Cesar Cam Gensollen

المحاضرة المجانية من ستانفورد.تشرح ببساطة كيف تم بناء ChatGPT وClaude فعليًا. محاضرة تستحق الحفظ والعودة لها.

学机器学习最常见的尴尬是：教程要么只讲概念，听完还是一头雾水；要么直接甩代码，跑得动却说不清为什么。 我今天在 GitHub 挖到一个很值得收藏的开源项目：Machine Learning Visualized。它把算法“讲明白”的方式很直接——用可视化把每一步训练过程摊开给你看，让原理不再停留在文字和公式里。 复杂算法被拆成直观的动态图流程，配上完整的数学推导和交互式界面，你能清晰看到训练中权重如何更新、如何一步步收敛到更优解。 GitHub：github.com/gavinkhung/mac… 你能得到什么： - 神经网络、逻辑回归、感知器等核心算法的完整实现 - 从第一性原理出发的详细推导，公式不跳步、思路讲清楚 - 交互式 Marimo 笔记本，参数随调随看效果 - 训练过程可视化，收敛路径与权重变化一目了然 - 覆盖 PCA、K-means、梯度下降等常用方法 项目基于 Jupyter Book 构建：既可在线浏览学习，也支持 Docker 本地一键部署，拉起就能用。

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Que capo. Discusión cerrada científicamente.

📅 Un día como hoy, 14 de mayo de 1890, falleció en Tolón (#Francia) uno de los más grandes héroes de la historia del #Perú que no nació en el país, Abel Bergasse du Petit-Thouars, Comandante en Jefe de la Escuadra Francesa observadora de la Guerra del Pacífico (1879-1884), quien salvó a #Lima de ser completamente destruida por los incesantes bombardeos de la armada chilena. Du Petit-Thouars nació en la región francesa de Loiret en 1832. Provenía de una familia de marineros y participó en las guerras de Crimea y Franco-Prusiana. Gran parte de su carrera transcurrió en Asia, Polinesia y las costas de Sudamérica. En 1880, como comandante en jefe de la Escuadra Francesa observadora durante la Guerra del Pacífico, regresaba de pacificar las Islas Marquesas cuando llegó a Lima justo cuando las tropas chilenas estaban por tomar la ciudad. Su intervención decisiva, junto con otros representantes europeos, evitó la destrucción total de la capital por los bombardeos y saqueos chilenos. Du Petit-Thouars conoció en Lima a la hermana Marie Eugene Paget (hermana Paget), francesa de la Congregación de los Sagrados Corazones. Llegada al Perú en 1848 con solo 26 años, fue Madre Superiora del Colegio Belén. Durante el bloqueo chileno de Callao (1879), organizó repartos de alimentos para los más pobres y ofreció refugio en su colegio. Los dos entablaron una estrecha amistad. En enero de 1881, antes de zarpar, el contralmirante le ofreció llevarla en su barco La Victorieuse, pero ella se negó para seguir ayudando a los necesitados. Según la leyenda, Santa Rosa de Lima se le apareció en sueños y, recordando la labor de Paget, Du Petit-Thouars ordenó regresar a Lima (justificándolo ante sus superiores como indispensable). Junto con otros diplomáticos europeos y presionando al general chileno Manuel Baquedano, logró que el ejército chileno respetara las vidas y bienes de los extranjeros (e indirectamente de los peruanos). Aunque existe la leyenda de que amenazó con atacar la flota chilena, el propio Du Petit-Thouars afirmó que la presión diplomática fue suficiente. Lima fue ocupada sin la destrucción masiva sufrida por otras ciudades, aunque hubo actos como el saqueo de la Biblioteca Nacional. Esta actuación explica el alto reconocimiento que tiene en Perú. La hermana Paget también es recordada por su ayuda humanitaria a los vulnerables durante la guerra. Hoy una larga e importante avenida limeña, así como un parque en San Isidro, llevan su nombre. También se erigió un monumento en su honor en 1924, obra de Artemio Ocaña, que representa a la ciudad de Lima (encarnada en una figura femenina) entregando un ramo de rosas en agradecimiento al contralmirante, ubicado actualmente en el Parque del Estadio (Santa Beatriz). 📸 Sello postal correspondiente a la conmemoración de la Exposición Francesa en Lima con la imagen del Almirante Abel Bergasse du Petit Thouars y del acorazado "Victorieuse". Fecha de emisión: 17 de setiembre de 1957.

