Cuando el modelo es barato, el sistema es el trabajo. LangChain publicó el esquema de cuatro loops que hace que un agente se califique y corrija solo.
Block montó Builderbot: lo etiquetas en Slack e investiga, planea y entrega. 1.500 PRs por semana y 15% del código en producción salen de ahí.
Google formalizó el Open Knowledge Format para que los agentes mantengan tu documentación. Estandariza la estructura, no la verdad. Ahí está el problema real.
Sarah Guo: todo lo que pongas en una tabla pública se puede entrenar. La ventaja durable no está en el modelo, está en el benchmark que solo tú escribes.
Las empresas que graban sus reuniones están construyendo un corpus de IA que sus competidores no tendrán. David Haber de a16z publicó el porqué.
NomadGo prometió 99% de precisión y un conteo 8x más rápido. Starbucks lo desplegó en 11,000 tiendas sin medir contra la barra real. Regresó al manual el lunes.
Cursor, Devin y Replit corren los mismos tres modelos frontera. Cambias el modelo y los productos siguen. Cambias el harness y se rompen. Ese es el moat.
Aakash Gupta nombró esta semana el sistema que ya corremos en IQ Source: tres capas que hacen buscable el razonamiento del equipo en 15 segundos.
Karpathy publicó una bóveda de markdown con 17M+ vistas. Llevamos 18 días corriendo el sistema nervioso completo: sentidos, nervios, sistema inmune.
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