Artículos Relacionados con Sistema

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He creado un sistema de compra de Bitcoin: a 64 mil dólares, cuanto más baja la puntuación, más compro

**Resumen del artículo: Cómo invierto mi propio dinero en Bitcoin (hasta 1500 caracteres)** El trader australiano Jake Pahor comparte abiertamente su cartera personal: 100% Bitcoin, 0% altcoins. Esta decisión, tras perder con altcoins en el ciclo anterior, se basa en un sistema disciplinado que se adapta a su vida familiar y laboral. Su núcleo son tres reglas: 1. **Medirse frente al Bitcoin:** Evalúa su rendimiento en dólares *y* en BTC. Si un altcoin no supera a Bitcoin, no tiene sentido mantenerlo. 2. **Priorizar el núcleo y conocer los límites:** Bitcoin es su activo principal. Reconoce que operar altcoins requiere tiempo y habilidad que él no tiene. 3. **Dejar que el sistema compre:** Utiliza su plataforma "Crypto Super Hub" (CSH) para realizar una acumulación dinámica (DCA) guiada por una **puntuación de riesgo** (de 0 a 100). **Cuanto más baja sea la puntuación, más compra.** Actualmente, con el puntaje en 25.6/100 ("ciclo temprano"), realiza compras periódicas moderadas, reservando compras más grandes para cuando la puntuación caiga por debajo de 20. Sus reglas de venta también están preescritas. Pahor enfatiza que el valor no está en copiar su cartera, sino en **crear un sistema escrito durante la calma** que pueda resistir la emocionalidad del mercado. Su sistema actual indica que el mercado está en una fase de consolidación (Bitcoin cerca del promedio móvil de 200 semanas) y que, según su métrica clave (TOTAL3/BTC en 0.37), las altcoins aún no han alcanzado su mínimo histórico relativo (~0.25) para iniciar un "altseason". La clave es tener un plan que no dependa del ruido macroeconómico diario.

marsbit07/27 12:02

He creado un sistema de compra de Bitcoin: a 64 mil dólares, cuanto más baja la puntuación, más compro

marsbit07/27 12:02

OpenAI y Anthropic podrían estar diciendo las cosas equivocadas

En el último año, los sistemas multi-agente (MAS) se han convertido en una de las direcciones más populares en IA. Este artículo argumenta que el enfoque actual liderado por OpenAI y Anthropic, centrado en múltiples agentes de IA colaborando en un flujo de trabajo centralizado para tareas complejas (lo que llama "Harness MAS"), es solo un camino. Este sistema se asemeja más a un motor de orquestación de LLM, donde los agentes actúan como funciones o herramientas temporales sin identidad propia duradera. El autor propone una segunda ruta fundamentalmente diferente: el "Protocol-Native Agent System". Aquí, el núcleo no son agentes para tareas, sino "Agentes Personales" o "compañías autónomas" que pertenecen y representan permanentemente a individuos. Estos agentes tendrían identidad persistente, memoria a largo plazo, preferencias, recursos y soberanía sobre decisiones e intereses. Este cambio transforma la filosofía del sistema: de un problema de ingeniería de software a la creación de una "sociedad digital". La coordinación ya no dependería de prompts o contextos compartidos, sino de protocolos que gestionen identidad, confianza, permisos, incentivos y contratos entre entidades autónomas. El reto futuro no será la capacidad de razonamiento de los agentes, sino cómo logran una interpretación coordinada del mundo y una colaboración a largo plazo con objetivos e intereses diversos. Incluso las "empresas" del futuro podrían ser alianzas dinámicas de estos Agentes Personales unidos por protocolos.

marsbit05/28 05:35

OpenAI y Anthropic podrían estar diciendo las cosas equivocadas

marsbit05/28 05:35

¿Cómo convertirse en un usuario avanzado de Claude en 30 días?