Esta conferencia de una hora de Stanford University sobre los Markov Decision Processes cubre la lógica matemática detrás del trading algorítmico. Lo que los becarios de Jane Street tardan 3 meses en apenas tocar, tú puedes verlo en una sola noche. Guárdala en favoritos 🔖. Reemplaza una película esta semana.

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Este chico chino creó agentes en Claude Code para hacer landing pages y él solo atiende a 47 pequeños negocios al mes, cobrando 400 dólares a cada uno. Construyó un sistema de 7 agentes sobre Claude Sonnet 4.6 que analiza Google Maps en pequeñas ciudades, encuentra negocios sin página web y, en un solo fin de semana, lleva cada caso hasta un mockup terminado con video y mensaje en frío. Sin asistente, sin equipo de ventas, sin SDR. Solo él, un MacBook, un iPhone y 1 clave API. Y mientras tanto, las agencias tradicionales de diseño web mantienen equipos de 8 personas en nómina para el mismo volumen de trabajo, mientras que sus únicos gastos son tokens y suscripciones a Lovable, Higgsfield y Calendly. Los 7 agentes trabajan a través de 1 orquestador en Claude Code Router. El uso ronda los 3 millones de tokens al día y la factura promedio de la API es de unos 480 dólares al mes. Los 7 pasan por servidores MCP y escriben un estado compartido en el sistema de archivos, sin estado compartido en memoria y sin race conditions. Y uno de ellos vive directamente en el iPhone y recoge respuestas positivas desde el metro, un taxi o mientras camina. Y este es el system prompt que puso en el orquestador antes del lanzamiento: “You are the orchestrator of a solo agency that sells ready-made websites to local businesses. You delegate read-only tasks to 6 sub-agents and own all writes. sub-agents: // Scout (recorre Google Maps en ciudades seleccionadas, busca nichos específicos: más de 5 años en el mapa, menos de 50 reseñas, sin página web o con una web de 2014, pero con calificaciones altas) // Diagnoser (para cada lead escribe un diagnóstico de 50 palabras, un enfoque para el hero section, un tono adaptado a la industria y un mensaje en frío de menos de 70 palabras) // Builder (genera un mockup de landing page en Lovable vía MCP solo para los 5 mejores leads del día, con los diagnósticos más sólidos y la mayor oportunidad) // Filmer (toma 5 capturas del mockup y en Higgsfield renderiza un video vertical de 10 segundos en 1080x1920 con un zoom suave) // Pitcher (envía un mensaje en frío personalizado por el canal adecuado según el nicho: email para techadores, SMS para oficios, DM de Instagram para salones, LinkedIn para agentes inmobiliarios) // Checker (pasa cada mensaje por evaluaciones para verificar personalización y ausencia de marcadores de IA y buzzwords antes de enviarlo) // Mobile (vive en el iPhone, maneja respuestas positivas en tiempo real, agenda llamadas de Zoom en Calendly vía MCP mientras el dueño está en movimiento). Nunca permites que 2 sub-agentes toquen el mismo lead. Te detienes y solicitas aprobación humana solo cuando un acuerdo supera los 3.000 dólares o cuando la tasa de respuesta de un nicho cae por debajo del 12%.” Es decir, el sistema sabe lo que es y dentro de qué límites puede actuar. Sabe que debe encontrar leads por sí solo. Sabe que debe llevar cada uno hasta un mockup, un video y un mensaje en frío sin intervención. Sabe que el humano solo interviene cuando un acuerdo supera los 3.000 dólares o cuando la tasa de respuesta deja de converger. → El sistema funciona las 24 horas del día → Scout revisa unos 220 negocios locales en Google Maps al día y deja 30 nuevos leads en la cola → Diagnoser genera 30 diagnósticos estructurados + briefs + mensajes en frío por día → Builder monta entre 3 y 5 landing pages terminadas en Lovable para los leads más prometedores → Filmer renderiza un video vertical de 10 segundos en Higgsfield para cada uno → Pitcher envía 30 mensajes personalizados al día a través de 4 canales con una tasa de respuesta de aproximadamente el 14% → Checker evalúa cada mensaje antes de enviarlo Y solo cuando un acuerdo supera los 3.000 dólares o la tasa de respuesta del día cae por debajo del 12%, el orquestador despierta al dueño. Y cuando en ese momento el dueño está sentado en el metro o en un taxi, el agente Mobile en su iPhone ejecuta un movimiento por sí solo: responde a una nueva respuesta positiva de un dentista, agenda un Zoom en Calendly sincronizado con la hora local del cliente y vuelve a poner el lead en la cola. El dueño solo tiene que tocar “approve” y unirse a la llamada 10 minutos después. Esto es lo que el sistema escribe en el log durante uno de los sábados: “scout report: 218 negocios revisados en Austin, Denver y Miami, 34 sin página web, 19 con una web de 2014, 6 con solicitudes activas de rediseño en las reseñas. pasando los 30 mejores a diagnoser.” “pitcher: 30 mensajes en frío enviados a través de 4 canales, 14 respuestas, 5 positivas, 3 llamadas de Zoom agendadas para el domingo. pasando a closer.” “builder: landing page para Westside Cosmetic Dentistry creada en Lovable, 5 secciones, móvil, beige suave. URL colocada en /Users/dev/maps-agency/clients/westside/v1. filmer lanzando Higgsfield.” “eval flag: el acuerdo con The Lotus Salon por 3.400 dólares supera el límite aprobado de 3.000. enviando para revisión manual.” No tiene su propio servidor ni un backend separado. Solo un sandbox local de archivos en /Users/dev/maps-agency, un router MCP, 1 clave API de Claude y esa misma clave reenviada a Claude Code en su iPhone. De todo lo que he visto este año, esta es la agencia unipersonal más limpia para vender páginas web a pequeños negocios: 480 dólares al mes en API, unos 18.800 dólares entrando en la cuenta y, entre medias, 7 prompts, 1 sistema de archivos y 1 teléfono en el bolsillo.

