Hola, soy MaximoFN

Apasionado de la Inteligencia Artificial y la programación. En esta página dejarás de ver cómo usar la IA sino que aprenderás a cómo crear IA y mucho más en español

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MaximoFN

Experiencia

2024-09/actualidad

AI tech lead

Bravent

-

Remote

AI Tech lead. Liderazgo técnico, supervisión de desarrollo y colaboración en la correcta gestión de proyectos. Propuesta de nuevas soluciones.

Responsabilidades

  • Liderazgo técnico.
  • Toma de decisiones técnicas: tecnologías apropiadas.
  • Propuesta de nuevas soluciones en el área/innovación.
  • Desarrollar SW con estándares establecidos, alta complejidad, plazos cortos.
  • Supervisión de desarrollo.
  • Colaboración en la correcta gestión de proyectos técnicos.
  • Evaluación de riesgos técnicos.
  • Ayudar en la resolución de problemas técnicos.
  • Comunicación clara y efectiva.
  • Mantenerse al día con las últimas tecnologías y tendencias en el campo.

Logros

  • Aun no me ha dado tiempo a realizar ningún logro destacable.
  • Python
  • Pytorch
  • HuggingFace
  • Azure

2022-09/2024-09

Machine Learning Engineer

Sener

-

Tres Cantos, Madrid

Machine Learning Engineer, desarrollo de algoritmos de vision para vehículo autónomo y liderazgo en sistema de RAG para obtener información de documentación

  • Python
  • Pytorch
  • HuggingFace
  • TensorRT
  • Nvidia Jetson

2017-10/2022-07

Ingeniero de IA y electrónico

Arquimea

-

Leganés, Madrid

Desarrollo de IA, HW y FW.

  • Python
  • Pytorch
  • YOLO
  • Altium
  • STM32
  • C

2014-05/2017-10

Ingeniero electrónico

Indra

-

Torrejón de Ardoz, Madrid

Desarrollo HW y FW.

  • Altium
  • C
  • Eclipse

2013-01/2014-05

Becario

Indra

-

Torrejón de Ardoz, Madrid

Ayuda a project manager en gestión de proyectos. Desarrollo HW y FW.

  • Altium
  • C
  • MPLAB
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Subtify Subtify

Generador de subtítulos para videos en el idioma que desees. Además a cada persona le pone su subtítulo de un color

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DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

¿Alguna vez has hablado con un LLM y te ha respondido algo que suena como si hubiera estado bebiendo café de máquina durante toda la noche? 😂 ¡Eso es lo que llamamos una alucinación en el mundo de los LLMs! Pero no te preocupes, porque no es que tu modelo de lenguaje esté loco (aunque a veces puede parecerlo 🤪). La verdad es que los LLMs pueden ser un poco... creativos cuando se trata de generar texto. Pero gracias a DoLa, un método que utiliza capas de contraste para mejorar la factibilidad de los LLMs, podemos evitar que nuestros modelos de lenguaje se conviertan en escritores de ciencia ficción 😂. En este post, te explicaré cómo funciona DoLa y te mostraré un ejemplo de código para que puedas entender mejor cómo hacer que tus LLMs sean más fiables y menos propensos a inventar historias. ¡Vamos a salvar a nuestros LLMs de la locura y hacer que sean más útiles! 🚀

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Los espacios de Hugging Face nos permite ejecutar modelos con demos muy sencillas, pero ¿qué pasa si la demo se rompe? O si el usuario la elimina? Por ello he creado contenedores docker con algunos espacios interesantes, para poder usarlos de manera local, pase lo que pase. De hecho, es posible que si pinchas en alún botón de ver proyecto te lleve a un espacio que no funciona.

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