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0xFunky
Start-up de IA Biomédica - CTO / Concurso Kaggle - Máster / @GooseCityDAO / Fundador @codechainAI
Esta es la razón por la que construyo VibeHQ.
Construyo una organización de IA real, no envolviendo APIs ni confiando en ventanas de contexto compartidas desordenadas, sino orquestando agentes CLI nativos (Claude Code, Codex, Gemini CLI) en un equipo profesional estructurado.
En esta demostración, 7 agentes autónomos, PM en Codex, Diseñador + Ingenieros + QA en Claude Code, construyeron un sistema hospitalario de pila completa a partir de una sola instrucción al PM, en solo 15 minutos.
Para mí, esto es un verdadero trabajo colaborativo entre múltiples agentes: roles claros, propiedad definida, límites estrictos y traspasos estructurados, como en una empresa real.
Puedes ver la dinámica claramente: el Diseño lidera al principio y luego se retira, la Ingeniería impulsa la ejecución, QA espera hasta que las características se estabilicen antes de intervenir, y el PM monitorea y coordina continuamente, esto no es un caos de memoria compartida, es una ejecución estructurada, tal como opera una empresa de software profesional.
@karpathy captó la visión
"Ahora estás programando una organización… el código fuente es la colección de indicaciones, habilidades, herramientas y procesos."
VibeHQ es de código abierto (enlace en las respuestas). Comentarios, ideas y discusiones técnicas son siempre bienvenidos.
Próximo paso: una empresa de IA visualizada construida sobre esta arquitectura organizativa, donde puedes ver literalmente a tus agentes trabajando, coordinándose y enviando juntos.

Andrej Karpathy28 feb 2026
Tuve el mismo pensamiento, así que he estado experimentando con ello en nanochat. Por ejemplo, aquí hay 8 agentes (4 claude, 4 codex), cada uno con 1 GPU ejecutando experimentos de nanochat (intentando eliminar el softcap de logit sin regresión). El resumen es que no funciona y es un desastre... pero sigue siendo muy bonito de ver :)
Probé algunas configuraciones: 8 investigadores independientes, 1 científico jefe dando trabajo a 8 investigadores junior, etc. Cada programa de investigación es una rama de git, cada científico la bifurca en una rama de características, git worktrees para aislamiento, archivos simples para comunicaciones, omitir Docker/VMs por simplicidad por ahora (encuentro que las instrucciones son suficientes para prevenir interferencias). La organización de investigación se ejecuta en cuadrículas de ventanas tmux de sesiones interactivas (como Teams) para que sea bonito de ver, ver su trabajo individual y "tomar el control" si es necesario, es decir, sin -p.
Pero bien, la razón por la que no funciona hasta ahora es que las ideas de los agentes son simplemente bastante malas desde el principio, incluso con la mayor inteligencia. No piensan cuidadosamente en el diseño del experimento, ejecutan variaciones un poco sin sentido, no crean bases sólidas y no ablationan las cosas correctamente, no controlan cuidadosamente el tiempo de ejecución o los flops. (solo como ejemplo, un agente ayer "descubrió" que aumentar el tamaño oculto de la red mejora la pérdida de validación, lo cual es un resultado totalmente espurio dado que una red más grande tendrá una menor pérdida de validación en el régimen de datos infinitos, pero luego también entrena durante mucho más tiempo, no está claro por qué tuve que intervenir para señalar eso). Son muy buenos implementando cualquier idea bien definida y descrita, pero no generan creativamente.
Pero el objetivo es que ahora estás programando una organización (por ejemplo, una "organización de investigación") y sus agentes individuales, así que el "código fuente" es la colección de prompts, habilidades, herramientas, etc. y procesos que la componen. Por ejemplo, una reunión diaria por la mañana ahora es parte del "código de la organización". Y optimizar el preentrenamiento de nanochat es solo una de las muchas tareas (casi como una evaluación). Entonces, dado un tarea arbitraria, ¿qué tan rápido genera progreso tu organización de investigación en ella?
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Incluso Andrej K no puede evitar comenzar a usar OpenClaw⋯
El Mac mini ha vuelto a ser promocionado, parece que será aún más difícil de conseguir.
Entre los que AK también mencionó, hay varias versiones reducidas de Claw, y descubrí que ZeroClaw tiene un token y que el desarrollador también apoya a la comunidad, además, el número de Stars es más alto que el de NanoClaw, ahora solo tiene 100K, mientras que NanoClaw, que no ha sido reclamado, puede llegar a 500K, así que comprar un poco para apoyar…
Siempre haz tu propia investigación (DYOR).
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Después de estar fuera del país solo unos días, ya empiezo a sentir un poco de ansiedad, no por el trading, ni por tener un perro dorado.
Sino porque en solo unos días sin publicar, he visto que la tecnología de IA avanza demasiado rápido, cada vez surgen más aplicaciones y modelos nuevos, me preocupa no poder seguir aprendiendo lo último si me ausento solo unos días...
Una vez más, agradezco a Crypto, que me permite cumplir uno de los deseos de nuestra lista de vida junto a mi esposa. La vida es incierta, así que hay que cuidar a las personas importantes a nuestro alrededor.
Les deseo a todos un feliz año nuevo por adelantado, ¡que el año del caballo traiga riqueza! Tuve la suerte de ver la aurora boreal varias veces en mi viaje al círculo polar ártico, espero que la buena suerte también les llegue a todos 🙏
Después de este viaje, al regresar a Taiwán, ¡me voy a esforzar al máximo!


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