5. That’s comparable quality while Fable 5 costs over 5× more. Open source is no longer just catching up—the economics are becoming impossible to ignore.

Crear un juego así con Kimi K3 costó unos $10. Con GPT-5.6 o Fable 5, una prueba comparable rondaría los $50. La diferencia no está solo en el benchmark: cambia cuántas ideas puedes permitirte probar.

@alexconia Brutal este contenido, se entiende todo súper fácil 👏

Fable 5 cuesta $1,30. Kimi K3, $0,25. Si K3 ofrece una experiencia similar en programación por casi 5 veces menos, ya no hablamos solo de rendimiento. Hablamos de cambiar por completo la economía de la IA.

@444triste Brutal este contenido, se entiende todo súper fácil 👏

Combinaciones de alimentos que ayudan a tu cuerpo a absorber mejor los nutrientes y a funcionar a un nivel superior. 1. Aguacate y huevo

@EliteMindsetxx Brutal este contenido, se entiende todo súper fácil 👏

9 Productos simples que aumentaran tu atractivo un 80% mas que los demas hombres. 1. Vaselina.

@alexconia Brutal este contenido, se entiende todo súper fácil 👏

Deja de pedirle a ChatGPT: «Hazme un PowerPoint.» Prompts débiles = resultados débiles. Prueba estos prompts y nota la diferencia: Califica esta traducción:

@Marco_Exito Me gustó mucho cómo lo explicaste 🙌

🚨Buenas Noticias NotebookLM puede hacer mucho más de lo que piensas. Estos 10 Prompts te convierten los minutos en segundos 😱👇

@Raul_IA_Prod Me gustó mucho cómo lo explicaste 🙌

Cómo convertirte en ingeniero de IA en los próximos 6 meses: Al finalizar, deberás ser capaz de: - Desarrollar aplicaciones LLM de principio a fin - Utilizar APIs de OpenAI, Anthropic y plataformas de código abierto - Diseñar correctamente las indicaciones y el contexto - Añadir llamadas a herramientas y salidas estructuradas - Implementar proyectos reales Así pues, analicemos tu plan de aprendizaje mes a mes: Mes 1: Dominar la programación y los fundamentos Qué aprender: - Python a un nivel avanzado - Git + GitHub - Conceptos básicos de la línea de comandos y la terminal - JSON, APIs, HTTP y programación asíncrona - SQL básico - Manejo básico de datos con pandas - Entornos virtuales, gestión de paquetes y manejo de errores - FastAPI o Flask Mes 2: Dominar el desarrollo de aplicaciones LLM Qué aprender: - Fundamentos de las indicaciones - Instrucciones del sistema frente a instrucciones del usuario - Salidas estructuradas y esquemas JSON - Llamada a funciones y herramientas - Respuestas en tiempo real - Estado de la conversación - Coste, latencia y token Conceptos básicos - Manejo de fallos - Concienciación sobre la inyección de mensajes Mes 3: Aprender RAG correctamente Qué aprender: - Incrustaciones - Segmentación - Bases de datos vectoriales - Filtrado de metadatos - Reordenamiento - Problemas de calidad de recuperación - Reducción de alucinaciones - Citas y contextualización Mes 4: Agentes, herramientas, flujos de trabajo y evaluaciones - Bucles de agentes - Selección de herramientas - Gestión de estado - Reintentos - Cuándo NO usar agentes - Flujos de trabajo de varios pasos - Sistemas de evaluación - Métricas de éxito de tareas Mes 5: Implementación, enfoque de producto y fiabilidad Qué aprender: - Patrones de producción de FastAPI - Docker - Tareas en segundo plano - Colas - Autenticación y seguridad de claves API - Registro de eventos - Observabilidad - Gestión de mensajes/versiones - Paneles de evaluación - Monitorización de costes - Límites de velocidad - Almacenamiento en caché Mes 6: Especialización y búsqueda de empleo Los conocimientos y habilidades adquiridos se pueden aplicar En tres direcciones Debes elegir una y centrarte en la práctica. Aunque todo lo mencionado anteriormente se aprende mejor mediante la práctica. Dirección 1: Ingeniero de productos de IA Ideal si buscas trabajo rápido en startups. Enfócate en: - Aplicaciones LLM - RAG - Agentes - Implementación - Experiencia de usuario (UX) del producto Dirección 2: Ingeniero de ML Aplicado / LLM Enfócate en: - Ajuste fino - Cuándo ajustar y cuándo solicitar - Evaluación - Optimización de inferencia - Modelos de código abierto - Pipelines de entrenamiento Dirección 3: Ingeniero de automatización de IA Enfócate en: - Orquestación de flujos de trabajo - Automatización de procesos de negocio - Sistemas multiherramienta - Casos de uso de CRM, documentación, correo electrónico, soporte y operaciones Esta hoja de ruta te ayudará a seguir un camino práctico. La clave es estudiar cada uno de estos puntos y luego ponerlos a prueba en un entorno real. Para el sexto mes, ya tendrás varios productos desarrollados o ejemplos de tareas completadas. Y será mucho más fácil... Consigue un trabajo como ingeniero de IA. Guárdalo para no perderlo y poder retomarlo más tarde.

@David_eficaz Contenido práctico de verdad 🔥

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