Los países son un invento caduco. Fueron creados hace unos 400 años y ya no cumplen bien su función en un mundo dominado por la tecnologia y el conocimiento. Tenemos que repensar el modelo del estado-nación por algo más humano, tolerante, innovador.
@dagamone@SRIoficialEc Mala idea porque tengo clientes con notificaciones por retraso de 5 minutos en emitir documentos y eso pronto serán multas. Si es un tema técnico por ejemplo como ayer, habrá que pagar la multa y luego hacer un proceso administrativo para justificar que fue el mismo @SRIoficialEc
Son 5 horas que el @SRIoficialEc está sin autorizar documentos electrónicos, sin aviso o notificación. Siempre está fallando, pero ahora sí son horas sin servicio. Creo que es una mala idea pedir que TODO el #Ecuador facture en línea. Mala idea.
En esta última década he conocido bastantes personas de Venezuela. Hoy casi todos estan felices que #Maduro haya caído. Hay que oír a los propios Venezolanos para entender lo que ha sucedido hoy.
Estamos presenciando uno de los cambios mas drásticos de la política en Latino América. En un par de generaciones entenderemos esto como el despertar a una nueva etapa de prosperidad.
La gente de @ClaroEcua es tan abusurda que para cancelar una linea porque ya no vivo en el país, me piden mi pasaporte con sellos y boarding pass. Jaja, esto es otro nivel de absurdo.
+1 for "context engineering" over "prompt engineering".
People associate prompts with short task descriptions you'd give an LLM in your day-to-day use. When in every industrial-strength LLM app, context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step. Science because doing this right involves task descriptions and explanations, few shot examples, RAG, related (possibly multimodal) data, tools, state and history, compacting... Too little or of the wrong form and the LLM doesn't have the right context for optimal performance. Too much or too irrelevant and the LLM costs might go up and performance might come down. Doing this well is highly non-trivial. And art because of the guiding intuition around LLM psychology of people spirits.
On top of context engineering itself, an LLM app has to:
- break up problems just right into control flows
- pack the context windows just right
- dispatch calls to LLMs of the right kind and capability
- handle generation-verification UIUX flows
- a lot more - guardrails, security, evals, parallelism, prefetching, ...
So context engineering is just one small piece of an emerging thick layer of non-trivial software that coordinates individual LLM calls (and a lot more) into full LLM apps. The term "ChatGPT wrapper" is tired and really, really wrong.
Getting AI Agents to work extremely well for complex enterprise use cases is non-trivial. If you’re building agents, your moat will directly correlate to the amount of software you have to build on top of the AI models to execute the task. The harder the problem the better.
AI coding agents hit a wall when codebases get massive. Even with 2M token context windows, a 10M line codebase needs 100M tokens. The real bottleneck isn't just ingesting code - it's getting models to actually pay attention to all that context effectively.