El blog de Workstation
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Guías prácticas sobre infraestructura de IA, MLOps, modelos y despliegue a producción.
Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker y Q: agentes en Microsoft Teams
Implementa Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker y Amazon Q, y luego lanza un primer agente de negocio en Microsoft Teams — con requisitos, tooling y cajas de tiempo.
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Kubeflow + Argo CD: GitOps MLOps en Kubernetes
Combina Kubeflow y Argo CD para MLOps en Kubernetes: entrena y registra modelos en Kubeflow, promueve InferenceServices con GitOps, haz rollback con git revert.
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Modelos Claude comparados: Haiku vs Sonnet vs Opus vs Fable 5 (Mythos 5)
Elige el tier adecuado de modelos Claude: Haiku para routing rápido, Sonnet para el trabajo diario, Opus para coding agéntico complejo, y Fable 5 para autonomía de largo horizonte. Incluye un blueprint de router de presupuesto de tokens.
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Claude Fable 5: La guía completa del modelo clase Mythos de Anthropic
Claude Fable 5 es el modelo de frontera clase Mythos de Anthropic para agentes de largo horizonte. Reacciones de la comunidad, reseñas de YouTube, cuándo usarlo y cómo guardar tokens.
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Explicación de los modelos de lenguajes grandes: cómo funcionan los LLM y cómo ejecutar el suyo propio en Kubernetes
¿Qué son los modelos de lenguaje grande y cómo funcionan? Una explicación clara y no técnica para gerentes e ingenieros (tokens, incorporaciones, transformadores, capacitación e inferencia) además de producción Kubernetes YAML para implementar su propio LLM con Ollama y vLLM.
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¿Puede un sistema de inteligencia artificial procesar y presentar una declaración de impuestos Self Assessment a HMRC automáticamente?
¿Puede AI presentar UK Self Assessment a HMRC? FileMyTax muestra PDF bancario → extraer → clasificar → calcular → MTD con una puerta humana. Construido por Workstation para CognoAI. No asesoramiento fiscal.
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Puntos de referencia políglotas: elegir la herramienta adecuada para el trabajo adecuado
Detener el sesgo de la pila predeterminada. Polyglot Benchmarks compara njs, Lua, Python, Go, Rust, Bun, Java y Kotlin en las mismas cargas de trabajo: arnés reproducible + panel en vivo para decisiones de arquitectura.
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Creación de un sistema de devolución VAT con Claude Code a partir de su base de datos de facturas y gastos
Los rendimientos trimestrales del VAT en el Reino Unido solían significar una hoja de cálculo, un café y un pequeño acto de fe. Este blog recorre la versión que ahora ejecuto con Claude Code: lee la base de datos de facturas y gastos, clasifica cada línea según el tratamiento VAT, calcula Box 1 a 9 con matemáticas puras de Python, ejecuta en seco un PDF y luego envíalo a HMRC MTD. Siempre con un cierre humano.
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Desembalaje de Mac Studio M4 y ejecución de su primer LLM
Saqué de la caja un Mac Studio M4 Max con 128 memoria unificada GB y 40 núcleos GPU, instalé Ollama, ejecuté Llama 3.1 8B localmente y construí una tubería RAG privada, todo en una caja silenciosa de escritorio inactiva de 6,48 W.
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NebulaDB vs plataformas de memoria de agentes: por qué gana el open source
Una comparación completa de NebulaDB — una base de datos híbrida AI-native open source escrita en Rust — frente a la categoría de plataformas de memoria de agentes. Descubre por qué la arquitectura multi-protocolo, las funciones vectoriales SQL-nativas y el pipeline RAG en streaming de NebulaDB la convierten en la elección superior para la mayoría de cargas de IA.
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