Alejandro

I like to investigate, create digital products, I like 2 learn and apply my knowledge some times 2 resolve some kind of problem, sometimes for pure enthusiasm

[Alejandro @Alezdor]

@midudev Minimax H3, Modelos y tiempos de generación en distintas calidades

[MiniMax (official) @MiniMax_AI]

4K image generation in 10 seconds! ⚡

Meet MiniMax H3-Image.

16 million pixel resolution. Stunning realism. Precise prompt following & editing. Up to 16 reference images. All in 10 seconds.

And it's open-weight. 🚀

Available now via our API, MiniMax Code, and Hailuo AI — with 50% off 16MP+ generations during launch week!

Can't wait to see what you create. 🔥
Hugging Face: https://t.co/bpbJAIvXg0
API: https://t.co/avbsq6GAcM
MiniMax Code: https://t.co/GmxLmDurCL

[Alejandro @Alezdor]

@fedepardog Hola Fede. Yo he estado experimentando con uno cuando tengo tiempo. Igual podemos hablar mas adelante y comparar notas igual algo de lo que yo tengo se puede sumar a lo tuyo o viceversa

[JeniusTrail @JeniusTrail]

Isaac Newton's Most Productive Quarantine?

From the plague years to calculus, light and gravity—discover the ideas that reshaped science. #IsaacNewton #ScienceHistory

[Jun Song @jun_song]

“AI slop” does not even bother me anymore.

What actually pisses me off is the “human slop”:

people who have zero clue how AI works, yelling that it should be banned.

[Alejandro @Alezdor]

NVIDIA publica un ciclo práctico para mejorar agentes sin tocar solo el modelo: NeMo Compass saca un backlog de fallos desde trazas, Eval Author convierte eso en evaluaciones (Harbor / NeMo Gym) y luego cambias una pieza del harness y mides otra vez.

En su ejemplo Hermes, un ajuste en el system prompt (SOUL.md) pasa las evals de development y held-out a 6/6 y baja tool calls. En un agente de ingeniería de Dassault Systèmes reportan 142→0 tool calls malformados, +28% relativo en el score del workflow y 35% menos tool calls por run en seis escenarios.

La idea que me queda: el harness es superficie de optimización tan real como el modelo. Trazas → test → un cambio → held-out. Muy accionable si ya tienes agentes en producción.

Lo voy a probar con el agente que estoy construyendo 😆
https://t.co/ohl58Q21CY

[Alejandro @Alezdor]

Apple ML Research publica un enfoque de retrieval aprendido para RAG: en lugar de indexar solo la geometría de las keys, entrenan redes pequeñas (SupportNet / KeyNet) offline para enrutar y reescribir queries según cómo se comportan de verdad en producción.

En Natural Questions (~2,6M pasajes) reportan, entre otras cifras, routing ~1,9× más rápido a ~95% de recall frente a centroides, y con KeyNet + IVF hasta ~8× menos latencia para llegar al 99% de recall. La intuición es clara: en RAG pregunta corta ≠ documento largo, y si conoces la distribución de queries puedes amortizar cómputo.

Si montas RAG en serio, este paper de ICML 2026 merece una lectura: empuja el retrieval hacia “aprendido para tus queries”, no genérico para cualquier vector.

https://t.co/wknGouaDFa

[Alejandro @Alezdor]

Vercel Schedules ya está en beta pública en todos los planes, y llega como sucesor de los Cron Jobs.

Sirve para lanzar tareas de forma recurrente o en un momento concreto, en producción, preview o entornos personalizados. Puedes definirlas en vercel.json, apuntando a una Function privada, a una ruta HTTP o a un topic de Vercel Queues, o crearlas en tiempo de ejecución. Cualquiera se puede activar, desactivar o lanzar a mano sin volver a desplegar.

Los Cron Jobs actuales siguen funcionando y hay guía de migración. El plan Hobby incluye 500 creaciones y 5.000 ejecuciones al mes.

