Mierda, desearía haber tenido esto cuando empecé a publicar. El Grok Bot ahora se encarga del lado administrativo de mi contenido, y me tomó 5 prompts. Mi resumen matutino llega antes de abrir mi computadora, y cada respuesta de marca espera como un borrador. Aquí es lo que hacen para mí los 5 prompts: paso 1 → pega los prompts a continuación en Grok Bot en Grok 4.7, primero el resumen matutino paso 2 → cada día laborable, mi resumen omite las promociones y lista solo los correos que necesitan mi atención, primero los acuerdos de marca paso 3 → termina con las 5 menciones en X que valen la pena responder, leídas en un memo de voz de 2 minutos paso 4 → el prompt de marca revisa mis correos de patrocinio de la semana pasada y verifica a cada marca en línea paso 5 → redacta cada respuesta con mi tarifario, pero aún leo cada una antes de enviarla paso 6 → a las 8 a.m. me muestra qué está subiendo en mi nicho, solo lo nuevo desde ayer paso 7 → una vez que termino un guion, me da borradores iniciales del hilo, la publicación en LinkedIn y la sección del boletín paso 8 → lo guardé como una habilidad, así que la próxima semana una sola línea me genera esos borradores nuevamente Los 5 prompts están en la tarjeta a continuación. Luego lee el artículo a continuación y añade 10 más encima.

Puedes ejecutar tu propio IA en tu computadora. La mayoría de las personas lo configuran mal y terminan con un chatbot lento e olvidadizo. En GTC 2026, un gerente de producto de NVIDIA y un ingeniero de Ollama dedicaron 33 minutos a hacerlo correctamente. 07:38 - cuantización y por qué Q4_K_M es el valor predeterminado 11:04 - elegir un modelo: VRAM, benchmarks, tus propias pruebas 19:08 - Claude Code en un modelo local con Ollama Launch 24:20 - el límite de contexto al ejecutar agentes localmente 28:17 - salidas estructuradas para extraer datos de documentos He visto cursos de $500 que enseñan menos que esto. Míralo primero, luego lee la guía a continuación. Te lleva desde cero hasta una IA funcional en tu computadora en 10 pasos.

Harrison Chase, cofundador de LangChain: «Hay un marco que orquesta un modelo y algún contexto». En menos de 24 minutos, explica el bucle detrás del uso de herramientas y contexto. Esto te ayuda a entender qué cambia cuando cambias los entornos de ejecución. Colocaría esta charla gratuita por encima de muchos cursos pagados sobre conceptos básicos de agentes. Mira la charla, luego lee el artículo para construir productos que funcionen con diferentes marcos de agentes.

Coautor de GPT-4, Diogo Almeida: “Estamos haciendo una tercera cosa optimizada para la toma de decisiones calibradas”. En 18 minutos, explica por qué los modelos entrenados para obtener aprobación humana pueden ser excesivamente seguros. Obtendrás más de este video que de un curso de $700. Mira la charla, luego lee la guía a continuación para aprender en qué es bueno Jev y cómo usarlo.

Andrej Karpathy: "El lenguaje de programación más nuevo y popular es el inglés." En menos de 40 minutos, explica cómo los LLM han revolucionado lo que podemos hacer en el entorno digital y cómo utilizarlos de manera efectiva. Esta charla contiene mucha más información útil que el curso de $500. Mira la charla completa, luego lee el artículo a continuación para configurar un entorno de trabajo para tus agentes.

Una decisión simple de sí o no dentro de un agente puede costar hasta 400 veces más de lo necesario. Harrison Chase, CEO de LangChain, dedicó 47 minutos a analizar qué hay realmente dentro del entorno de un agente. 08:27 - qué cuenta realmente como un entorno 18:14 - los bloques constructivos de un agente 29:51 - por qué los agentes necesitan un entorno aislado 32:37 - entornos aislados contra inyecciones de prompts 41:51 - el caos de evaluar agentes Mira esto primero, luego lee el artículo a continuación sobre el modelo diseñado para manejar esa decisión a una fracción del costo.

