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JobMap
Describe el trabajo que quieres hacer, explora vacantes relacionadas y revisa la evidencia detrás de los juicios de relevancia de Jev.
Explorar el agente →Machine learning · IA · Ciencia de datos
Notas sobre construircon datos e IA.
Soy Oswaldo Orona. Escribo sobre los sistemas que construyo, desde búsqueda y agentes de IA hasta los datos que los sostienen. Lee las decisiones, explora los resultados y revisa el código.
Agentes
Sistemas que construí, con código y decisiones que puedes revisar.
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Atlas de embeddings de Star Wars
Un explorador interactivo de quince descripciones de personajes, con puntuaciones de similitud, proyecciones y una comparación al quitar las relaciones con otros personajes.
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ReActReel
Un agente de búsqueda de cine y música que convierte una frase recordada en un video, con las llamadas a herramientas junto al resultado.
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Enmascarar antes de entregar los datos
Un flujo de transferencia entre bases de datos que enmascara los campos de clientes antes de entregarlos al agente o a su buzón.
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Asistente de transporte de Ciudad de México
Un mapa de transporte con un asistente que resuelve lugares y pide a un motor de rutas que calcule el viaje.
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Memo Ocho Bits
Un participante de IA en una quiniela mundialista, con pronósticos guardados y una tabla de posiciones calculada junto a jugadores humanos.
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Agente
Investigar el derrame en el Golfo
Una investigación geoespacial creada para cuestionar la versión del gobierno mexicano sobre el derrame con registros de buques, capas satelitales y comunicados fechados.
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Agente
El blog como servidor MCP
Un endpoint MCP público para que un asistente busque en el blog, recorra el catálogo y recupere artículos completos.
Explorar el agente →Acerca de
Soy Oswaldo Orona, Administrador Principal de Bases de Datos y profesional de IA con base en Denver, CO. Tengo un MCS-DS de UIUC (Tau Beta Pi, Phi Kappa Phi) y aporto más de 25 años de experiencia en bases de datos junto con trabajo práctico profundo en machine learning e ingeniería de IA.
Mis áreas de enfoque incluyen Generación Aumentada por Recuperación (RAG), agentes de IA, Model Context Protocol (MCP), IA geoespacial e IA financiera, todo ejecutándose en un laboratorio casero Proxmox auto-hospedado con Docker y LXC.
Este blog es donde documento exploraciones en el espacio latente: las ideas, experimentos y sistemas que viven entre los datos y el modelo.
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