Skip to content

English · Español

Lab 02 — Cura la lista de lectura "Qué sigue"

🇪🇸 Veinte recursos seleccionados con cuidado. Cada uno con un "por qué está en la lista" y un "qué hacer con él". Una lista de 200 bookmarks no es una lista; una de 20 curada es una hoja de ruta.

Objetivo

Producir docs/phase-40-hardening-postmortem/READING_LIST.md: 20-40 entradas, organizadas en categorías, cada una anotada. Más una sección final "Off-ramps" que enlaza con las amenazas aplazadas del lab 00.

Preparación

  • Las entradas off-ramp del lab 00 (ya añadidas a READING_LIST.md).
  • Un archivo Markdown limpio con cabeceras de sección.
  • Tu historial de bookmarks, las entradas del journal, los archivos de reporte — cualquier cosa que apunte a "cosas que quería leer pero no llegué a leer".

Tareas

  1. Define las categorías. Ocho es un número razonable. Sugeridas:

  2. Fundamentos y matemáticas (repasar o cubrir lagunas).

  3. Arquitecturas más allá de Mini-GPT (mixture-of-experts, state-space, multi-modal).
  4. Entrenamiento a escala (distribuido, precisión mixta, paralelismo).
  5. Inferencia a escala (PagedAttention, especulativo, frameworks de serving).
  6. Post-entrenamiento (RLHF, DPO, constitutional, evals).
  7. Producción / MLOps (deployment, observabilidad, registries).
  8. Seguridad y alineación (jailbreaks, prompt injection, alineación de modelos).

  9. Off-ramps (conectados específicamente con amenazas aplazadas y proyectos "qué sigue").

  10. Cada entrada tiene la misma forma:

### [Title](url)

- **Type:** paper / blog / book / video / repo / course
- **Why on this list:** one sentence about the gap it fills.
- **What to do with it:** one sentence about how to engage — read end-to-end, skim §2, implement, watch first 30 min, etc.
- **Estimated time:** 30 minutes / 2 hours / a weekend / multi-week.
- **Prerequisites:** if any.

  1. Apunta a 20-40 entradas. Calidad sobre cantidad. Cada entrada debe pasar el test: "si Borja solo tuviera 10 cosas para leer tras el proyecto, ¿estaría esta en la lista?" Si no, córtala.

  2. Distribuye entre categorías. Aproximadamente equilibrado. No pongas 15 en una categoría y 1 en otra. Si una categoría está dispersa, o encuentra más entradas o elimina la categoría.

  3. Conecta off-ramps con amenazas. La sección "Off-ramps" debe:

  4. Listar cada amenaza aplazada del lab 00 como un off-ramp.
  5. Añadir 2-3 off-ramps adicionales no atados a amenazas (p. ej., "escalar a un modelo de 1B parámetros").

  6. Cada off-ramp lista ≥ 1 recurso recomendado del resto de la lista de lectura.

  7. Añade un preámbulo al inicio del archivo: 50-100 palabras. Qué es esta lista (un conjunto de recomendaciones personales), qué no es (una lista exhaustiva de lectura sobre IA (AI)), cómo usarla (escoge una por mes, no todas a la vez).

  8. Comprueba las URL. Cada enlace funciona en la fecha de escritura. Añade una línea "Last verified: YYYY-MM-DD" al pie.

Ejemplos de buenas entradas

### [The Annotated Transformer](https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html)

- **Type:** blog (with code).
- **Why on this list:** Most accessible line-by-line walkthrough of the original transformer paper. Useful even after building one from scratch — different perspective.
- **What to do with it:** Read end-to-end, but skim the parts you already implemented (Phase 17).
- **Estimated time:** 2-3 hours.
- **Prerequisites:** Phase 17 done.

### [vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention](https://blog.vllm.ai/2023/06/20/vllm.html)

- **Type:** blog (+ associated paper).
- **Why on this list:** Reference architecture for the inference serving you scratched at in Phase 33. PagedAttention is the engineering trick that makes 100s of concurrent requests feasible.
- **What to do with it:** Read the blog, skim the paper §1-3. Then `pip install vllm` and serve a small HF model.
- **Estimated time:** 4 hours (read) + a weekend (try it).
- **Prerequisites:** Phase 27 (modern attention), Phase 33 (serving).

Ejemplos de malas entradas (a evitar)

### [Attention Is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762)

- One of the most influential papers in deep learning.

Por qué es malo: no hay "por qué en la lista", ni "qué hacer", ni tiempo estimado. Se lee como un stub de Wikipedia.

### [https://github.com/some/cool-repo](https://github.com/some/cool-repo)

- Has some good code.

Por qué es malo: sin título, sin tipo, sin señal sobre qué contiene.

Entregable

docs/phase-40-hardening-postmortem/READING_LIST.md:

# What's next — reading list

(50-100 word preamble.)

## Foundations & math
(2-5 entries)

## Architectures beyond Mini-GPT
(2-5 entries)

...

## Off-ramps
(3-5 entries, each connecting to a punted threat or to a next-project direction)

---
Last verified: 2026-05-23

Aceptación

  • ≥ 20 entradas, ≤ 40.
  • Cada entrada tiene los 5 campos (Type, Why, What to do, Time, Prerequisites).
  • Categorías presentes y aproximadamente equilibradas.
  • Cada URL funciona (fecha de last verified < 2 semanas).
  • La sección off-ramp referencia al menos 3 amenazas aplazadas del lab 00.

Trampas

  • Incluir todo lo que has marcado. Esta es una lista de recomendaciones, no un vertedero de bookmarks. La mayoría de tus bookmarks deberían recortarse.
  • Escoger solo recursos "famosos". Los vídeos de Karpathy, el cookbook de OpenAI, el Annotated Transformer — sí, inclúyelos. Pero incluye también los menos famosos que genuinamente te ayudaron. Suelen ser de mayor señal porque menos gente ya los ha leído.
  • Recursos que requieren suscripción de pago. Indica cuándo una entrada está tras paywall. Prefiere alternativas abiertas donde existan.
  • Mezclar "off-ramps" con "cosas para leer". La sección off-ramps es para proyectos/direcciones, no para artículos. Los artículos en apoyo de un off-ramp pertenecen a su sección temática, referenciados desde el off-ramp.
  • Dejar que la lista se quede obsoleta. Añade un pie "Last verified". Planea reverificar en el kickoff del próximo proyecto.

Extensión

  • Añade una sección "salta estos". Recursos populares que específicamente NO te resultaron útiles, con un "por qué no" de una frase. Igual de valioso.
  • Añade un subconjunto explícito "si solo tienes 10 horas". Cinco entradas de la lista que sean innegociables.

Siguiente: 03-knowledge-graph.md