**Cómo Convertirse en un Usuario Avanzado de Claude en 30 Días** Este plan de 30 días guía a los usuarios desde lo básico hasta un uso avanzado de Claude, transformándolo de una simple herramienta de consulta en un sistema operativo personal para el trabajo. **Semana 1: Fundamentos Esenciales** * **Días 1-2:** Aprender a escribir prompts estructurados con Rol, Contexto, Tarea, Formato y Restricciones. * **Días 3-4:** Comprender la ventana de contexto para priorizar información clave. * **Días 5-7:** Configurar **Proyectos** (para trabajo, investigación y escritura) y activar **Memory** para un perfil personal persistente. **Semana 2: Construir Flujos de Trabajo** Crear plantillas reutilizables para: * **Días 8-9:** **Investigación:** Definir pregunta, fuentes y formato de salida. * **Días 10-11:** **Escritura:** Un proceso en dos pasos (esquema seguido de redacción). * **Días 12-14:** **Toma de decisiones:** Analizar opciones con criterios definidos. **Semana 3: Autonomía y Conexión** * **Días 15-17:** Usar **Claude Cowork** para que Claude ejecute tareas de forma autónoma en tu ordenador (ej., organizar archivos, resumir reuniones). * **Días 18-19:** Conectar herramientas externas (Google Drive, Slack, Gmail) para mayor integración. * **Días 20-21:** Configurar las primeras **tareas automatizadas** (ej., un resumen semanal automático). **Semana 4: Optimización del Sistema** * **Días 22-24:** Revisar y optimizar todos los flujos de trabajo basándose en los resultados. * **Días 25-26:** Crear una **base de conocimiento** con las mejores salidas de Claude para referencia futura. * **Días 27-28:** Enseñar el sistema a un colega para solidificar el conocimiento. * **Días 29-30:** Diseñar el **"sistema operativo" ideal** de Claude, planificando todos los flujos, conexiones y tareas automatizadas necesarias. **Resultado:** Al día 31, Claude funcionará como un asistente proactivo y contextual, manejando tareas rutinarias automáticamente y produciendo trabajo de alta calidad con mínima instrucción, liberando tiempo para labores que requieren juicio humano y creatividad. La clave no son comandos secretos, sino un sistema personalizado y en constante mejora.

marsbit05/20 08:10

¿Cómo convertirse en un usuario avanzado de Claude en 30 días?

marsbit05/20 08:10

¿Usar IA para predecir el clima y ganar 200 dólares al día sin esfuerzo?

Resumen: El artículo explora cómo utilizar la inteligencia artificial para predecir el clima y obtener ganancias en mercados de predicción como Polymarket, específicamente en apuestas sobre la temperatura máxima en Shanghái. Se detallan tres aspectos clave: 1) Comprender las reglas de liquidación: Polymarket utiliza datos de la estación meteorológica del aeropuerto de Pudong (ZSPD), registrados en grados Fahrenheit enteros, no los pronósticos generales de apps móviles. 2) Métodos de predicción: Se probaron cinco enfoques, de los cuales tres fueron exitosos: - Combinar pronósticos de Weather Company y el modelo ECMWF con ponderaciones dinámicas. - Corrección en tiempo real usando datos de calentamiento matutino y ajustes por nubosidad/viento. - Un modelo que predice si el día será más cálido o frío que el anterior, con alta precisión en invierno pero solo 63.7% en otoño. 3) Ejemplos prácticos: El sistema identifica oportunidades basadas en discrepancias entre las expectativas del mercado y los datos en tiempo real, como días lluviosos con picos de temperatura nocturnos. Limitaciones: El sistema tiene menor precisión en otoño debido a la volatilidad climática, carece de datos de presión en tiempo real y aún está refinando el ajuste por efectos costeros. El objetivo no es la perfección, sino aprovechar ventajas informativas cuando las probabilidades son favorables.

marsbit03/18 12:22

¿Usar IA para predecir el clima y ganar 200 dólares al día sin esfuerzo?

marsbit03/18 12:22

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