Fundador de LeadingDev e Ingeniero Software. Desplegando aplicaciones en producción desde 2009. Divulgo sobre Inteligencia Artificial y tecnología.

Madrid, Comunidad de Madrid
Joined April 2009
Llevo tiempo con mono de hacer algo diferente, fuera de desarrollar software "corporativo". Voy a montar una página web (gratuita) dirigida a aquella gente que quiera aprender Machine Learning o Inteligencia Artificial. 📖 Por una parte, para que sea un recurso útil de aprendizaje, se me ha ocurrido: - Hacer un roadmap sobre cómo empezar a estudiar inteligencia artificial. (En realidad no sería un roadmap sino más bien un árbol de skills o habilidades, donde puedes seguir el camino que te interese) Desde Machine Learning hasta las Inteligencias Artificiales generativas. - Organizar todos los recursos que tengo sobre cada tema dentro de ese roadmap. Recursos gratuitos principalmente. 🥼 Por otra parte, quiero que esta web también sea un laboratorio para hacer demostraciones e implementaciones de herramientas IA. Por ejemplo, con todo lo nuevo que se puede hacer con la API de OpenAI, montar pequeñas demos, explicarlas técnicamente y compartir el código fuente. 👨🏻‍💻 Y todo esto sin más pretensión de que sea un hobby sobre algo que me apasiona. Además, podría hacer un #buildinpublic aquí mismo en Twitter con vosotros e ir compartiendo el proceso de crear algo así desde cero. Déjame un ❤️ si te interesa, y se aceptan cualquier tipo de ideas o sugerencias. ¡Gracias!
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La Universidad de Stanford ha publicado tarjetas ilustradas sobre los fundamentos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning 👇 1/3
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Además, al pulsar en cualquiera de las tarjetas, accedes a los apuntes del tema. 2/3
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Creo que es un recurso muy útil para tener siempre a mano. Aquí os dejo el enlace: 🔗 stanford.edu/~shervine/teach… 3/3
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Según los resultados que adjunto, parece que la mayoría lo considera normal. Sinceramente, yo también. Creo que pasará algún tiempo hasta que veamos otro avance tan significativo como los embeddings, la arquitectura transformer y su combinación con redes neuronales difusas. Pero bueno, tal vez me equivoque y el hype con OpenAI y Q* sea legítimo. 🤷🏻‍♂️
Si el desarrollo de la Inteligencia Artificial se volviera logarítmico en vez de exponencial, es decir, que los avances fueran cada vez menores porque estamos acercándonos al límite de lo que permite la tecnología actual... ¿Cómo te sentirías?
26%Decepcionado, quiero más
46%Lo vería normal
28%Tranquilo, quiero paz
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Aquí os dejo esto y me voy: Una IA que le das una persona, una prenda, y te las combina. Link para usarla (gratis) en el primer comentario.
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‼️ He actualizado la plantilla para iniciar un proyecto backend de IA, incluyendo un nuevo y muy interesante ejemplo 👇 Ahora incluye un endpoint que permite, desde el backend, realizar streaming de las respuestas de cualquier modelo LLM utilizando LangChain. Os dejo a continuación un vídeo de demostración del endpoint, así como la URL del repositorio con el README.md actualizado, donde encontraréis las instrucciones para su uso: 🔗 github.com/fjyaniez/python-b… Os recuerdo que esta plantilla está basada en el siguiente stack tecnológico: 🟢 Python: Cuenta con el ecosistema de librerías más extenso para desarrollar machine learning y deep learning. 🟢 FastAPI: Un framework moderno, rápido y ligero para desarrollar APIs con Python. 🟢 SQLModel: Un ORM que gestiona la base de datos y ofrece validaciones integradas (basado en SQLAlchemy y Pydantic). 🟢 SQLAlchemy Admin: Basado en Tablier, es la forma más sencilla y recomendada de tener un panel de administración para tu API hecha con FastAPI. 🟢 LangChain: Un framework de código abierto que simplifica la creación de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
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Hace unos días, algunos afirmaban: ‼️ "X va mejor que nunca" Pero la realidad es más compleja 🤷🏻‍♂️ La compra de Twitter por parte de Elon Musk ha batido todos los récords como la peor operación financiera desde la crisis del 2008. Algunos datos 👇 🟢 En 2022, Musk ofreció 44.000 millones de dólares. Ahora su valor de mercado se estima en 12.500 millones. Una caída de más del 70%. 🟢 Sus ganancias cayeron un 40% solo en el primer año. En el segundo trimestre de 2024, la caída ha sido del 84% en comparación con 2022. 🟢 Casi todos los despidos fueron en los equipos de moderación. Esta ausencia de moderación ha fomentado que los discursos de odio se propaguen sin control. 🟢 Los anunciantes han abandonado la plataforma debido al punto anterior. 🟢 Por lo tanto, no parece que las pérdidas financieras vayan a mejorar a medio o largo plazo. La operación de Twitter me recuerda un poco a lo que le pasó a WeWork. En ambos casos, se trata de una deuda inmovilizada y difícil de vender. Pero debido a la alta deuda y los bancos involucrados, no se va a dejar caer. Pero oye, que aquí seguimos. Quizás por el efecto red (nuestros contactos siguen aquí) o porque todavía no tenemos una alternativa a la altura 🤷🏻‍♂️
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¿Vas a iniciar un proyecto de IA? Este es el stack tecnológico que debes usar: 🟢 Python: Cuenta con el ecosistema de librerías más extenso para desarrollar machine learning y deep learning. 🟢 FastAPI: Un framework moderno, rápido y ligero para desarrollar APIs con Python. 🟢 SQLModel: Un ORM que gestiona la base de datos y ofrece validaciones integradas (basado en SQLAlchemy y Pydantic). 🟢 SQLAlchemy Admin: Basado en Tablier, es la forma más sencilla y recomendada de tener un panel de administración para tu API hecha con FastAPI. ¿Quieres una plantilla con este stack ya listo para ponerte a desarrollar? Comenta con la palabra "repo" y te mando el enlace del repositorio por DM.
