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Joe Steinbring

Inteligencia artificial

Bibliotecas de aprendizaje automático, inferencia en local, modelos distribuidos y herramientas de desarrollo agéntico. Se apoya en Python, de Lenguajes y frameworks, para las bibliotecas, y en las bases de datos vectoriales de Bases de datos para la recuperación.

Formé parte de un grupo de trabajo sobre IA en Bader Rutter, donde creé un sistema de generación aumentada por recuperación para la agencia.

Explorar inteligencia artificial

PyTorchHe usado PyTorch para experimentar con redes neuronales y en flujos de aprendizaje automático con Python.scikit-learnHe usado scikit-learn para tareas prácticas de aprendizaje automático, como el preprocesamiento, el modelado y la evaluación.OllamaPresenté Ollama en Bader Rutter para animar a la agencia a explorar la IA local, y escribí guías para integrarlo en Node.js y Python.ExoEmpecé a explorar Exo porque, a diferencia de Ollama, puede agrupar hardware en un clúster mediante RDMA y paralelismo de tensores, de modo que la memoria que puede usar un modelo se vuelve, en la práctica, ampliable.Google AntigravityHe usado Google Antigravity como plataforma de desarrollo agéntico para planificar, implementar y verificar tareas de software.GooseBusqué una alternativa después de probar Google Antigravity: me gustó, pero calculé que costaría más de lo que quería gastar. Desde el verano de 2026 experimento con Goose usando modelos locales servidos por mi clúster de Exo.

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