Matias Solina

se jijea el loko , nos vamos a quedar todos sin laburo claudio por favor

@_philschmid @OfficialLoganK When it’s gonna be available fine tune in 3.1?? 🙏🙏🙏

@OfficialLoganK Lets go!!

Introducing Gemini 3.1 Flash TTS 🗣️, our latest text to speech model with scene direction, speaker level specificity, audio tags, more natural + expressive voices, and support for 70 different languages. Available via our new audio playground in AI Studio and in the Gemini API!

Vengo de un pueblo llamado Las Parejas, por lo que sé lo que significa estar afuera del radar. Los mejores builders del interior son invisibles para el 90% del ecosistema. No porque les falte nivel, sino porque si no van a CABA, nadie los conoce. NEXA es mi intento de arreglar eso. Y ya hay +30 comunidades adentro demostrando que se puede! nexa.builders

@AleRepetto5 @MateoEmilio1 @RoxiumLabs Conta conmigo!

@mati_lft @MateoEmilio1 @RoxiumLabs Mati, me encantaría! Quiero dar workshops sobre desarrollo, marketing y sobre todo AI 🙌🏼 Si surge te interesaría hacer algo virtual también? Estoy evaluando hacer un streaming con otros builders como vos! PD: se viene otro evento presencial, y antes de Agosto 👀

Cómo la ves, @MateoEmilio1 Se viene V2 de la mejor sede, la organizada por @RoxiumLabs? 🫡 Hay que traer Aleph hub a Rosario, la sinergia que se da juntando talento es increíble!

@mgonto @yenkel Tengo su contacto de WP si les sirve manden DM

Simplemente hay que contactar a instagram.com/martindeiuliis/ tiene instagram.com/embajada.la/ en Baires que es una locura, ahi producen fernet con grego. Un tipo tope de gama, muy bien predispuesto que puede ayudarlos con la puesta en escena y todo. 100% recomendable y realmente relación precio calidad imbatible.

Quien de aca conoce productoras que podamos contactar para hacer AGY, el TBPN latino con @yenkel ? Necesitamos alguien que nos ayude a hacer 2 programas semanales en vivo en un estudio y que despues nos haga clips para social en el mismo dia. Ayudan con un RT y Like <3

Como sabia el claudio que el Alfon va a estar renegando a las 3am debugueando algo bien random?

@GabrielGruber Bookea en argentina? (Guiño guiño)

3 motivos para usar la Exa App: 🏦 Cuenta en USA a tu nombre para recibir dólares (hasta USD 3k gratis) 💳 Compra en 3 cuotas sin interés durante Abril (cash-back en mayo hasta USD 5k en compras) ✈️ 30 días de seguro médico para viajes por año. exactly.app/es

Dios bendiga a quien invento MLX. Inferencia local ATR a velocidad de la luz. Pipeline completo local para detección de medicamentos y revisión de orden de entrega. Podemos sacar en tiempo real si el pickeo de productos se hizo bien o mal para ahorrar millones de USD en entregas.

@RCachanosky @yodafernetero

@yodafernetero Tomé 5 años porque un diputado dura 4

Simulé un crédito del Banco Nación para empleados del estado. Le puse un monto de $ 250.000.000 que es lo que vi que le otorgaron a un diputado y puse un plazo de 5 años. Un diputado gana $ 6.000.000 millones. La condición para tener ese crédito por ese monto es que el ingreso mínimo del titular tiene que ser de $ 8.500.000. Un diputado no calificaría para este tipo de crédito y menos un funcionario que puede salir eyectado del gobierno en cualquier momento, algo típico de este gobierno.

LLM Knowledge Bases Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So: Data ingest: I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them. IDE: I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides). Q&A: Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale. Output: Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base. Linting: I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into. Extra tools: I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries. Further explorations: As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows. TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.

@ainponce Yendo no, llegando 🦾🦾🦾🪄🪄🪄

update en hackathones.com nueva feature: LFG (looking for team) encontrá equipo para hackathons desde la terminal (ty @mati_lft) lfg — ver quien busca equipo lfg --hackathon "nombre" — filtrar lfg --post — publicar tu búsqueda sin registro. sin login. paso a paso desde la terminal. tambien: - fix: el scroll ya no salta al tocar la lista - fix: no mas zoom automático en mobile al escribir (ty @adomaitsx) hackathones.com

Esto es increíble.

Learn to ship. ▲ @rauchg

Después de incontables noches mirando River LIVE 2009 y con todo lo que le pasó a la banda pensé que no iba a tener el privilegio de al menos una vez ver a estos chads. Increíble! Larga vida a los reyes del rock?

t amo angus

El corto de ACDC en Argentina es un escándalo. Ojalá no terminara nunca esto.

@ainponce Y un Wall en cada evento que entro con mi cuenta de x y dejo un mensaje y si alguien me quiere contactar entra a mi X y chau?

@mati_lft mmm no se si me termina de convencer, quizas poder compartir el evento en un post de x publicando que buscas equipo en cierta hackathon, después todo networking, no quiero complejizarlo mucho la verdad, lo voy a seguir pensando jajajaj

ya agregado a hackathones.com