New Anthropic research: Natural Language Autoencoders.
Models like Claude talk in words but think in numbers. The numbers—called activations—encode Claude’s thoughts, but not in a language we can read.
Here, we train Claude to translate its activations into human-readable text.
¡Prepárate para el Build With AI LATAM!
¡La revolución de la Inteligencia Artificial llega a toda Latinoamérica y tú tienes un lugar reservado! Las comunidades GDG se unen para invitarte a una jornada épica de aprendizaje y construcción.
📅 Fecha: 9 de mayo
📍 Online y Gratuito
Los ecosistemas no los construye el gobierno, no los construye una empresa, no los construye un fondo. Los construye la gente que decide que su región merece más.
👀 He estado analizando todo el supuesto código de Claude Code para entender mejor cómo funciona por detrás y así intentar sacarle más partido a nivel usuario.
Algunas cosas interesantes que veo y que algunas de ellas no sabía:
- El system prompt tiene algunas reglas curiosas como que no debe usar emojis salvo que se le pida, tiene un cyber risk y no da estimaciones de tiempo (en esto último se parece a cualquier dev xD)
- Tiene 45 Tools y algunas de ellas se le dice explicitament que debe usarlas por encima de herramientas CLI del sistema (Bash).
- Tiene 6 tipos de agentes built-in para diferentes propósitos como por ejemplo cuando entra en "Plan Mode". Cada uno tira de un modelo concreto.
- Tiene memoria basada en ficheros como sabemos pero hace taxonomía por perfil de usuario (como nos conoce), por feedback (lo que le vamos diciendo, corrigiendo, etc), por project (conocimiento del código, lo que se hizo con él, etc) y por reference (punteros a sistemas externos, como Linear, GH, etc)
- El MEMORY.md debe tener máximo 200 líneas. Si se pasa de ahí. Claude Code simplemente parece que lo ignora.
- El patrón para implementar decisiones de permisos se hace a través de instrucciones escitas en ficheros XML. Y lo curioso es que gasta entre 64 y 4096 que el agente tome la decisión de saber si ejecuta algo o no y si tiene permisos o no.
- Por defecto, la ventana de contexto se compacta en ~13,000 tokens y tras esto tienen un budget post-compactación de 50K tokens.
- Tiene un modo "Undercover" para trabajadores internos de Anthropic que oculta nombres e IDs de modelos del prompt que previene que modelos no anunciados se filtren en commits/PRs.
Me podría tirar así todo el día porque hay un montón de cosas curiosas. Creo que mas bien voy a recopilar todo lo que pueda en una web a modo educativo para mí mismo y para quien le apetezca. Luego mas tarde la publicaré.
El jueves pasado organicé un hackaton de 3 horas en Barranquilla con @cursor_ai
Hace dos años 3 horas te alcanzaban para hacer una landing page… hoy en día alcanzan para hacer una app médica, una plataforma para resolver conflictos con IA, un tutor de ajedrez con voz paisa. 😮