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AI Builders Digest

Lo que dijeron hoy quienes construyen la IA de verdad. Una página, unos 2 min de lectura.

El tema más claro de hoy fue quién controla las herramientas que rodean a los agentes de AI. Varios desarrolladores presentaron formas de ponerlos a trabajar, mientras Modal sostuvo que la infraestructura que rodea las llamadas a los modelos podría acabar siendo más valiosa que las propias llamadas.

Pódcast

Unsupervised Learning

Modal apuesta por una plataforma de AI completa, más allá de servir tokens

Eric, de Modal, sostiene que servir modelos de forma básica se está convirtiendo en una carrera por ofrecer el precio más bajo. «Los clientes no quieren comprar herramientas que solo hagan una cosa». Modal ha lanzado opciones de inferencia con modelos dedicados junto a sus sandboxes y herramientas de entrenamiento. Según Eric, los sandboxes ya representan cerca de un tercio de sus ingresos.

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Andrej Karpathy

Karpathy creó una alternativa a YouTube a partir de 20 años de comentarios de Hacker News

Andrej Karpathy usó Claude para analizar 43 millones de comentarios de Hacker News y encontrar 6.454 videos recomendados repetidamente para HackerTube. Dice que el proyecto le llevó unas dos horas: tras proporcionarle una clave API, un servidor y un dominio, Claude se encargó del código y el despliegue. Su conclusión más amplia es que proyectos que antes llevaban semanas o meses ahora pueden construirse en una mañana.

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Amjad Masad

Replit CEO

Replit puede convertir los comentarios sobre un sitio web en prompts para agentes de desarrollo

Amjad Masad dice que los usuarios de Replit pueden activar un widget de comentarios con un solo ajuste y convertir lo que escriben los visitantes en prompts que los agentes pueden usar para desarrollar el sitio. También prevé que las suscripciones de AI subvencionadas se encarecerán o desaparecerán.

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Aaron Levie

Box CEO

Levie cree que los profesionales del conocimiento pasarán a dirigir agentes

Aaron Levie sostiene que los agentes harán que las personas pasen de realizar tareas con ayuda de AI a dirigir equipos de agentes. Espera los mayores efectos en campos con un uso intensivo de información, como la programación, el trabajo jurídico, la ciberseguridad y la biotecnología, donde los resultados podrían depender menos de las horas trabajadas.

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Guillermo Rauch

Vercel CEO

Rauch anima a los desarrolladores a mantener el control de las herramientas y los datos de sus agentes

Guillermo Rauch defiende mantener el control de los datos, las conexiones y el entorno de ejecución de un agente, sin perder el acceso a distintos modelos. Quiere que los modelos locales y el código abierto sigan avanzando, aunque los modelos más grandes todavía no puedan utilizarse de forma local.

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Peter Yang

Peter Yang no cree que una sola herramienta de AI sirva para todas las tareas

Peter Yang dice que sus herramientas preferidas dependen de la tarea: ChatGPT y Codex para usar el navegador y el ordenador, Claude para diseño y edición de video, y Grok Bot para agentes continuos y tareas programadas. También comparte una pregunta de un director de producto de Google Labs: ¿necesitan algunos productos que las personas interactúen con sus interfaces?

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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.