@TUPROFESORIA

Probando las mejores herramientas de IA | Solo comparto las que realmente valen la pena | IA • Productividad • Tecnología DM pare Collaboraciones

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Claude y ChatGPT muestran mucho menos su razonamiento detallado que antes, y Ethan Mollick señala que eso dificulta corregir a la IA sobre la marcha. Mi truco para tareas largas: primero le pido el plan en unos pasos y de qué no está seguro. Corrijo el plan, y solo después ejecuta.
Ethan Mollick
@emollickOct 27
The end of detailed summarized thinking traces for Claude and ChatGPT (likely both anti-distillation & for UX) has made being a human in the loop challenging. It pushes us towards automation, rather than augmentation, as it has become much harder to weigh in on in-process AI work
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Un consejo sencillo para sacarle más partido a la IA: en cada tarea, pregúntate cómo hacerla un poco más ambiciosa. O te topas con un límite y por fin sabes lo que la herramienta no hace, o descubres que hace mucho más de lo que pensabas. En los dos casos aprendes algo.
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Esther Thomas
@esthxrthoOct 26
We’ve raised a $2.5M pre-seed to fix hardware hiring. The most reliable way to know if an engineer can do the job is to watch them work. In hardware, that’s been almost impossible to do at scale. Colare runs simulation-based assessments that show how candidates actually work, in the tools they’d use on the job, before anyone books an interview. We assess across: - Mechanical (CAD, DFM, FEA) - Electrical (PCB, schematics) - Systems - Manufacturing, & more. Candidates solve problems from first principles. Hiring teams see that across their whole pool, so engineers only interview people who’ve already cleared the bar. We're already working with everyone from seed-stage startups to multi-billion-dollar aerospace manufacturers. If you’re hiring hardware engineers, let’s talk: colare.com/
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Todavía veo a gente vendiendo packs de 500 prompts para ChatGPT como si eso fuera una habilidad extraordinaria. Pero las herramientas avanzan tan rápido que muchos de esos métodos se quedan obsoletos enseguida. Lo realmente interesante ahora es saber conectar las IA con herramientas, darles contexto y automatizar procesos completos. Los prompts siguen siendo útiles, pero hay que empezar a mirar un poco más allá.
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En Twitter parece que todo el mundo usa 15 agentes de IA y tiene automatizada hasta la cafetera. Luego hablas con gente fuera de esta burbuja y muchos todavía no han probado Claude ni una sola vez. Hay una oportunidad enorme enseñando a usar bien estas herramientas, no solo presumiendo de tener 20 agentes abiertos jajaj.
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Thomas Johnson
@AIThomasJohnsonOct 24
Pregunta seria. ¿Preferirías contratar a un desarrollador que usa agentes de IA para escribir y revisar todo su código? ¿O a uno que escribe y revisa absolutamente todo a mano? Porque empiezo a pensar que la respuesta ya no es tan obvia como hace dos años. Sobre todo si tenemos en cuenta la velocidad de ejecución.
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Un prompt que recomiendo a cualquiera que use ChatGPT en proyectos largos: «Resume todo lo que hemos decidido en esta conversación en un brief de proyecto. Incluye el contexto, los objetivos, las limitaciones y los próximos pasos». Copias ese brief en una conversación nueva y puedes seguir sin explicarlo todo otra vez. Es una tontería, pero ahorra muchísimo tiempo.
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Puedes pedirle a ChatGPT que te explique algo cinco veces y quedarte con la sensación de haberlo entendido. Cierra la conversación e intenta hacerlo tú solo. Es increíble lo que puede bajar tu nivel en tres segundos.
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Brady Long
@thisguyknowsaiOct 22
Tons of AI tools help companies scale operations, CRM etc. But payments are the real constraint. That's where everything breaks. I just listened to @jbjerresanders from @uselightinc explain that. Super interesting.
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Ryan Hart
@thisdudelikesAIOct 23
Once AI is ready for finance, the world is gonna be a different place. Strict compliance is the main reason AI hasn't fully exploded in accounting yet. But @john__glasgow and the team at @Meet_campfire are changing that with a deterministic model built specifically for finance.
🤝 Paid partnership
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Ya podemos crear en minutos materiales interactivos para aprender cosas que antes costaban una fortuna desarrollar. ¿No entiendes un concepto? Generas una simulación y lo ves funcionando. Y aun así hay gente que sigue hablando de la IA para aprender como si solo sirviera para hacer trampas. Estamos desaprovechando una barbaridad de posibilidades.
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Un alumno usa ChatGPT para entender un ejercicio y lo acusan de hacer trampas. Un profesor usa ChatGPT para preparar sus clases y lo llaman innovador. ¿Soy el único al que le parece absurdo? El problema nunca fue la herramienta, sino cómo la usas.
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Thomas Johnson
@AIThomasJohnsonOct 21
Es bastante gracioso lo que está pasando con los desarrolladores. Ahora tenemos agentes de IA que escriben casi todo el código por ellos. Y aun así siguen trabajando las mismas horas, o incluso más jajaj. Porque ahora toca revisar, probar, corregir y mantener muchísimo más código. Igual hemos automatizado la parte equivocada del trabajo.
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Resulta que hacer que un modelo «piense más» no es la única forma de mejorar la IA. También puedes conseguir que genere respuestas más rápido optimizando cómo procesa los tokens. Y eso es precisamente lo interesante de EAGLE-4.
