Soy Edu. Te enseño a usar tecnología moderna para programar mejor, automatizar más y construir proyectos reales.👾
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zAI está regalando 500M de tokens si abres la aplicación de zcode, dicen que también a los usuarios que tienen el free tier, aprovechad!! a mi me viene de perlas
devknives retweeted
Introducing Kimi K3.1 Pro: our most capable 3T-class open-weight model.
🔹 1M-token context, 2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal.
🔹 Full-project coding: games in Unreal, Unity & Godot.
🔹 Excels at parametric 3D modeling in Blender & CAD.
🔹 More reliable at finance work: Accurate modeling with hallucination down by 65%.
🔹 Matching the strongest proprietary models across coding, agentic and knowledge benchmarks.
Kimi K3.1 Pro and K3.1 Pro Highspeed (2–3× faster) are now live on Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API.
Open weights by Nov 4, 2026.
🔗 API: platform.kimi.ai
🔗 Tech blog: kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro
pfff no puedo parar de quemar tokens, no se si llego a final de mes jajajaja @barckcode
devknives retweeted
Muy interesante ODD, pero yo prefiero la metodología LSD: me meto una pepa y flasheo que todo lo que escupe la IA es mágico y musical.
Para todos los que lo estaban pidiendo, he cambiado practicamente todas las playlist de youtube y puse esta sobre todo:
Gentle AI: el ecosistema (ODD, RDD, Engram y Gentle Shell)
youtube.com/playlist?list=PL…
Así que ahí tienen todo organizado para aprender la herramienta.
También les invito a ver un poco el resto de playlist que seguro alguna les gusta:
youtube.com/@gentlemanprogra…
estas cosas se van a poner super de moda… más de lo que ya están. Ya veréis cuando lleguen al mainstream
Tengo una duda sobre cómo utilizáis vosotros los agentes
Últimamente estoy probando una forma de trabajar que consiste en hacer primero un análisis bastante exhaustivo de una aplicación que quiero desarrollar desde cero. Para eso utilizo algún modelo top como Astra y documento todo lo posible
Después, con toda esa documentación, utilizo un modelo más económico, como DeepSeek V4.1 Flash, que hace de orquestador de varios agentes: uno de arquitecto, otro de developer y otro de validador.
La idea es que el arquitecto defina cómo hacer las cosas, el developer las implemente y el validador compruebe que todo está correcto. Si encuentra algún problema, devuelve la tarea al developer para que lo corrija.
Y así, mediante un /goal, lo dejo trabajando de forma autónoma durante horas o incluso días.
Pero sinceramente, estoy algo decepcionado con los resultados. Tengo la sensación de que tanto agente coordinándose termina siendo menos eficiente que hacerlo todo por separado, supervisando cada parte. Gasta muchísimas tokens y el resultado a mi parecer es mediocre y lento.
¿Vosotros que haceis en estos casos? quizá estoy haciendo yo algo mal
devknives retweeted
DeepSeek v4.1 Flash Uncensored - first iteration
DeepSeek already had loose safeguards, I tried my best to retain coherence with as least damage but I’m sure I can do better later on.
This ablation ended up scoring lower on topics where I believe lower safety considerations affected output. There was no damage in other categories.
Max reasoning scores for compliance on the way. I’ll redo this in the next few days with a much more specific vector and fine grained strengths.
By me and @jordanschenck
huggingface.co/dealignai/Dee…
Tengo el VPS gratis de oracle sobre saturado, tengo un coolify con todas mis aplicaciones self host, tambien tengo todo mi entorno para trabajar con varios opencodes abiertos 24/7 y recientemente un hermes con la sub de Nan y Deepseek v4.1 a fuego, y esta noche el pobre server no pudo más XD
Atentos a esto!!👇👇👇
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