JPモルガン（米大手投資銀行）が Python研修教材を100%無料で公開してる。 ・ベストプラクティス ・Python基礎 ・金融データ分析 ・Web API/Webサイト構築 ・高度なグラフ作成 ・3Dプロット JPモルガンのアナリスト・トレーダーが 実際に学んでる教材。 Python学習中の人は使い倒すしかない🤝 github.com/jpmorganchase/…

This 1 hour Yale lecture by Professor Ben Polak on game theory is the best you will ever seen. It will change how you think about decisions in negotiations, business, and everyday life.

Si tuviera que convertirme en ingeniero IA en 90 días, no empezaría con cursos. Construiría proyectos a partir de estos 10 repos de GitHub :

A man spends decades at MIT mastering uncertainty. At the end of his life— he compresses everything into one final 1-hour lecture. No fluff. Just the truth about how prediction actually works. Months later… he’s gone. This is that lecture. The one that teaches you: prediction isn’t certainty—it’s probabilities. Most will skip it. A few will change how they think forever. Bookmark this.

2019 年， MIT 神经科学家南希·坎维舍做了一场 1 小时的演讲，讲述你的大脑是如何塑造你的心智的。 务必观看并收藏，它将改变你的思维方式。

30 agents every AI Engineer must build. This is the most comprehensive and practical book on AI Engineering that I've ever seen. I can't think of a single use case that they didn't cover here: 1. The autonomous decision-making agent 2. The planning agent 3. The memory-augmented agent 4. The knowledge retrieval agent 5. The document intelligence agent 6. The scientific research agent 7. The tool-using agent 8. The agentic workflow system 9. The data analysis agent 10. The verification and validation agent 11. The general problem solver agent 12. The code generation agent 13. The security-hardened agent 14. The self-improving agent 15. The conversational agent 16. The content creation agent 17. The recommendation agent 18. The vision language agent 19. The audio processing agent 20. The physical world sensing agent 21. The ethical reasoning agent 22. The explainable agent 23. The healthcare intelligence agent 24. The scientific discovery agent 25. The financial advisory agent 26. The legal intelligence agent 27. The education intelligence agent 28. The collective intelligence agent 29. The embodied intelligence agent 30. The domain-transforming integration agent I also read 50 Algorithms Every Programmer Should Know by Imran. Same vibe. Here is the Amazon link: amzn.to/4t5ystE