Eagle
@EagleCorpOct 20
EAGLE-4 is here. From EAGLE-1 to EAGLE-3, we’ve kept making inference faster. EAGLE-4 is our fastest yet. 961.6 tokens/s on @Alibaba_Qwen’s Qwen3.8-27B with TokenSpeed (BF16, 4× @NVIDIA B300, TP4, one request, T=0). Github: github.com/eagle-hq/EAGLE-4
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Eagle
@EagleCorpOct 20
EAGLE-4 is here. From EAGLE-1 to EAGLE-3, we’ve kept making inference faster. EAGLE-4 is our fastest yet. 961.6 tokens/s on @Alibaba_Qwen’s Qwen3.8-27B with TokenSpeed (BF16, 4× @NVIDIA B300, TP4, one request, T=0). Github: github.com/eagle-hq/EAGLE-4
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Thomas Johnson
@AIThomasJohnsonOct 20
Primero EAGLE. Después EAGLE-2. Luego EAGLE-3. Y ahora EAGLE-4 JAJAJA A este ritmo vamos a tener más secuelas que Fast & Furious.
Eagle
@EagleCorpOct 20
EAGLE-4 is here. From EAGLE-1 to EAGLE-3, we’ve kept making inference faster. EAGLE-4 is our fastest yet. 961.6 tokens/s on @Alibaba_Qwen’s Qwen3.8-27B with TokenSpeed (BF16, 4× @NVIDIA B300, TP4, one request, T=0). Github: github.com/eagle-hq/EAGLE-4
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Pablo Evans
@PabloEvans0Oct 20
Todo el mundo habla de qué modelo es más inteligente. A mí me interesa más cuánto cuesta hacerlo funcionar. Si consigues reducir el coste de inferencia, puedes mejorar los márgenes de miles de productos de IA sin cambiar prácticamente nada de cara al usuario. Por eso me parecen interesantes proyectos como EAGLE-4.
Eagle
@EagleCorpOct 20
EAGLE-4 is here. From EAGLE-1 to EAGLE-3, we’ve kept making inference faster. EAGLE-4 is our fastest yet. 961.6 tokens/s on @Alibaba_Qwen’s Qwen3.8-27B with TokenSpeed (BF16, 4× @NVIDIA B300, TP4, one request, T=0). Github: github.com/eagle-hq/EAGLE-4
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the first thing i'd do in Viggle's JST-2 gallery: fly behind something and turn around. that's where video models usually lose the room
ViggleAI
@ViggleAIOct 19
Today we are releasing JST-2, the world's first full-stack physics-native world foundation model. Many world models learn in pixel/video space. We went back to first principles and built the entire model stack in 3D. Generate a 3D scene in seconds and expand it in real time. Create characters with motion built in, all through one general architecture.
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ADRIAN | PROFESOR IA retweeted
Pablo Evans
@PabloEvans0Oct 20
Cada semana sale un modelo nuevo que supuestamente se come a todos los demás en los benchmarks jajaja Pero si de verdad puedes ejecutar 122B de parámetros en una sola DGX y mantener ese rendimiento, el coste de desarrollar productos con IA puede cambiar bastante. Tengo curiosidad por ver cuánto cuesta realmente usarlo a gran escala.
Ornith
@ornith_Oct 20
Aloha!🌺 Meet Ornith-1.5-122B: No Tradeoff Between Strong and Fast Stronger. Faster. Leaner. Ornith-1.5-122B delivers frontier-level capabilities with exceptional inference efficiency. With superior instruction following, stronger task decomposition, and deeper understanding of real-world workflows, it achieves state-of-the-art performance among open-source models of comparable size, while running on a single NVIDIA DGX card!! Open weights under the MIT license. Coding ✅SWE-bench Verified: 0.845 ✅TB2.1: 0.813 ✅CyberGym: 0.800 ✅NL2Repo: 0.512 Agentic ✅HLE: 0.446 ✅BrowseComp: 0.785 ✅MCP-Atlas: 0.746 ✅Toolathlon: 0.708 🤗Hugging Face: huggingface.co/ornith-ai/Orn… We can’t wait to see what you build with Ornith-1.5-122B.
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Me gustaría ver una comparación con tareas reales, no solo benchmarks. Por ejemplo, darle el mismo proyecto a varios modelos y comprobar cuál necesita menos correcciones humanas.
Ornith
@ornith_Oct 20
Aloha!🌺 Meet Ornith-1.5-122B: No Tradeoff Between Strong and Fast Stronger. Faster. Leaner. Ornith-1.5-122B delivers frontier-level capabilities with exceptional inference efficiency. With superior instruction following, stronger task decomposition, and deeper understanding of real-world workflows, it achieves state-of-the-art performance among open-source models of comparable size, while running on a single NVIDIA DGX card!! Open weights under the MIT license. Coding ✅SWE-bench Verified: 0.845 ✅TB2.1: 0.813 ✅CyberGym: 0.800 ✅NL2Repo: 0.512 Agentic ✅HLE: 0.446 ✅BrowseComp: 0.785 ✅MCP-Atlas: 0.746 ✅Toolathlon: 0.708 🤗Hugging Face: huggingface.co/ornith-ai/Orn… We can’t wait to see what you build with Ornith-1.5-122B.
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