Tipo: Contenido Enlace original: https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA Fecha de publicación: 2025-09-23
Resumen #
QUÉ - El tweet de Andrej Karpathy promueve el concepto de “context engineering” en lugar de “prompt engineering”. Argumenta que, aunque los prompts son descripciones breves de tareas para los LLMs, el context engineering es crucial para aplicaciones industriales, ya que se ocupa de llenar eficazmente la ventana de contexto de los modelos.
POR QUÉ - Es relevante para el negocio de la IA porque destaca la importancia de una gestión avanzada del contexto para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje en aplicaciones industriales. Esto puede llevar a interacciones más precisas y contextualizadas con los usuarios.
QUIÉN - Andrej Karpathy, un influyente investigador y líder en el campo de la IA, es el autor del tweet. La comunidad de IA y los desarrolladores de aplicaciones LLM son los actores principales.
DÓNDE - Se posiciona en el contexto de las discusiones avanzadas sobre la optimización de las aplicaciones LLM, centrándose en técnicas de ingeniería de contexto para mejorar el rendimiento de los modelos.
CUÁNDO - El tweet fue publicado el 2024-01-05, indicando una tendencia actual y relevante en el debate sobre la optimización de los modelos de lenguaje.
IMPACTO EN EL NEGOCIO:
- Oportunidades: Implementar técnicas de context engineering puede mejorar significativamente el rendimiento de las aplicaciones LLM, haciéndolas más precisas y contextualizadas.
- Riesgos: Ignorar la importancia del context engineering podría llevar a soluciones LLM menos efectivas y menos competitivas en el mercado.
- Integración: Las técnicas de context engineering pueden integrarse en el stack existente para optimizar las interacciones con los modelos de lenguaje.
RESUMEN TÉCNICO:
- Pila tecnológica principal: No especificada en el tweet, pero implica el uso de modelos de lenguaje avanzados y técnicas de gestión del contexto.
- Escalabilidad y limitaciones arquitectónicas: La gestión efectiva del contexto puede mejorar la escalabilidad de las aplicaciones LLM, pero requiere una comprensión profunda de las limitaciones de la ventana de contexto de los modelos.
- Diferenciadores técnicos clave: La atención al context engineering puede diferenciar las aplicaciones LLM, haciéndolas más robustas y adecuadas para tareas complejas.
Casos de uso #
- Private AI Stack: Integración en pipelines propietarias
- Soluciones para clientes: Implementación para proyectos de clientes
- Inteligencia estratégica: Entrada para la hoja de ruta tecnológica
- Análisis competitivo: Monitoreo del ecosistema de IA
Recursos #
Enlaces Originales #
- +1 for “context engineering” over “prompt engineering” - Enlace original
Artículo recomendado y seleccionado por el equipo Human Technology eXcellence elaborado mediante inteligencia artificial (en este caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) el 2025-09-23 17:17 Fuente original: https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA
Artículos Relacionados #
- La carrera por el núcleo cognitivo de LLM - LLM, Foundation Model
- Estoy empezando a adquirir el hábito de leer todo (blogs, artículos, capítulos de libros, …) con modelos de lenguaje grandes. - LLM, AI
- Ingeniería de Contexto para Agentes de IA: Lecciones de la Construcción de Manus - AI Agent, Natural Language Processing, AI