AMD acaba de dar un golpe fuerte en la IA local.
Lisa Su subió al escenario con un mini PC del tamaño de un libro grueso en una sola mano y ejecutó en vivo un modelo de 235 mil millones de par��metros. Sin datacenter. Sin cloud. Sin alquilar GPUs.
El protagonista es el Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo). Es el primer chip x86 que une CPU y GPU con 128 GB de memoria unificada. En Linux, el GPU puede usar hasta ~110 GB de esa memoria.
Para ponerlo en contexto: una RTX 5090 tiene 32 GB y una 4090 tiene 24 GB. Este pequeño equipo ofrece más del triple de memoria accesible para modelos grandes, en un chasis compacto.
En pruebas específicas de inferencia (como DeepSeek R1), superó en más de 3x al rendimiento de una RTX 5080 cuando el modelo no cabe en la VRAM de la tarjeta de Nvidia.
El precio real del equipo con 128 GB (GMKtec EVO-X2) suele estar entre $1,800 y $2,500 según ofertas (el kit oficial de AMD es más caro).
Para quien usa mucho IA, esto cambia las cuentas: en vez de pagar cientos de dólares al mes en suscripciones (Claude, ChatGPT Pro, Cursor, etc.), puedes correr modelos potentes localmente con Ollama, LM Studio o similares. Privacidad total, sin límites de tokens y sin que te corten el servicio a las 3 a.m.
No es que las suscripciones vayan a desaparecer mañana, pero para muchos casos de uso (RAG con documentos privados, prototipos, agentes locales, etc.) esta opción se vuelve muy atractiva.
Estamos viendo el inicio de una nueva etapa de IA local accesible y potente??
ENTREVISTA DE TRABAJO:
"¿Por qué estás dejando tu rol actual?"
La mayoría de los candidatos dice:
"Estoy buscando más oportunidades de crecimiento y una mejor cultura empresarial."
LA RESPUESTA GANADORA:
🧠Es importante comprobar que "pedimos" bien la tarea a la AI, luego que "entendio" bien... que "decidio" bien y por ultimo que la "realizo" correctamente 😎
🚩 Red flags de equipos de desarrollo en 2026
- La IA decide más que las personas
- Juniors fuera de decisiones importantes
- Se mide productividad por tickets cerrados
- Miden tu rendimiento por tokens gastados
- Presión para usar IA donde el aporte no es claro
- Confunden velocidad con eficiencia
- Los agentes automatizan cosas que nadie supervisa
- Si algo falla, se busca culpable antes que contexto
🤖 Le decimos a @DevinAI que revise un proyecto, corrija vulnerabilidades, agregue test y haga el PR
🔵 Analizamos el botón "Enable & Run" para CI/CD autónomo
👷♂️ Vemos el rol del Senior como Tech Lead de IAs
El artículo aquí https://t.co/blqm06GEAR
#AI#CognitionAI#Automation
¿Miedo a las alucinaciones de la IA? 🧐 Pusimos a prueba a Devin AI (2026) con un proyecto y esto fue lo que pasó:
Pasamos de 16 vulnerabilidades críticas a CERO fallos en una sola sesión autónoma. 🧵👇
#DevinAI#CyberSecurity#DevOps#AI_Engineer
Lo mejor: ¡puedes probarlo tú mismo! 🚀
Dejamos un **Laboratorio de Pruebas** en GitHub.
Solo tienes que hacer Fork, leer el articulo de mi blog🗒️ e ir a la web de Devin y ver cómo el agente hace el trabajo sucio mientras tú supervisas el plan 🧉😀
🛡️ Axios comprometido instala malware en Windows, Mac y Linux
Un paquete muy usado de desarrollo fue secuestrado.
El objetivo no fue una sola empresa. Fue cualquiera que actualizó sin revisar.
El caso afecta a Axios, una librería de JavaScript, el lenguaje que usan muchas aplicaciones web y servicios internos.
El impacto potencial es alto porque Axios ronda los 400 millones de descargas al mes.
Si tu equipo desarrolla software o depende de un proveedor que lo hace, esto sí te importa.
⚠️ ¿Qué pasó?
Atacantes tomaron la cuenta de npm de un mantenedor de Axios.
npm es el repositorio donde los equipos descargan paquetes de software para sus proyectos.
Se publicaron dos versiones maliciosas, [email protected] y [email protected], que agregaban una dependencia oculta.
