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Imagen ilustrativa: quarkus-http-idempotency: APIs seguras de reintentar con el header Idempotency-Key
Microservicios

quarkus-http-idempotency: APIs seguras de reintentar con el header Idempotency-Key

Imaginá que pagás en línea, la página se traba, hacés clic otra vez… y aparece el miedo de siempre: “¿me habrán cobrado dos veces?”. Ese problema —operaciones que se ejecutan dos veces cuando el cliente reintenta— es uno de los más costosos en sistemas de pagos y APIs…

Por Luis Navarro, hace 4 meses20 junio, 2026
Diagrama de cuantización de modelos que comprime pesos de FP16 a 4 bits
Inteligencia Artificial

Cuantización de modelos: cómo correr un LLM de 70B en tu laptop

¿Cómo cabe un modelo de 140 GB en una laptop? La cuantización de modelos recorta la precisión de los pesos sin destruir la calidad. Esta guía explica el qué, el cómo y el cuándo, con código listo para usar.

Por Andrés Morales, hace 4 meses
Imagen ilustrativa: Quarkus Multitenancy: tutorial completo, de un header a una saga de microservicios
Programación

Quarkus Multitenancy: tutorial completo, de un header a una saga de microservicios

Construir una aplicación SaaS implica responder una pregunta incómoda en cada request: ¿de qué cliente —de qué tenant— son estos datos? Quarkus Multitenancy es una extensión open source, ya disponible en su primera versión (0.1.0) bajo Quarkiverse y publicada en Maven…

Por Andrés Morales, hace 4 meses
Diagrama del algoritmo token bucket controlando peticiones a una API
Programación

Token bucket: cómo las APIs limitan tus peticiones por segundo

El token bucket es el algoritmo de rate limiting más usado en la web: permite ráfagas cortas pero corta el abuso sostenido. Te explicamos cómo funciona con código funcional en Python y ejemplos reales de Stripe, GitHub y Cloudflare.

Por Andrés Morales, hace 5 meses
Diagrama de un anillo de hashing consistente con nodos distribuidos
Programación

Hashing consistente: repartir datos sin remapear todo el clúster

El hashing consistente permite repartir datos entre servidores y escalar sin invalidar todo el caché. Explicamos el anillo, los nodos virtuales y su uso en Cassandra y las CDN, con un ejemplo en Python.

Por Andrés Morales, hace 5 meses
Diagrama de filtros de Bloom con un array de bits y funciones hash marcando posiciones
Programación

Filtros de Bloom: verificar pertenencia con memoria mínima

Los filtros de Bloom permiten saber si un elemento pertenece a un conjunto usando una fracción mínima de memoria. A cambio aceptan falsos positivos, pero nunca fallan al decir que algo no está. Esta guía muestra cómo funcionan, con código en Python y casos de uso reales.

Por Andrés Morales, hace 5 meses
Diagrama del bucle de un agente de IA: razonar, actuar con herramientas y observar
Inteligencia Artificial

Agentes de IA: cómo un LLM razona, usa herramientas y actúa solo

Un agente de IA no se limita a responder: razona, usa herramientas y repite el ciclo hasta cumplir un objetivo. Explicamos su funcionamiento por dentro, con analogías, un ejemplo en Python y casos de uso reales para 2026.

Por Andrés Morales, hace 5 meses
Diagrama de embeddings vectoriales con palabras representadas como puntos en un espacio numérico
Inteligencia Artificial

Embeddings vectoriales: cómo las máquinas miden el significado

Los embeddings vectoriales son el truco que permite a las máquinas medir cuánto se parecen dos textos sin entender el idioma. Te explicamos qué son, cómo se construyen y por qué están detrás de buscadores, recomendaciones y casi toda la IA moderna, con ejemplos de código.

Por Andrés Morales, hace 5 meses
Diagrama del flujo de un programa eBPF dentro del kernel de Linux
Programación

eBPF: cómo ejecutar código en el kernel de Linux sin recompilarlo

El kernel de Linux dejó de ser una caja cerrada. eBPF permite ejecutar programas seguros dentro del núcleo del sistema operativo sin recompilarlo ni reiniciar. Te explicamos cómo funciona esta tecnología que ya mueve la observabilidad, las redes y la seguridad en la nube.

Por Andrés Morales, hace 5 meses
Arquitectura ERNIE 5.1 con su super-network Once-for-All
Inteligencia Artificial

Baidu ERNIE 5.1 entrena con 6% del cómputo de modelos comparables

Baidu presentó ERNIE 5.1 con un claim audaz: entrenar un modelo de frontera al 6% del costo habitual. La clave es Once-for-All, una arquitectura donde múltiples sub-modelos coexisten en un solo super-network. Cómo funciona, qué dicen los benchmarks y cómo usarlo desde LATAM.

Por Andrés Morales, hace 5 meses14 mayo, 2026

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