Entradas

💡 Pregunta de investigación Partiendo de un modelo 3D en formato de vértices y caras, ¿cómo podemos transformar esa información a un lenguaje reducido en tokens y más simple para que un LLM local lo entienda y lo procese de forma óptima? ✨ Modelo 3D = archivo .obj con vértices y caras ⚙️ LLM local = modelo tipo ChatGPT corriendo en nuestro PC 🧩 Objetivo del estudio El objetivo es diseñar una representación intermedia del 3D , más compacta y semántica que el .obj original, que: Reduzca el número de tokens necesarios para describir el modelo. Sea fácil de parsear por un LLM (estructura clara y repetitiva). Conserve la información geométrica relevante (vértices, caras, relaciones). Permita que el LLM razone sobre el modelo (simulación, optimización, instrucciones de fabricación…). 📘 Resumen El punto de partida es el archivo .obj , que describe el modelo ...

Comentario acerca de los dos temas de divulgación

Comentarios sobre Presencia y Ecosistema Digital 1. Presencia Digital Lo que más me llama la atención es el riesgo de tener una identidad digital que escape a tu control o que no refleje fielmente lo que quieres expresar sobre ti. Es fundamental plantearse la presencia digital porque esta ocurre queramos o no; por tanto, gestionarla no debe verse como una carga extra, sino como una forma inteligente de evitar que un algoritmo defina nuestra relevancia profesional. 2. Ecosistema Personal Es muy destacable la visión sistémica de la propuesta. No se trata de acumular aplicaciones, sino de crear un engranaje donde la información circule de manera fluida. La capacidad de sintetizar toda la teoría del Ecosistema Personal en el uso estratégico de ORCID y Google Scholar convierte la gestión del conocimiento en una ventaja competitiva real, logrando el máximo impacto con el mínimo rozamiento posible.

Reflexión sobre el proceso de escritura y revisión del mini-paper

Reflexión sobre el proceso de escritura y revisión del mini-paper Escribir este mini-paper ha sido una experiencia curiosa. Adaptar un tema cotidiano a un formato académico te obliga a ordenar las ideas de forma mucho más lógica y a cuidar detalles que normalmente pasarías por alto. Al final, tener una estructura tan definida te ayuda a ser más claro y directo en lo que quieres contar. Sin embargo, el mayor aprendizaje ha venido de la revisión por pares. Situarse "al otro lado" y evaluar el trabajo de los compañeros permite identificar errores de coherencia o formato que, curiosamente, suelen pasar desapercibidos en el texto propio. Tras este proceso, sin duda editaría mi entrega original para pulir el tono y sintetizar mejor la metodología.

Cómo decidir qué ver en Netflix en pareja: comparación de tres métodos caseros

Cómo decidir qué ver en Netflix en pareja: comparación de tres métodos caseros Autor: Juan S. Introducción Elegir qué ver en Netflix en pareja puede generar pequeñas discusiones (1) . Existen varios métodos caseros (turnarse, negociar, sortear), pero normalmente se usan sin pensar mucho en cuál funciona mejor (2) . El objetivo de este estudio lúdico fue comparar tres métodos de decisión en parejas convivientes: turno rotatorio, votación negociada y lista con sorteo (3) . Métodos Participaron 30 parejas convivientes . Cada pareja probó, en tres noches distintas, estos métodos (2) : Método A – Turno rotatorio: una noche elige una persona, la siguiente elige la otra. Método B – Votación negociada: cada uno propone títulos, se comentan y se llega a un acuerdo. Método C – Lista y sorteo: cada uno propone varios títulos, se hace una lista común y una app elige uno al azar. En cada noche se midió: Tiempo hasta decidir (minutos). Satisfacción con lo visto ...

La pregunta que se responde con mi tésis

💡 Pregunta de investigación Partiendo de una pieza en ordenador en 3D y con la ayuda de un chatGPT privado , ¿cómo producir el código de máquina óptimo para simular un modelo para la generación de esa pieza en impresión metálica? ✨ Impresión metálica = Fabricación aditiva ⚙️ ChatGPT privado = LLM libre que corre en nuestro PC 🧩 Objetivo del estudio El objetivo principal es producir el código de máquina óptimo para simular modelos de piezas metálicas, integrando herramientas de IA local con software de diseño 3D y simulación. 📘 Resumen Esta investigación combina el potencial de la inteligencia artificial con la fabricación aditiva para avanzar hacia sistemas de producción más inteligentes y autónomos.