Esa pieza corría un script al instalarse y descargaba un RAT, o troyano de acceso remoto, que permite ejecutar comandos y mantener control del equipo.
El ataque funcionaba en Windows, macOS y Linux. Además borraba rastros para dificultar la investigación.
La recomendación es fijar versiones limpias: 1.14.0 y 0.30.3.
💡 ¿Qué deben hacer?
Checa si está instalada axios 1.14.1 o 0.30.4.
Si aparece, aíslen ese servidor o equipo y roten contraseñas, tokens y llaves.
Congelen versiones aprobadas de librerías. No actualicen en automático en producción.
Exijan que desarrollo valide origen y cambios antes de subir paquetes nuevos.
Si hubo instalación, reconstruyan el entorno desde una base confiable.
🚨 ¿Entiendes lo que acaba de pasar con Anthropic?
Alguien de su equipo ejecutó una build de producción de Claude Code… el compilador generó un archivo .map… que es literalmente un plano que reconstruye todo el código fuente original… y luego lo publicaron directamente en npm para que todo el mundo lo descargara…
Es como cerrar con llave todas las puertas de tu casa… instalar cámaras… contratar guardias armados… y luego subir por accidente los planos de tu casa a Google Maps…
Esta es la misma empresa que le dijo al Congreso que la IA es una amenaza existencial… la misma empresa que gastó 8.000 millones de dólares construyendo “el laboratorio más centrado en la seguridad del mundo”… la misma empresa que el Pentágono puso en lista negra como “riesgo para la cadena de suministro” porque supuestamente eran DEMASIADO estrictos en sus principios…
Y aun así, quedaron expuestos por un archivo de configuración que cualquier ingeniero de nivel medio habría detectado en una revisión de código…
¿LangGraph vs. Agentes Nativos de Claude? La gran diferencia es el control. Una introducción con el código para empezar ya!
Aprende a construir agentes de IA que escalen y sean mantenibles
🔗 https://t.co/S2Dd8XHxPh
#LangGraph#IA#Agentes#Producción
¿Tus agentes de IA son solo un loop "LLM -> Herramienta -> LLM"? 😬 Eso es un prototipo, no un sistema en producción. Cuando fallan, ¿sabes por qué? Necesitas control explícito.
#LangGraph te da el poder de construir agentes robustos que NO se rompen. 👇
#AI#DevOps#LangChain
Olvídate de la caja negra. #LangGraph te permite pensar en grafos de estado, no en loops. Define cada paso, cada transición, cada retry.
Controla lógica condicional , colaboración multi-agente y recuperación de errores. ¡Ingeniería de agentes de verdad!
#Python#Automatización
7 consejos de Linus Torvalds para evitar código basura
① Hazlo simple o no lo hagas
② Borra sin miedo el código inútil
③ Si necesitas comentarios, rehazlo
④ No mezcles refactors con arreglos
⑤ Si no lo puedes explicar rápido, está mal
⑥ Que funcione primero, optimiza después
⑦ Commits pequeños o estás ocultando algo
@ricardocuellars Lo usé y es impresionante como administra los recursos... Golang maneja canales muy bien... Y múltiples peticiones, bien programado es muy poderoso
@camalcode Cuál es la temática de tu cuenta? La mía compartir conocimiento en devops y ai... Y si puedo vender algún ebook relacionado pq unos pesos no vienen mal 😎
Que tu agente nunca pierda el hilo:
✅ Sesiones cortas y atómicas
✅ Reiniciá con un resumen
✅ Dejá que el agente lea archivos
Artículo completo + simulador interactivo para ver la ventana deslizando👇
🔗 https://t.co/wYkOC3xyIh
#LLMs#IA#DevOps#ClaudeCode#Agentes
¿Tu agente de IA "se olvida" de lo que hablaron hace diez minutos?
No es que sea distraído. Es que llegó al límite físico de su memoria.
Se llama ventana de contexto, y entender cómo funciona es la diferencia entre un asistente productivo y uno que alucina 🧵
Cuando el contexto se llena, se descarta los tokens más viejos. Formas de manejarlo:
🗑️Truncado puro
📝 Resumen comprimido
📌 Anclaje del System Prompt
🔍 RAG + ventana corta
Saber cuál usa tu modelo te explica por qué falla cuando falla.