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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
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RAG frente a grafo de conocimiento: 2,160 respuestas evaluadas en tres familias de modelos y 120 preguntas. El ganador varía según el modelo, y el modelo es lo más importante.
9 min de lectura¿Cuántas peticiones puede manejar realmente un servidor Node.js?
¿Cuántas solicitudes puede manejar realmente un servidor Node.js? Pruebas de carga con Express en Heroku y AWS frente a Django, una estimación de capacidad de 40K solicitudes por segundo, y qué ralentiza a las APIs.
6 min de lecturaToolCallingAgent vs CodeAgent en modelos locales de Qwen2.5 de 14B.
ToolCallingAgent vs CodeAgent en smolagents en una Mac M4: velocidad y precisión en el enrutamiento con modelos locales Qwen2.5 14B de instrucción y codificación a varias temperaturas.
4 min de lecturaCuando un modelo nunca termina: fallos silenciosos que las métricas de alucinación no muestran
Dos checkpoints, dos cuantizaciones y dos runtimes probados con nombres inventados: un modelo se queda callado durante minutos y un evaluador cuidadoso revela lo que las puntuaciones pasan por alto.
11 min de lectura¿Merece la pena un LoRA más grande? Mide la precisión frente al coste, no por intuición
Un pequeño banco de pruebas que trata las recetas de LoRA como datos y reporta precisión, tiempo de entrenamiento, latencia y memoria, para que la elección de rango e iteraciones se base en números.
5 min de lecturaNotas prácticas: MTG Bench: Por qué probar los LLMs en Magic: The Gathering es una
Guía paso a paso operativa de las notas prácticas: MTG Bench: Por qué probar los LLMs en Magic: The Gathering es útil, con contratos, verificaciones y espacios para código listo para uso para los equipos que implementan este patrón.
11 min de lecturaNode.js vs Go para una API JSON: mismo rendimiento, 2.6 veces menos memoria
Una prueba de carga lado a lado de servicios HTTP idénticos en Node.js y Go muestra dónde resulta útil la reescritura (en cuanto a memoria ocupada) y dónde no lo es (en términos de rendimiento y latencia).
8 min de lecturaFugu Ultra: Cómo un modelo orquestador de IA desafía a GPT y Claude
Explica cómo Fugu Ultra v2 de Sakana AI distribuye las tareas entre modelos especializados en lugar de utilizar un único LLM gigantesco, y cómo se compara en pruebas de rendimiento, precios y transparencia.
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