Julio Alberto Millán

Esposo apasionado, Padre orgulloso y Emprendedor

[Claude @claudeai]

We're extending Claude Fable 5 access on all paid plans, as well as keeping Claude Code’s weekly rate limits 50% higher, through July 19.

[Adais Cásares @adais_casares]

🔴🇪🇸🇻🇪Ayudemos a esta señora, por favor, su familia está en España. Se llama María Milagros y dice que tiene a su familia en las Islas Canarias, en La Gomera. También tiene una hija en Sevilla.

Por favor, ayúdenme a difundir la información para que llegue a sus familiares en España.

[Juan Pablo González 🇻🇪 @Juanegron]

INDIGNANTE | Militares encontraran dólares entre los escombros y, según quienes estaban en el lugar, intentaron quedarse con ellos.

“Sucios, muertos de hambre”.

Ya la población los repele.

[Adais Cásares @adais_casares]

El desgarrador testimonio de un padre de familia que se salvó de las ruinas, pero que no sabe nada de su mujer y sus dos hijos de 5 y 9 años.

[Jorge Olavarria de Halleux @voxclama]

https://t.co/CVIHurjGtu

[CyrilXBT @cyrilXBT]

Obsidian plus Vellum = a second brain that never stops thinking.

Works while you sleep.

Obsidian holds everything you know.

Vellum reasons across it continuously.

Every idea connected. Every pattern surfaced. Every insight waiting when you wake up.

The people who build this tonight will never go back to thinking alone.

Read this and Bookmark it now.

[AI Guides @free_ai_guides]

🚨 BREAKING: Claude has a feature called Red Team Mode.

You can use it to attack your own business the way a competitor, investor, or angry customer would, and fix the weak spots before they become real problems.

Here are 7 prompts to access it: 👇

[Claude @claudeai]

We've redesigned Claude Code on desktop.

You can now run multiple Claude sessions side by side from one window, with a new sidebar to manage them all.

[Julio Alberto Millán @JaMa_BFC]

Hice un pack de Excel con 30+ prompts y 10 flujos automatizados que puedes probar.

Solo quiero que pruebes lo que Claude hace con Excel y que dejes de perder 5 horas semanales en tareas que un prompt resuelve en 30 segundos.

El pack incluye:

→ 8 pestañas profesionales (presupuestos, estados financieros, conciliaciones, ventas, inventario, RRHH)

→ 10 workflows con el prompt exacto para cada uno

→ Guía PDF con la estructura problema → prompt → resultado → pestaña

→ Todo funcional. Cero errores. Datos de ejemplo incluidos.

¿Lo quieres?

Comenta "PACK" y te lo mando por DM.

#ClaudeAI #AIForBusiness #WorkflowAutomation #ExcelProductivity #OperationsAI

[Claude @claudeai]

Microsoft 365 connectors are now available on every Claude plan.

Connect Outlook, OneDrive, and SharePoint to bring your email, docs, and files into the conversation.

Get started here: https://t.co/EdoQeT8BBN

[Miguel Ángel | GptZone @MiguelMaestroIA]

El dispositivo LUCAS (Lund University Cardiac Assist System) es un sistema portátil de compresión torácica mecánica diseñado para realizar reanimación cardiopulmonar (RCP) de alta calidad en pacientes con paro cardíaco.

[Julio Alberto Millán @JaMa_BFC]

La mayoría de la gente piensa que los (LLM) saben de matemáticas.

No pueden.

Predicen tokens.
"¿Cuánto es 26 x 97?"

El modelo no multiplica.

Predice los tokens que tienen más probabilidades de seguir este patrón basándose en datos de entrenamiento.

Para matemáticas sencillas, tiene suerte porque ha visto patrones similares.

Para matemáticas complejas, falla, por eso es que requieren #tools, que realizan los cálculos y el #LLM solo recibe output del Tool.

Dejemos que el modelo razone. Dejemos que las herramientas calculen.

#AI #claude #ChatGPT

[jack @jack]

https://t.co/Ev47RckJH5

[Erick @ErickSky]

🚨 A los LLMs les falta una Knowledge Base que funcione de verdad.

Por suerte, ya existe y se llama Cabinet: tu knowledge base + equipo de agentes AI + web apps inline.

Todo en archivos markdown en tu disco (git-backed, self-hosted, sin DB ni lock-in).

