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TL;DR Al depurar el mismo fallo, dejé de culpar al modelo. Siempre eran los mismos tres problemas: resultados estructurados rotos, fallas de validación silenciosas y canalizaciones que parecían estar bien…
TL;DR una implementación funcional completa en Python puro, con números de referencia reales. La mayoría de los equipos evalúan las respuestas del LLM leyéndolas y adivinando. Eso se rompe en…
Ejecutar agentes de IA en un script local es sencillo. Ejecutarlos de manera confiable en producción en todos los equipos, en todos los reinicios y con entornos aislados por contexto…
, un alumno me envió un mensaje sobre una respuesta incorrecta. Le había preguntado al tutor sobre un concepto de uno de mis tutoriales de IA generativa. La respuesta parecía…
TL;DR RAG encontró el documento correcto. El LLM todavía lo contradecía. Ése es el fallo que detecta este sistema. Cinco patrones de error: contradicciones numéricas, citas falsas, cambios de negación,…
Los NaN no se originan donde aparecen: se propagan silenciosamente a través de las capas torch.autograd.set_detect_anomaly es demasiado lento y a menudo engañoso para una depuración real. Un detector basado…
TL;DR: un experimento controlado de cuatro fases en Python puro, con números de referencia reales. Sin clave API. Sin GPU. Se ejecuta en menos de 10 segundos. A medida que…
TL;DR una implementación funcional completa en Python puro, con números de referencia reales. Los sistemas RAG se rompen cuando el contexto crece más allá de unos pocos giros. El verdadero…
Cuando inicias una nueva sesión de chat con tu asistente de codificación de IA (ya sea Cursor, Claude Code, Windsurf o Cortex Code), básicamente estás comenzando desde cero. El asistente…
En este artículo, aprenderá por qué las aplicaciones de producción de IA necesitan tanto una base de datos vectorial para la recuperación semántica como una base de datos relacional para…