Lo que más me llama es poder crearlas en runtime: que la propia app o un agente programe su siguiente tarea sin tocar configuración ni hacer redeploy. En Apto B, que vive en Vercel, es de lo primero que probare para recordatorios y procesos diferidos.

[Vercel @vercel]

Vercel Schedules is now in public beta.

Agents and applications can now schedule and manage their own work.

▪︎ Define static jobs once in code
▪︎ Create dynamic ones at runtime
▪︎ Run in any environment, including preview
https://t.co/yDAYTPzbi6

[Alejandro @Alezdor]

Thinking Machines Lab ha presentado Inkling 2 Small, la segunda generación de su familia Inkling.

Es un MoE con 594B de parámetros totales y 17B activos, con entrada de imagen y esfuerzo variable. Según el blog oficial, marca unos 30,6 en el Artificial Analysis Index v5.0 (ellos lo redondean a 31 en X). Ya está en Tinker para inferencia y fine-tuning con pesos cerrados; planean liberar los pesos completos bajo Apache 2.0 la semana que viene, tras pruebas de seguridad externas.

Para quien entrena modelos a medida, lo jugoso es que el customizing en Tinker está disponible desde el día uno, con la apertura de pesos en camino.

[Thinking Machines @thinkymachines]

Introducing Inkling 2 Small. Scoring 31 on the AA Intelligence Index, it's a big jump over its predecessor.

Inkling 2 Small is available for fine-tuning and inference on Tinker today, with full weight release planned soon.

https://t.co/VR02tw73fJ

[Alejandro @Alezdor]

Por acá yo con un M5 de 24 lo que les recomiendo es que esperen un poco mas y si van invertir ese dinero mejor en el miniordenador con el chip RTX Spark que va sacar NVidia para finales de año directamente tiene potencia y capacidad para ejecutar modelos locales bastantes grandes, ademas de la ventaja del cuda y la Ram de 128 unificada, lo hacen como su server y acceden desde sus ordenadores vamos me parece mejor que gastar un pastizal en otro mac que se ven muy limitados para IA por la poca compatibilidad y rendimiento actual de mlx

[Alejandro @Alezdor]

Hey @jonathan_wilke, I’m the guy who always arrives late — the one who shows up when the party’s already over.

Built https://t.co/yww9YRyhcP anyway.

Better late than never, right? 😅

[Jonathan Wilke @jonathan_wilke]

Fun fact about building https://t.co/ZElVA2hguv:

I had never heard of the million dollar homepage before someone told me about it after seeing outbid.

Had I known about it I would probably not have built outbid because I would have felt like a copycat.

[JeniusTrail @JeniusTrail]

Do You Really Know Albert Einstein?

A patent clerk changed space, time, light, and gravity—ideas that still power GPS, solar cells, and gravitational-wave science.

#AlbertEinstein #Physics #JeniusTrail

[Alejandro @Alezdor]

Some times the most impressive histories where protagonist by a human like you

[Alejandro @Alezdor]

@mdqmatias https://t.co/tAqJOqsnxT

[Alejandro @Alezdor]

Si tienes un vps + dominio y contratas un servicio de correo, estás tirando dinero.

[Alejandro @Alezdor]

Sabías que #OpenAI ofrece un modelo gratuito para moderación de contenido acepta texto, e imágenes las analiza y te da el resultado incluso con la api es free
el modelo es:
omni-moderation-latest

De nada😉

[Alejandro @Alezdor]

@Dinosaurwalk33 @hayakore Antes de la IA tambien se podia falsear una imagen o video eh…

[Alejandro @Alezdor]

@MiguelCamba @eduarD3V_ Funciona para video? Por ejemplo minimax h3?

[Alejandro @Alezdor]

@_axtone Probablemente ya hayas visto todos los populares… Te dejo una verdadera joya escondida por aca:
Disponible: En Disney

Summer Time Rendering

[Alejandro @Alezdor]

@fedepardog Muy interesante lo que comentas tienes mi follow