Una decisión simple de sí o no dentro de un agente puede costar hasta 400 veces más de lo necesario. Harrison Chase, CEO de LangChain, dedicó 47 minutos a analizar qué hay realmente dentro del entorno de un agente. 08:27 - qué cuenta realmente como un entorno 18:14 - los bloques constructivos de un agente 29:51 - por qué los agentes necesitan un entorno aislado 32:37 - entornos aislados contra inyecciones de prompts 41:51 - el caos de evaluar agentes Mira esto primero, luego lee el artículo a continuación sobre el modelo diseñado para manejar esa decisión a una fracción del costo.

Odyssey-3 me sorprendió genuinamente. Un solo modelo mundial que impulsa un humanoide, controla brazos robóticos, conduce un automóvil, pilota un dron, juega videojuegos y entrena otras IA. El equipo detrás de @odysseyml desarrolló automóviles autónomos en Cruise y Wayve y ha estado trabajando en modelos mundiales desde 2023. Así que cuando dicen que el entrenamiento de robots tarea por tarea es fuerza bruta, les presto atención. Su solución es un agente físico. Aprende cómo funciona el mundo observándolo: física, movimiento, causa y efecto, cómo se comportan las personas. Un nuevo dispositivo se conecta a ese conocimiento. Dicen que unas pocas horas de sus propios datos lo ponen en marcha, con una cabeza de acción que convierte la comprensión del modelo en controles. Es básicamente lo que hicieron los LLM para el trabajo basado en conocimiento: un solo modelo amplio debajo, y cada actualización a este mejora todo lo construido encima. Lo que más me quedó: también genera mundos donde los agentes de IA pueden practicar, para que sus errores ocurran primero en una simulación. Creen que los modelos mundiales terminarán entendiendo la física mejor que nosotros. Una afirmación grande. Quiero ver si se sostiene cuando se haga pública en las próximas semanas.

Le di el mismo prompt a GLM 5.3 Flash, Kimi K3 y DeepSeek v4 Pro, y obtuve 3 aplicaciones funcionales. Las construí todas dentro de @boltdotnew y lancé la mejor en un enlace en vivo. En un plan normal, nunca gastaría prompts en una comparación así. Forge es un modo experimental en Bolt que ejecuta modelos abiertos con hasta 50 veces más uso. Puedes construir e iterar aplicaciones web sin preocuparte por límites de uso. Una barra mensual, sin límite diario. Haz 10 versiones si es necesario, luego cambia a Standard o Max cuando sea hora de lanzar. En el benchmark propio de Bolt, los modelos Forge alcanzan el 91% del mejor modelo de pago. Suficientemente cerca para prototipos. La propuesta: activa Forge y tus construcciones ayudan a entrenar modelos abiertos. Te lo pregunta cada vez que cambias a este modo. La versión de prueba de investigación se ejecuta del 14 de septiembre al 14 de octubre de 2026. Forge es gratuito en los planes Pro hasta el 14 de octubre, y hay un plan de acceso anticipado de $9/mes, Bolt Lite, con lista de espera. Es experimental, así que duplica tu proyecto antes de incorporar algo serio. Mira las 3 construcciones, luego prueba Forge con el enlace a continuación.

Deja de pasar tus noches arreglando los mismos errores que comete constantemente tu agente de IA. Un ingeniero de LangChain muestra cómo hacer que la IA revise su propio trabajo antes de devolvértelo. 08:06 - estado, nodos y aristas 10:47 - verificación de documentos y respuestas generadas 11:48 - reintentar código tras pruebas fallidas 37:12 - detener bucles con un límite de pasos 54:46 - rastrear los pasos que toma un agente No deberían haber ofrecido este taller gratuitamente. Mira esto primero, luego lee mi guía a continuación para construir un flujo de trabajo de investigación que verifique afirmaciones.