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AI Builders Digest

Lo que dijeron hoy quienes construyen la IA de verdad. Una página, unos 3 min de lectura.

Los agentes personales fueron los protagonistas de hoy: Aaron Levie sostiene que la próxima guerra de plataformas se pelea por la atención de los agents y no la de los usuarios, y Nan Yu puso a prueba los límites de Muse para hacer llamadas en el mundo real. Mientras tanto, Richard Socher explicó por qué la AI que se automejora de forma recursiva empieza por la propia investigación en AI, y un VC argumentó que si no programas a diario, no alcanzas a ver lo que viene.

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Aaron Levie

Box CEO

Los agentes personales sacudirán el mercado más que la App Store

El formato de algo como Muse consiste en delegar una tarea y confiar en que se complete de punta a punta, lo que obliga al agent a manejar tus herramientas o a traer las suyas. Eso cambia por quién compites: ya no por la atención del usuario, sino por la del agent. Quien construya las mejores vías para que los agents pidan comida, ejecuten transacciones de ecommerce, reserven vuelos y se conecten con el comercio local será el más usado. Levie lo llama la mayor oportunidad y la mayor disrupción en tecnología de consumo desde la propia App Store.

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Pódcast

The MAD Podcast with Matt Turck

Richard Socher: todo lo que se pueda simular, la AI lo resolverá

La premisa detrás de la ronda de 650 millones de dólares de Recursive es que el progreso científico se estancó porque el conocimiento se fragmentó en miles de subcampos que nadie logra cruzar, y la AI es la herramienta que vuelve a tejerlos. La heurística más afilada de Socher: la capacidad sobrehumana llega allí donde hay un simulador o un verificador, y por eso caen primero las matemáticas y la programación mientras la biología espera por datos. Deja claro que no cree en un despegue brusco, porque los ensayos clínicos siguen tardando años por muy buena que sea la molécula. Dos ideas a contracorriente: la alucinación es una virtud cuando buscas proteínas nuevas, y su propio paper de prompt engineering (DecaNLP) fue rechazado por prácticamente todos los revisores por considerarlo inútil. «Madre mía, qué lejos estamos de los verdaderos límites superiores de cualquiera de los espacios de la inteligencia».

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Nikunj Kothari

Un VC programa dos horas al día y cada día le preguntan por qué

La respuesta de Kothari al DM que recibe todos los días: hoy las cosas se mueven demasiado rápido como para aprender de AI de segunda mano. Divide la inversión en esta época en tres cosas que hay que sentir en carne propia y no escuchar de otros: las capacidades de los modelos, para ver por dónde mejora la próxima generación; las herramientas de infra que los modelos necesitan para tareas de horizonte largo; y las capacidades del harness que hacen posibles las empresas autónomas. Hablar con investigadores y founders sigue funcionando, solo que él nunca aprendió bien sin mancharse las manos. Su propuesta: trastea a diario durante diez días y quedarás enganchado.

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Aditya Agarwal

Los anuncios de agents implican brechas de Estados nación aún no reveladas

Al leer la oleada de lanzamientos de agents de Google, OpenAI y Anthropic, Agarwal da por seguro que varias grandes empresas ya fueron penetradas por actores estatales sin enterarse. El razonamiento está implícito en el momento: la capacidad que vuelve útiles a los agents es la misma que abarata y silencia la intrusión.

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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Lo mejor de esta ola de AI es que todo el mundo quiere construir

La lectura de Rauch más allá del drama de corto plazo: lo que define este momento es que la gente tiene ganas de crear y publicar en lugar de solo consumir, y eso es algo inmensamente bueno. Lo acompañó con el pasaje de la ciudad resplandeciente de Reagan, de 1989, sobre muros con puertas abiertas.

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Peter Yang

Un archivo markdown más una skill convertidos en un motor de recomendaciones semanal

Yang guarda sus valoraciones de películas, series y libros en un simple archivo markdown y le pasa por encima una skill llamada /tastemaker, que cada semana revisa los estrenos y le muestra lo que aún no ha visto. Está preguntando si conviene liberarla como open source. También adelantó un episodio con el responsable de producto de ChatGPT Finances en OpenAI, con seis prompts de finanzas personales para ahorrar impuestos de forma proactiva, exprimir las recompensas de tarjetas de crédito y montar previsiones interactivas camino de la independencia financiera.

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Nan Yu

Ni Muse ni Instinct aceptan hacer llamadas

Yu intentó que ambos agents hicieran llamadas telefónicas y los dos respondieron que no podían, así que preguntó en público si la función todavía se está desplegando. Un dato pequeño sobre la distancia entre las capacidades de agents que se anuncian y las que de verdad están disponibles.

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De dónde sale esto

Los datos provienen del proyecto de código abierto follow-builders, de zarazhangrui, publicado bajo licencia MIT. Los resúmenes los genera un LLM a partir de los feeds públicos de ese proyecto, y los prompts de resumen están adaptados de él. Cada entrada enlaza a su fuente original.

Resúmenes generados automáticamente. Lee el original antes de dar por buena cualquier afirmación.