.@poetiq_ai es una nueva startup que recientemente logró un gran salto respecto al benchmark ARC-AGI al superponer un sistema de auto-mejora recursiva sobre modelos existentes. En este episodio de la @LightconePod, @itfische Fundador y CEO de Poetiq se unió a nosotros para hablar sobre cómo los equipos pequeños pueden construir "harnesses de razonamiento" que superen a los modelos base, qué significa eso para las startups y por qué la automatización de la ingeniería de prompts puede ser una de las palancas más potentes en la IA hoy en día. 00:00 – Introducción 00:40 – ¿Qué es Poetiq? 01:07 – Explicación de la superación recursiva 02:07 – La trampa del ajuste fin 02:59 – "Zancos" para LLMs 03:14 – Auto-mejora recursiva vs. ajuste fino 05:05 – Ocupando el primer puesto en ARC-AGI 06:37 – Venciendo a Claude en el último examen de la humanidad 08:40 – Cómo funciona el Meta-Sistema 10:26 – Más allá de la vida real: una nueva curva en S 11:32 – Automatización de la ingeniería de prompts 13:37 – Del 5% al 95% de rendimiento 14:50 – Acceso anticipado y poner a tu agente sobre zancos 16:17 – De fundador de YC a investigador de DeepMind 18:29 – Consejos para ingenieros en la era de la IA