Agentes con heartbeats y jobs programados. PDFs, CSVs, dashboards vivos… todo en uno.

REPOOO👇

[Julio Alberto Millán @JaMa_BFC]

Building Polimind — a swarm engine that generates 15 to 500 AI agents (customers, competitors, regulators, employees, investors), each with their own biases and incentives, and runs them through adversarial scenarios to stress-test high-stakes decisions before you commit.

Not a chatbot. Not a copilot. A full ecosystem simulation.

Python 3.12+. 1,376 tests. 9 scenario types. 13 deterministic financial formulas. 5 LLM providers. Statistical validation via Monte Carlo, Sobol, Bayesian weighting, Fleiss’ kappa.

Sharing the build process here. First problem worth talking about: transcript collapse.

#BuildInPublic #AI #MultiAgent

[Julio Alberto Millán @JaMa_BFC]

Qué tal — les quiero compartir algo en lo que vengo trabajando.
Se llama Polimind. Es un motor de swarm intelligence que genera poblaciones de agentes de IA — 15, 50, 200, hasta 500 — cada uno con sesgos cognitivos definidos, conocimiento acotado, incentivos propios y una personalidad que determina cómo procesa argumentos. Luego los pasa por 9 escenarios adversariales (wargames competitivos, focus groups de clientes, revisiones regulatorias, board meetings, shocks de mercado) para stress-testear una decisión antes de ejecutarla.
No es un chatbot. No es un copilot. Es una simulación de ecosistema completo.
La idea: antes de lanzar un producto, entrar en un mercado, hacer una inversión o aprobar una adquisición — simular cómo reaccionaría cada stakeholder del ecosistema. Clientes, competidores, reguladores, empleados, supply chain, board. Cada uno argumentando desde su propia perspectiva.
Algunas piezas técnicas que creo son interesantes:
→ Generación dinámica de agentes — no hay un panel fijo. El motor analiza el contexto y crea la mezcla de stakeholders que la evaluación requiera
→ Persona Contracts para prevenir "transcript collapse" (el problema donde todos los agentes convergen a la misma voz genérica de analista en el turno 3)
→ Capa estadística completa: Monte Carlo (10K iteraciones), descomposición de varianza Sobol, ponderación bayesiana de escenarios, Fleiss' kappa para acuerdo inter-agente
→ Motor financiero determinístico — 13 fórmulas en Python, el LLM nunca toca un número
→ Routing de LLMs por tiers entre 5 proveedores — Sonnet para razonamiento crítico, Gemini Pro para contextual, Flash Lite para persona tier. Simulación de 15 agentes cuesta ~$0.63
Estado actual: Python 3.12+, 1,376 tests pasando, FastAPI + React dashboard, 9 tipos de escenarios implementados, GraphRAG para retrieval de evidencia.
Lo construí para due diligence de VC (mi trabajo del día a día) pero la arquitectura es domain-agnostic. Debería funcionar para cualquier decisión de alto impacto donde el ecosistema importa.
Todavía tengo problemas abiertos — persistencia de persona en conversaciones largas, validación estadística de outputs de LLMs (¿tiene sentido epistemológico correr Monte Carlo sobre data sintética o es teatro estadístico?), y cómo evitar que el role-play especulativo se filtre en la capa analítica.
Me gustaría escuchar a cualquiera que haya pensado en sistemas multi-agente, simulación adversarial, o validación estadística de outputs de IA.

[Julio Alberto Millán @JaMa_BFC]

@deepakpshukla1 Thanks you @deepakpshukla1

[Julio Alberto Millán @JaMa_BFC]

Building Polimind — a swarm engine that generates 15 to 500 AI agents (customers, competitors, regulators, employees, investors), each with their own biases and incentives, and runs them through adversarial scenarios to stress-test high-stakes decisions before you commit.

Not a chatbot. Not a copilot. A full ecosystem simulation.

Python 3.12+. 1,376 tests. 9 scenario types. 13 deterministic financial formulas. 5 LLM providers. Statistical validation via Monte Carlo, Sobol, Bayesian weighting, Fleiss’ kappa.

Sharing the build process here. First problem worth talking about: transcript collapse.

#BuildInPublic #AI #MultiAgent

[Nick Spisak @NickSpisak_]

https://t.co/ykuoaf5dhH

[Manthan Gupta @manthanguptaa]

https://t.co/em8mMn8bhj