Juan Flores @Anyoneelse25

@JulioH2149 @googleargentina Si entras a Google Argentina agregar certificado a curso de IA avalado por Google

@Don_Peligno @FinanzasArgy Por qué se dispararia? Dolares en el bcra, probablemente Trump vuelva a contener el dolar en Argentina y ellos ganando guita. Va a ser un año muy tranqui a mi forma de verlo.

@anibal De que sirve todo tan barato? Si la calidad en el caso deepseek no se asemeja a claude. En mi caso para programación demasiados errores para simples scripts.

@atlasfunded OK, espero mi cuenta.

best 15 accounts to follow in AI: @karpathy = LLMs king @steipete = built openclaw @gregisenberg = startup ideas king @rileybrown = vibecode king @jackfriks = solo apps king @levelsio = startups king @marclou = startups king @EXM7777 = AI ops + systems king @eptwts = AI money twitter king @godofprompt = prompt king @vasuman = AI agents king @AmirMushich= AI ads king @0xROAS = AI UGCs king @egeberkina = AI images king @MengTo= AI landing pages king follow them all and learn.

@AlfinCodes Arch linux + dwm 😎

@beerrebe Pero desde el primer día de chatgpt qué inventaron "Ai prompt engineer" y si queres calidad hay que aprender realmente programación sino te devuelve código basura

Cómo convertirte en un Ingeniero de IA en los próximos 6 meses El objetivo final es que seas capaz de: - Construir aplicaciones LLM de extremo a extremo - Utilizar APIs de OpenAI, Anthropic y stacks open-source - Diseñar prompts y gestionar contexto correctamente - Implementar tool calling y structured outputs - Desplegar proyectos reales en producción Ahora sí, esta es una hoja de ruta práctica mes a mes: Mes 1: Afianzar programación y fundamentos Qué tienes que aprender: - Python a buen nivel - Git y GitHub - Uso básico de terminal / CLI - JSON, APIs, HTTP y conceptos básicos de async - SQL básico - Manipulación de datos con pandas - Entornos virtuales y gestión de paquetes - Manejo de errores - FastAPI o Flask Objetivo del mes: Ser capaz de construir APIs simples y entender cómo se comunican las aplicaciones modernas. Mes 2: Dominar el desarrollo de aplicaciones LLM Qué aprender: - Fundamentos de prompting - Diferencia entre instrucciones de sistema y usuario - Structured outputs y JSON schemas - Function calling / tool calling - Streaming responses - Gestión del estado de conversación - Conceptos básicos de costes, latencia y tokens - Manejo de fallos * Seguridad básica y prompt injection awareness Objetivo del mes: Poder construir aplicaciones funcionales con modelos LLM reales. Mes 3: Aprender RAG correctamente Qué aprender: - Embeddings - Chunking - Bases de datos vectoriales - Filtrado por metadatos - Reranking - Problemas de calidad de recuperación - Reducción de alucinaciones - Grounding y citas Objetivo del mes: Crear sistemas capaces de responder usando información personalizada y fiable. Mes 4: Agentes, herramientas, workflows y evaluación Qué aprender: - Bucles de agentes - Selección de herramientas - Gestión de estado - Reintentos y recuperación de errores - Cuándo NO usar agentes - Workflows multi-step - Evaluation harnesses - Métricas de éxito de tareas Objetivo del mes: Diseñar sistemas más autónomos y fiables para resolver tareas complejas. Mes 5: Despliegue, producto y fiabilidad Qué aprender: - Patrones de producción con FastAPI - Docker - Trabajos en segundo plano - Colas y procesamiento asíncrono - Auth y seguridad de API keys - Logging y observabilidad - Gestión de prompts y versionado - Dashboards de evaluación - Monitorización de costes - Rate limits - Caché Objetivo del mes: Desplegar aplicaciones reales listas para usuarios y producción. Mes 6: Especializarte y prepararte para conseguir trabajo Todo lo aprendido puede orientarse hacia distintas especializaciones. La clave es elegir una dirección y construir proyectos reales alrededor de ella. Dirección 1: AI Product Engineer Ideal si quieres entrar rápido en startups o productos AI. Vas a tener que enfocarte en: - Aplicaciones LLM - Sistemas RAG - Agentes - Despliegue - UX y experiencia de producto Dirección 2: Applied ML / LLM Engineer Ideal si te interesa más el lado técnico y de modelos. Tu misión será enfocarte en: - Fine-tuning - Cuándo usar fine-tuning vs prompting - Evaluación de modelos - Optimización de inferencia - Modelos open-source - Pipelines de entrenamiento Dirección 3: AI Automation Engineer Ideal si te gusta automatizar procesos y crear sistemas integrados. Enfócate en: - Orquestación de workflows - Automatización de procesos de negocio - Sistemas multi-herramienta - Integraciones con CRM, documentación, email, soporte y operaciones La clave de toda esta hoja de ruta 👇 No basta con estudiar teoría. Cada concepto debe ponerse en práctica construyendo proyectos reales. Al llegar al sexto mes deberías tener: - Varios proyectos funcionales - Un portfolio sólido - Experiencia práctica resolviendo problemas reales - Capacidad para trabajar como AI Engineer junior o freelance Guárdalo y vuelve a revisarlo mientras avances, me lo agradecerás en unos años.

