Ruso
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Ruso
@rus0n
tony cruz nagy F1🏎 back-end ingenierio de datos tech leader
Katılım Aralık 2015
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Este viernes nos vemos en vivo, y les voy a explotar la cabeza. GRATIS.
¿Cuál va a ser la idea? Que dejes de usar la IA como magia y entiendas qué pasa REALMENTE entre tu prompt y el código que te devuelve un agente. De token a agente, la historia completa, contada de abajo hacia arriba.
Vamos a ver por qué el primer token tarda y los demás salen volando, por qué el español te cuesta más caro que el inglés, qué es el KV cache y por qué sin prompt caching un agente es económicamente inviable, por qué tu agente "se va a la mierda" después de una hora de sesión, y cómo se construyen loops de agentes que verifican su propio trabajo en vez de rezar para que salga bien.
¿Y sabés qué es lo mejor de todo, locura? Que no hace falta ningún doctorado. Hay UNA sola fórmula en todo el material, y te prometo que la vas a entender. Esto es mecánica, no matemática avanzada. Es la diferencia entre el que "usa Cursor" y el que diseña sistemas de agentes que entregan software confiable.
Es gratis, es en vivo, y venimos con todo: se aprende, se pregunta, se charla, hacemos comunidad.
Este viernes:
🇪🇸 21:00
🇦🇷 16:00
🇨🇱 15:00
🇵🇪 🇨🇴 14:00
🇲🇽 13:00
🇺🇸 NY 15:00 / LA 12:00
Todos los links acá:
doras.to/gentleman-prog…
Traete algo para tomar, comidita, y las ganas de entender la máquina de una vez por todas.
Éxitos, nos vemos ahí, mis locuritas cósmicas. AYUDEN A DIFUNDIR !!
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@PizzaL0sViernes La API es igual que la de Docker y podman es rootless, corre sin necesidad de permisos de usuario
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Este parón de Abril me ha recordado al parón de verano.
Ese momento del año donde los pilotos están en barquitos, playitas, conciertos y en general, haciendo el lerdo. Todos menos uno.
- Sesion de Karting matinal
- Gimnasio para ponerse el cuello como un T-Rex
- Llamadita a la sede de aston martin para que espabilen
- Sesión de Karting vespertina
- Rutita con la bici
- Sesión de Karting nocturna
Esta suele ser la rutina de Alo Oficial en Agosto.
Todo esto con 42 años. Y lo único que consigue a cambio es el peor coche de la historia de la F1.
Que injusticia.




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Este hilo es para parar un momento, respirar y dar las gracias. En 72h todo esto ha escalado a un nivel que nunca imaginé: prensa, más de 10k recaudados, mensajes de oncólogos de todo el mundo y la comunidad tech volcada con ideas para usar IA en cáncer.
Empecé pidiendo ayuda para un caso ultra raro de cáncer de mama metastásico, pensando que igual alguien, en algún sitio, podría interesarse por investigarlo. Lo que ha pasado después demuestra que las redes, usadas con responsabilidad, pueden abrir puertas reales entre pacientes, oncólogos e investigadores.
La comunidad tech y de IA se ha tomado esto muy en serio: gente proponiendo modelos, creando repos de apps, para hacer accesible la información compleja. De aquí van a salir ideas muy interesantes para quienes vengan detrás de mí.
Quiero que quede claro: todo esto no va solo de mí. Va de que los casos raros dejen de ser notas a pie de página y pasen a ser datos, estudios, opciones reales. Cada euro donado y cada retuit está empujando esa idea. Gracias, de verdad.
En la bio tenéis el enlace para quien quiera seguir apoyando la parte de investigación y pruebas avanzadas de mi caso. Y, sobre todo, seguid haciendo ruido inteligente: preguntando, compartiendo información buena, conectando ciencia y personas. Eso también salva vidas.
Ahora viajo a Madrid a seguir avanzando con todo esto, se vienen cosas increíbles.
GRACIAS 💜

