Lanzamientos, benchmarks y tutoriales prácticos sobre los modelos que están cambiando cómo construimos software. Sin hype, sin humo.
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El Model Context Protocol se volvió el estándar para conectar herramientas a los LLMs. Montar un servidor propio es sorprendentemente sencillo. Qué expone y cómo diseñarlo.
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Con modelos base tan capaces, el fine-tuning dejó de ser el primer recurso. Cuándo un buen prompt basta, cuándo RAG es la respuesta y cuándo entrenar de verdad compensa.
La latencia percibida importa más que la real. Streaming de tokens, estados intermedios y tool-use visible: cómo hacer que esperar no duela en el frontend.
Un modelo se evalúa por respuesta. Un agente se evalúa por trayectoria: los pasos, las herramientas, el estado final. Cómo montar evals para sistemas que actúan.
La visión en los LLMs pasó de juguete a herramienta de trabajo. Casos reales donde pasar imágenes a un modelo resuelve problemas que el texto solo no podía.
Tu retriever trae documentos aproximadamente relevantes. Un reranker los reordena por relevancia real antes de pasarlos al modelo. Cómo y por qué añadirlo.
Los modelos de razonamiento piensan antes de responder y aciertan más en tareas duras. También tardan más y cuestan más. Una guía sin hype para decidir cuándo usarlos.
Cada lanzamiento importante, con lo que realmente importa para un desarrollador: qué cambió, qué puedes usar hoy y qué todavía no vale la pena.