@anibal x.com/CommandCodeAI/…

Command Code @CommandCodeAI

3 weeks ago

A dollar for $40 of DeepSeek V4 Pro usage? Hard to say no to that.

103 77 1K 1.5M 890

enjoy :) github.com/tashfeenahmed/…

@david_attisaas Hermes agent o openclaw funcionarian correctamente con este proyecto?

¿Estás cansado de pagar por APIs de WhatsApp que te limitan, te cobran por mensaje o te atan a un proveedor externo que controla todo? ¿Buscas una solución profesional, moderna y que puedas tener 100% bajo tu control sin vendor lock-in? [OpenWA] es un gateway de API para WhatsApp gratuito, open source y self-hosted. Te permite enviar y recibir mensajes, gestionar sesiones, configurar webhooks y automatizar flujos completos a través de una REST API limpia y bien documentada, sin pagar licencias ni depender de nadie. No es solo "otro wrapper". Está construido con un stack serio: NestJS 11 + TypeScript en el backend y un dashboard web en React. Todo pensado para que sea fácil de usar, mantener y escalar. Sus características más potentes incluyen: - Soporte real para múltiples sesiones. Puedes tener varias cuentas de WhatsApp funcionando al mismo tiempo en una misma instancia sin complicaciones. - Webhooks con firma HMAC para recibir eventos en tiempo real de forma segura (mensajes recibidos, entregados, leídos, etc.). - Una API completa que cubre texto, multimedia (imágenes, videos, documentos, audio), reacciones, grupos, canales de WhatsApp y gestión de etiquetas. - Arquitectura pluggable de verdad: eliges SQLite o PostgreSQL, almacenamiento local o S3/MinIO, y caché en memoria o Redis. Puedes empezar simple y escalar cuando lo necesites sin reescribir nada. - Funciones pensadas para uso serio: rate limiting, whitelisting por CIDR, logging de auditoría completo y soporte de proxies por sesión. El despliegue es de los más simples que he visto. Con Docker Compose levantas todo en minutos: API + dashboard + documentación Swagger lista para usar. Es ideal para developers que quieren construir bots, sistemas de soporte automatizado, integraciones con CRMs, herramientas internas o cualquier flujo conversacional que necesite WhatsApp de forma programática y confiable. Y lo mejor: es open source bajo licencia MIT. Puedes revisar el código completo, adaptarlo, auditarlo o contribuir. No hay cajas negras ni dependencias ocultas. Si valoras el control sobre tus datos y tus comunicaciones, y quieres una alternativa real y profesional a las soluciones cerradas o de pago, OpenWA es de esas herramientas que vale la pena tener en el radar. Con casi 900 estrellas ya está demostrando que hay mucha gente buscando exactamente esto. REPOOO👇

people think running AI locally requires: → $3,000 MacBook Pro → RTX 4090 → $20/month cloud subscription nvidia just dropped a $249 computer. 67 TOPS. runs llama 3.1-8B locally. no internet. no API. no monthly fee. ever. smaller than your router. costs the same as AirPods. runs the same models you pay $240/year to access via ChatGPT. the local AI era just got a price tag. $249.

self.dll @seelffff

4 weeks ago

x.com/i/article/2053…

24 145 1K 1.9M 4K

@ChefPacoAlmeida Por qué usa coca cola en vez de aceite?

Un japonés descubrió antes que nadie cómo aprovechar realmente el potencial de Claude Code. Instala “Find Skills”, explica lo que quiere lograr y el sistema le sugiere automáticamente las mejores habilidades entre cientos de opciones. Gracias a eso, su sistema automatizado de YouTube está teniendo un gran éxito.

@RobertJIB1 @Felii_N Son rutas kuka, anda por calle de tierra si no te convence bancar un peaje si lo mantienen correctamente.

@Racalan83 @maps_black Te da miedo que el tipo te bese el cuello o la boca un simple besos entre mejillas en hombres? A mi no me molesta. Ese vértigo qué tenes... Deberías replantearte si te gustan 100% las mujeres

@Racalan83 @maps_black Un acto de fraternidad con la persona que no ves have un tiempo no veo la homosexualidad... (?) cada uno ve lo que quiere, vértigo en la cola diríamos en Argentina

@matias149288 @laderechadiario @JMilei Que invierta un privado y compita contra los camiones, se hacen la guita

@GonzaloHGil @LuisBandeo @mesch en casa si tengo Google nest audio,le digo "hey Google, reproduci rock and pop 95 punto 9 fm en tunein radio". Si te fijas es el nombre oficial con el que aparece la radio. Quizás estas obligado a decirlo tal cual está escrito en la app. Por lo menos me funciona bien en el auto.