Blog técnico sobre IA aplicada. Explorando y documentando lo que aprendo.
RAG, agentes, y cómo llevar proyectos de IA del prototipo a producción.
MLOps optimiza modelos. AgentOps coordina agentes autónomos que razonan, actúan y se auto-corrigen. Descubre por qué esta evolución requiere un nuevo conjunto de herramientas, métricas y arquitecturas.
Anthropic demuestra que la asistencia de IA deteriora la comprensión conceptual, lectura de código y debugging sin mejorar significativamente la productividad. Sin embargo, identifica 3 patrones de uso que preservan el aprendizaje mientras se aprovecha la IA.
MIT propone RLMs, un paradigma de inferencia que permite a los LLMs procesar prompts 100× más largos que su context window usando recursión y un entorno REPL, alcanzando 91.33% de precisión en tareas donde GPT-5 estándar falla completamente.
Anthropic lanza Claude Opus 4.6 con mejoras significativas en razonamiento, código y contexto extendido. Con 1M tokens de contexto en beta y liderazgo en benchmarks de razonamiento económico, Opus 4.6 redefine lo que esperamos de modelos de frontera.
Explicaciones claras de conceptos fundamentales de IA
1 artículoAnálisis de papers de investigación en IA
18 artículosGuías paso a paso para implementar soluciones
8 artículosDocumentando proyectos reales de principio a fin
1 artículoNoticias y actualizaciones sobre avances en IA
6 artículos