.@poetiq_ai es una nueva startup que recientemente logró un gran avance en el benchmark ARC-AGI al superponer un sistema de auto-mejora recursiva sobre modelos existentes. En este episodio de @LightconePod, el Fundador y CEO de Poetiq, @itfische, se unió a nosotros para discutir cómo los pequeños equipos pueden construir “arneses de razonamiento” que superen a los modelos base, qué significa eso para las startups y por qué automatizar la ingeniería de prompts puede ser uno de los palancas más poderosas en la IA hoy en día. 00:00 – Introducción 00:40 – ¿Qué es Poetiq? 01:07 – Auto-Mejora Recursiva Explicada 02:07 – La Trampa del Fine-Tuning 02:59 – “Andamios” para LLMs 03:14 – Auto-Mejora Recursiva vs. Fine-Tuning 05:05 – Alcanzando el Primer Lugar en ARC-AGI 06:37 – Superando a Claude en el Último Examen de la Humanidad 08:40 – Cómo Funciona el Meta-Sistema 10:26 – Más Allá de RL: Una Nueva S-Curve 11:32 – Automatizando la Ingeniería de Prompts 13:37 – De 5% a 95% de Rendimiento 14:50 – Acceso Anticipado y Colocando Tu Agente en Andamios 16:17 – De Fundador de YC a Investigador de DeepMind 18:29 – Consejos para Ingenieros en la Era de la IA