R Aren Alejo Vazqa, agentic CEO
36.7K posts
R Aren Alejo Vazqa, agentic CEO
@avazqa
Nace, crece y se reproduce.
CDMX Katılım Ağustos 2012
2.5K Takip Edilen903 Takipçiler
And the owner of Coca Cola says that in the future all beverages should be really sweet because why would you drink something that is not really delicious? 🤷🏽♂️🤦♂️
Haider.@slow_developer
Jensen Huang says all future software will be agentic — because why would you build dumb software? Every company will use a mix of open models they fine-tune, closed models they rent, and specialists they contract "your job isn't to do the work, it's to get the work done"
English
@ChrisLandauUSA @paux_gr Even just trying to use the faucet to wash hands is sometimes quite difficult until you learn the mechanism in place at each hotel. 🤔🧐
English
After three weeks on the road, traveling around the world and crossing the Equator four times, one thing became crystal clear: we need an international standard on which way the turn the shower handle for hot and cold. Nothing worse than waiting for 5 minutes for the water to warm up and then realizing you’ve turned it to cold. Different countries just seem to go different ways. And what’s up with the fetish for stripping away any explanatory symbols? I just want to take a shower not solve a riddle.
English
@atmoio I have no idea of these posts you mention. Can you share examples? 🤔🧐
English
With LLMs we’ve basically invented digital candy.
LLM written content is designed to maximize engagement in a way human text will never be able to match. It’s why AI-written posts constantly go viral on here.
AI will win not because it’s better but because it’s more delicious.
English
@BettaTech tú preocupándote por los que no quieren aprender y también están los que descubren el sentido común y el lenguaje todos los días. 🤷🏽♂️🤦♂️
dominicode@domini_code
El mayor error al construir con IA no es el prompt que escribes. Es que empiezas a escribir prompts sin haber hecho este trabajo primero:
Español
@silvercorp @fepomx Fepomex suena a empresa de metalurgia o productos químicos. 🤔🧐😬🤗
Español
.@fepomx lo volvió a hacer, primeros 5 minutos y ya estoy 🤯
youtube.com/watch?v=IOdQzM…
YouTube
Español
@josedlujan @LauraBruges Ya que es demasiado pobre para poder tener igualdad en este momento.
La diferencia es que usa herramientas capitalistas bajo el control y una dirección única de Estado sin acumulación o recursos clave en manos privadas. Esto ha acelerado el crecimiento.🤔🧐
Español
@josedlujan @LauraBruges Exacto, porque el comunismo es el estado ideal. En realidad la gente se refiere al socialismo, como en el caso de China que es una economía de mercado socialista. En dónde el Estado mantiene un control férreo, pero admite mecanismos de mercado para desarrollar fuerzas productivas
Español
Diego Ruzzarin dio una conferencia magistral en la Cámara de Diputados con cargo al erario.
Criticando el capitalismo…pero facturando o ¿a poco no cobró? 🤔
Español
@taziku_co @GoogleAIStudio They changed pricing schemas and layers. Let's see how this goes.
English
Google AI Studio（@GoogleAIStudio）で、新しいフルスタック型のvibe coding体験が始まる。
Antigravity＋Firebase統合で、マルチプレイ、認証、DB、外部API接続まで一気通貫。
vibe codingはここから開発基盤になるのか？進化は続く。
日本語
@plainionist I believe it should be used and understood as a tool, not as an excuse.
When the former is done, the team can grow to maturity and reason the why behind each activity in their day to day. Otherwise it just becomes a routine with cultural side effects. 🤔🧐
English
En mi seminario en la UP le doy a los estudiantes cuatro papers para discutir el avance de Deep Learning como area.
La idea es que los estudiantes vayan más allá de ser simples implementadores.
The Bitter Lesson, Sutton (2019)
Cada vez que alguien intentó codificar conocimiento humano en un sistema de IA, perdió contra quien simplemente escaló cómputo. Sesenta años de evidencia. Si crees que el expertise de dominio es el moat duradero en IA, este paper te va a incomodar. Bien.
Chinchilla, DeepMind (2022)
El cómputo gana, pero el campo lo estaba usando mal. Para un presupuesto fijo, un modelo más pequeño entrenado con más datos supera a uno más grande con menos datos. Chinchilla lo demostró empíricamente. A partir de aquí las leyes de escalamiento dejan de ser teoría y se convierten en decisiones de ingeniería.
DeepSeek-R1 (2025)
Aquí es donde la clase se pone ruidosa. DeepSeek igualó a o1 de OpenAI en razonamiento a una fracción del costo reportado. No con un modelo más grande. Con eficiencia algorítmica. El supuesto de que el AI de frontera es downstream del capital quedó en entredicho. Para México esto importa más de lo que se ha discutido.
The Platonic Representation Hypothesis, MIT (2024)
Este me tomó una semana digerir. La hipótesis: conforme los modelos escalan en distintas modalidades, convergen hacia las mismas representaciones subyacentes de la realidad. Arquitecturas distintas, labs distintos, misma estructura emergiendo abajo. Si eso se sostiene, los modelos no solo comprimen patrones. Están aprendiendo algo que realmente está ahí.
Español
@avazqa @silvercorp Que oso tomar cerveza sin alcohol.
Español
Tomen agua 🤣🤣🤣 les sale más barato y contaminan menos
Indie 505@Indie5051
Heineken ha lanzado una cerveza sin calorías, sin alcohol y sin azúcar.
Español
@MathiasChu @__Fiamy Exacto, ya no usar más la IA. Porque al final, ¿Qué es la verdad? ¿Quién lo decide?
Español
LA RAZÓN POR LA QUE NO HAY QUE USAR MÁS CHATGPT
Les voy a dar MI razón, que no tiene por qué ser la de ustedes, pero quizás les sirva.
Las IAs se entrenan de distintas formas, pero casi todas usan RLHF (reinforcement learning from human feedback), que básicamente consiste en personas que van rankeando respuestas y alimentan así a los modelos. Onda, les dan una pregunta y dos respuestas, y la gente elige la que le gusta más.
El modelo va aprendiendo y se optimiza para generar respuestas que reciban buena puntuación. El problema es que “lo que le gusta a la gente” y “lo que es correcto” no siempre son lo mismo.
Anthropic también usa esta técnica para entrenar sus modelos, pero le dan menos peso porque tienen algo que se llama constitutional AI que son como principios rectores con los que el modelo se va autoregulando.
Entre esos principios está ser honesto aunque sea incómodo, intentar tirarte hacia atrás si decís algo que está mal y priorizar precisión sobre complacencia, cosa que OpenAI no hace.
La diferencia fundamental está en la filosofía de diseño. OpenAI optimiza para satisfacer al usuario y anthropic optimiza para honestidad y precisión, incluso a costa de que la respuesta no sea la que querés leer.
Cuando estás tomando decisiones de negocio, invirtiendo plata, definiendo estrategias de crecimiento, tareas de análisis profundo, o cualquier cosa en la que necesitás eficacia y precisión, querés una respuesta que sea lo más parecido a la verdad y a OpenAI eso tanto no le interesa.
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