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Hace un año los pesos abiertos eran una apuesta; hoy son una opción de producción real. Repaso lo que ha funcionado, lo que no y cómo están encajando Llama, DeepSeek, Qwen y Mistral en arquitecturas empresariales que antes dependían de APIs cerradas.
El NIST publicó los estándares definitivos de criptografía post-cuántica en agosto de 2024. Medio año después, toca pasar de la noticia al plan: inventario, cripto-agilidad, cronograma realista y los errores típicos de quien se lanza ya.
Coolify promete la experiencia de Vercel o Heroku desplegada en tus propios servidores. Tras varios meses usándolo en VPS de producción, cuento dónde brilla, dónde cojea y para qué perfil de equipo tiene sentido.
Dos años después de convivir con asistentes de IA en el editor, los hábitos se han asentado. Reflexión sobre qué ha cambiado en el día a día de programar, qué se ha aprendido y qué quedaba por descubrir.
vLLM se ha consolidado como el motor de serving de LLM más adoptado en producción. Repaso de las mejoras recientes, qué cambia para quien lo opera y qué sigue siendo punto débil.
GraphRAG lleva un año en uso empresarial real. Balance de qué tipos de preguntas resuelve mejor que el RAG clásico, qué cuesta operarlo y cuándo la complejidad extra compensa.
Tres años después de que RLHF se hiciera popular, el paisaje del alineamiento de modelos es más rico. Repaso de RLHF, DPO y los métodos más recientes como KTO o ORPO, con criterios para elegir.
Google publicó Gemma 2 a mediados de 2024 y ya lleva tiempo en uso real. Balance de cómo compite en el ecosistema de modelos abiertos, qué tamaños tienen sentido y dónde ha cuajado su adopción.
La serie o3 de OpenAI empieza a estar disponible y marca un cambio real en razonamiento complejo. Análisis de dónde brilla, dónde sigue fallando y qué cambia para quien construye productos con LLMs.