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@JordiNeil Yo usaria embeddings tanto para el usuario como para las peliculas. Por similitud de vectores ya te da el porcentaje de recomendación
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La respuesta rápida y fácil sería KMeans (la realidad es que KNN sería más complicado implementar por la necesidad de etiquetas). Pero el reto no esta ahí creo yo. Los filtrados colaborativos y de contenido funcionan bien pero generan un ciclo donde no se ven cosas nuevas y se vuelve monótono.
Una persona puede tener gustos variados, o puede tener momentos en que quiere algo completamente nuevo. Además de que debes dejar cierto porcentaje de recomendaciones al azar para explorar nuevas recompensas.
Si ya saben a qué técnicas voy...
Yes, yo agregaría una parte de aprendizaje por refuerzo porque los modelos como KMeans cuando la dimensionalidad es muy alta, el cambiar de posición un punto, es decir, que una persona cambie de gustos es demasiado lento. Prácticamente después de cierto tiempo usando ese sistema, tendrías muy poca variedad. Mientras los sistemas de recompensas de aprendizaje por refuerzo son bastante flexibles. Puedes moverte rápidamente entre gustos. Además de que no necesitas una gran dimensionalidad como KMeans. En RL el espacio puede ser más pequeño y contener mucha información sobre los gustos del agente. O podrían usarse algoritmos como PPO.
En todo caso, los modelos de RL pueden usarse como ML online, donde la recompensa es considerada en tiempo real y se modifican las acciones (recomendaciones inmediatamente). No se necesita recalcular el entorno completo cada cierto tiempo como habría que hacerlo con KMeans. Si usas KMeans, la única forma de permitir cambio de gustos, es reentrenando completamente el modelo con la nueva data, esto puede ser lento y generar delay en las recomendaciones.
Entonces lo que yo haría: pedírselo a Claude code.
Martí@BettaTech
Entrevista técnica: ¿Cómo diseñarías un sistema de recomendación como el de Netflix o Spotify?
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🚨Verstappen carga contra los nuevos monoplazas
💥"La sensación no es de un Fórmula 1, se siente más como un Fórmula E con esteroides"
😳"Como piloto puro, disfruto de conducir a tope y, de momento, no puedes pilotar a tope. Lo que haces como piloto tiene mucho efecto en el lado de la energía y, para mí, eso no es Fórmula 1"
#F1 #F1Testing

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QUE NO ES UNA ZONA GRIS. NO ES UNA LAGUNA. SON TRAMPAS
En la normativa pone claramente que NO está permitido que esto se modifique en ningún momento de un GP
El problema es que no tienen como medirlo, saben que hacen trampas pero no quieren cambiar el sistema de medición porque entonces 8 coches no empezarían la carrera en Australia


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@hiayoola Open-source alternative: Rocket github.com/RocketChat/Roc…
You can deploy on railway like plug and play.
railway.com/deploy/d9aKGD
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INOLVIDABLE discurso de Fernando, lo mejor que le he escuchado en directo.
Le preguntan por hacer pleno a compañeros de equipo en tres décadas diferentes.
"No hace falta que lo diga yo, ¿no? Al final este es un deporte que lo mide el cronómetro. Que da igual lo que digas, da igual lo que hagas. El cronómetro va a dictar sentencia, los resultados son muy relativos porque dependes mucho del coche. Está siendo uno de los peores años en cuanto a resultados pero quizás, en lo personal, uno de los mejores.
Imposible de explicar. No quiero que nadie lo entienda en casa porque no lo van a entender y es así como tiene que ser, ¿no? Cada uno se especialice en lo que tiene que especializarse pero aquí, en el paddock, seguramente este es uno de los años que más valor ha tenido y que más respetado me siento".
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just so we're clear:
Antigravity is a Windsurf wrapper
Windsurf is a VSCode wrapper
VSCode is an Electron wrapper
Electron is a Chromium wrapper
Chromium is a C++ wrapper
C++ is a C wrapper
C is an Assembly wrapper
Assembly is a Machine Code wrapper
Machine Code is a Binary wrapper
Binary is a Physics wrapper
Physics is a Math wrapper
Math is a Logic wrapper
Logic is a Philosophy wrapper
Philosophy is a Humans wrapper
Humans are a Carbon wrapper
Carbon is a Star-forged-matter wrapper
Stars are a Gravity wrapper
Gravity is… definitely not an Antigravity wrapper
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