Desarrollo de IA
8 artículos en esta serie
Un recorrido amplio de desarrollo de IA sobre apps, APIs, capacidades de modelos, automatización y patrones prácticos.
Refactorizar 10.000 líneas de código legacy con IA: retrospectiva real en 2 semanas
Relato completo de cómo refactoricé 10.000 líneas de código legacy en Vue con Claude Code. De asumir un monolito que nadie tocaba en 3 años a desplegar en 2 semanas sin incidentes, con plantillas de prompts y guía de errores comunes.
Guía de desarrollo de aplicaciones de IA multimodal: de la selección de modelos al despliegue en producción
Guía completa del desarrollo de aplicaciones de IA multimodal: comparativa de GPT-4V, Claude Vision y Gemini, código práctico para imágenes/vídeo/documentos y mejores prácticas de optimización de costos y despliegue
Desarrollo de aplicaciones de IA multimodal: guía completa de fusión de tres modalidades
Compara GPT-4V, Gemini y Claude con ejemplos de código completos para fusionar texto, imagen y voz. Aprende principios de arquitectura y técnicas de control de costos para dominar el desarrollo multimodal.
LangChain LCEL en práctica: del encadenamiento tradicional a la respuesta en streaming — un paradigma moderno
LCEL reestructura el desarrollo con LangChain mediante el operador |, reduce el código un 70 % y añade streaming automático. Profundiza en el pipe, la interfaz Runnable, el mecanismo de streaming y una guía de migración.
Comparativa de frameworks de evaluación de LLM: LangSmith vs W&B vs MLflow
Comparativa en profundidad de LangSmith, Weights & Biases y MLflow: trazabilidad, métodos de evaluación, despliegue en producción y costes reales para elegir la mejor opción.
IA autoevolutiva: rutas técnicas clave para el aprendizaje continuo del modelo
Análisis profundo de las cuatro rutas técnicas de la IA autoevolutiva: evolución a nivel de modelo, evolución de contexto, metaaprendizaje y evolución arquitectónica, explorando el salto de la IA del conocimiento estático al crecimiento dinámico
IA autoevolutiva: 4 métodos para que los modelos aprendan de forma continua en 2026
Análisis profundo de las tendencias de aprendizaje continuo en 2026: desde la autodestilación SDFT hasta el flujo autoevolutivo de MiniMax M2.7, con 4 métodos para que los modelos aprendan en uso y la perspectiva práctica del marco de evolución en tres capas de LangChain
Hyper Company Brain: cómo diseñar una base de conocimiento para agentes de IA
A partir de los detalles públicos de Hyper, esta guía explica cómo una base de conocimiento empresarial para agentes de IA debe manejar validez de facts, permisos, cadena de decisiones, retrieval híbrido, hooks/MCP y corrección humana.