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Estoy añadiendo un endpoint de ejemplo para hacer streaming de la respuesta de cualquier LLM de tu elección. De esta forma, el frontend no tiene que esperar a que se genere la respuesta completa antes de renderizarla. Puede empezar a mostrarla tan pronto como los primeros tokens han sido generados.
¿Vas a iniciar un proyecto de IA? Este es el stack tecnológico que debes usar: 🟢 Python: Cuenta con el ecosistema de librerías más extenso para desarrollar machine learning y deep learning. 🟢 FastAPI: Un framework moderno, rápido y ligero para desarrollar APIs con Python. 🟢 SQLModel: Un ORM que gestiona la base de datos y ofrece validaciones integradas (basado en SQLAlchemy y Pydantic). 🟢 SQLAlchemy Admin: Basado en Tablier, es la forma más sencilla y recomendada de tener un panel de administración para tu API hecha con FastAPI. ¿Quieres una plantilla con este stack ya listo para ponerte a desarrollar? Comenta con la palabra "repo" y te mando el enlace del repositorio por DM.
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Si el desarrollo de la Inteligencia Artificial se volviera logarítmico en vez de exponencial, es decir, que los avances fueran cada vez menores porque estamos acercándonos al límite de lo que permite la tecnología actual... ¿Cómo te sentirías?
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GPT-2 → Feb 2019 GPT-3 → Jun 2020 GPT-3.5 → Mar 2022 GPT-4 → Mar 2023 GPT-4o → May 2024 GPT-4o mini → Jul 2024
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Este tipo de trabajo si que va a desaparecer por culpa de la IA más pronto que tarde. Los call-center van a ser cosa del pasado.
Today, marks a major milestone for us. We’ve closed our series A with $22M in funding. As we emerge from stealth, we wanted to formally introduce you to Bland, Your newest AI employee. Bland is a customizable phone calling agent that sounds just like a human. It can: 🗣️Talk in any language or voice 🤖Be designed for any use case ☎️Handle millions of calls simultaneously. 24/7. Bland does all of this without hallucination - and that’s just the start. But we'll let it speak for itself... Call Now: Bland.ai
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Creo que va siendo hora de ponerme en serio con @Gradio y empezar a usarlo para compartir contenido en IA101.
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Truco express para entender rápidamente qué hace un trozo de código fuente gracias a la IA: Pega el código en tu chatbot favorito y dile: "Create a mermaid flowchart from this code".
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Luego, copiad la respuesta y dirigíos a vuestro visualizador Mermaid favorito (o al primero que encontréis en Google), y tendréis el flujo del programa en un bonito diagrama 👇
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El motor de Doom simulado por una red neuronal 🤯
Google presents Diffusion Models Are Real-Time Game Engines discuss: huggingface.co/papers/2408.1… We present GameNGen, the first game engine powered entirely by a neural model that enables real-time interaction with a complex environment over long trajectories at high quality. GameNGen can interactively simulate the classic game DOOM at over 20 frames per second on a single TPU. Next frame prediction achieves a PSNR of 29.4, comparable to lossy JPEG compression. Human raters are only slightly better than random chance at distinguishing short clips of the game from clips of the simulation. GameNGen is trained in two phases: (1) an RL-agent learns to play the game and the training sessions are recorded, and (2) a diffusion model is trained to produce the next frame, conditioned on the sequence of past frames and actions. Conditioning augmentations enable stable auto-regressive generation over long trajectories.
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Este es un robot que limpia baños y oficinas de manera totalmente autónoma. No es el futuro: es un producto de la empresa Somatic que ya se puede contratar en EE.UU. Vienen tiempos interesantes.
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Esto es lo que tengo que pagar por dos chándals completos de talla 8 años y dos de talla 10. Sin contar zapatillas ni abrigo. Y solo para dos días a la semana de educación física (luego tengo que comprar aparte los otros uniformes para diario). Colegio concertado en Madrid. 🥲🥲🥲
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