Estás en una entrevista para Científico de Investigación en OpenAI. El entrevistador pregunta: "¿Cómo expandirías la longitud del contexto de un LLM de 2K a 128K tokens?" Tú: "Voy a ajustar el modelo con documentos más largos con un contexto de 128K." Entrevista terminada. Esto es lo que te perdiste:

¡Docker explicado en 2 minutos! La mayoría de los desarrolladores usan Docker a diario sin entender lo que sucede detrás de escena. Aquí tienes todo lo que necesitas saber. Docker tiene 3 componentes principales: 1️⃣ Cliente de Docker: Donde escribes comandos que se comunican con el demonio de Docker a través de la API. 2️⃣ Host de Docker: El demonio se ejecuta aquí, manejando todo el trabajo pesado (construcción de imágenes, ejecución de contenedores y gestión de recursos) 3️⃣ Registro de Docker: Almacena imágenes de Docker. Docker Hub es público, pero las empresas ejecutan registros privados. Esto es lo que sucede cuando ejecutas "docker run": • Docker descarga la imagen del registro (si no está disponible localmente) • Docker crea un nuevo contenedor a partir de esa imagen • Docker asigna un sistema de archivos de lectura-escritura al contenedor • Docker crea una interfaz de red para conectar el contenedor • Docker inicia el contenedor Eso es todo. El cliente, el host y el registro pueden vivir en diferentes máquinas. Por eso Docker se escala tan bien. Entender esta arquitectura facilita mucho la depuración de problemas con los contenedores. Sabrás exactamente dónde mirar cuando algo falla. ____ Si lo encontraste interesante, compártelo con tu red. Encuéntrame → @_avichawla ¡Para más ideas y tutoriales sobre Ingeniería de ML y AI!

¡Un servidor MCP que detecta problemas de calidad de código de nivel de producción en tiempo real! A pesar de que la IA ahora genera código a la velocidad de la luz, el cuello de botella en la ingeniería se ha trasladado de escribir a revisar, y ahora los desarrolladores pasan el 90% de su tiempo de depuración en código generado por IA. Los revisores de IA tampoco son tan fiables porque comparten los mismos puntos ciegos fundamentales que los generadores de IA: - Hacen coincidencias de patrones, no verificaciones de pruebas. - Validan la sintaxis, no el comportamiento del sistema. - Revisan el código, no las consecuencias. He estado utilizando el Servidor MCP de SonarQube (de @SonarSource) para resolver esto. Produce análisis de código de nivel empresarial y devuelve comentarios instantáneos sobre errores, vulnerabilidades y olores de código justo donde estás trabajando (Claude Code, Cursor, etc.). Sus capacidades han surgido de las más de 750 mil millones de líneas de código que SonarQube procesa diariamente, por lo que ha visto todos los patrones de errores que existen. Esto incluye: - Vulnerabilidades de seguridad (inyección SQL, XSS, secretos codificados) - Olores de código y deuda técnica - Brechas en la cobertura de pruebas - Problemas de mantenibilidad La configuración es simple: - Instala el servidor MCP de SonarQube - Agrégalo a la configuración de tu asistente de IA ¡Listo! SonarQube ahora es parte de tu flujo de trabajo de codificación con IA. He compartido el repositorio de GitHub en las respuestas. P.D. Gracias a Sonar por trabajar conmigo hoy.