Qué leer si te interesa la IA: 15 fuentes que no son Twitter
TL;DR
Twitter es ruido. Estas fuentes filtran la señal.
Newsletters
1. The Batch (Andrew Ng)
Qué es: Newsletter semanal de Andrew Ng. Resumen de lo importante con contexto.
Por qué: Ng tiene criterio. No hyping, no fear-mongering. Análisis técnico accesible.
URL: deeplearning.ai/the-batch
2. Import AI (Jack Clark)
Qué es: Newsletter semanal de Jack Clark (co-director de AI Index).
Por qué: Cobertura amplia con perspectiva política y económica. No solo técnica.
URL: jack-clark.net
3. Ahead of AI (Sebastian Raschka)
Qué es: Newsletter de Sebastian Raschka, autor de “Build a LLM From Scratch”.
Por qué: Técnico sin ser académico. Explica papers recientes con código.
URL: magazine.sebastianraschka.com
Blogs técnicos
4. Lil’Log (Lilian Weng)
Qué es: Blog de Lilian Weng (head of applied AI research en OpenAI).
Por qué: Los posts son referencias en sí mismos. “LLM Powered Autonomous Agents” es probablemente el mejor artículo sobre agentes jamás escrito.
URL: lilianweng.github.io
5. Simon Willison’s Weblog
Qué es: Blog de Simon Willison, creador de Datasette y LLM CLI.
Por qué: Prueba todo lo que sale. No opina sin haberlo usado. Enlaces a herramientas nuevas con comentarios honestos.
URL: simonwillison.net
6. Chip Huyen’s Blog
Qué es: Blog de Chip Huyen, ML engineer (ex-Snorkel, ex-Netflix).
Por qué: Perspectiva práctica de ML en producción. No teórica, no académica, útil.
URL: huyenchip.com/blog
7. Interconnects (Nathan Lambert)
Qué es: Newsletter/blog sobre investigación en LLMs y open-source AI.
Por qué: Lambert entiende el ecosistema open-source como nadie. Análisis de papers RLHF, DPO, GRPO.
URL: interconnects.ai
Papers y benchmarks
8. arXiv (cs.AI, cs.CL, cs.LG)
Qué es: El repositorio de preprints académicos.
Cómo usarlo: No leas todo. Filtra por:
cs.CL(Computational Linguistics) — NLP, LLMscs.AI— agentes, razonamientocs.LG— ML general
Tip: Suscríbete a los RSS feeds de cada categoría. Escanea títulos, lee abstracts de los interesantes.
URL: arxiv.org/list/cs.CL/recent
9. Artificial Analysis
Qué es: Dashboard de benchmarks y precios de modelos.
Por qué: Datos, no opiniones. Rankings actualizados con metodología transparente.
URL: artificialanalysis.ai
10. LMSYS Chatbot Arena
Qué es: Ranking por votos humanos (Elo rating).
Por qué: El benchmark más honesto. Preferencia humana real, no métricas académicas.
URL: lmarena.ai
Comunidades
11. r/LocalLLaMA (Reddit)
Qué es: Subreddit sobre modelos locales, self-hosting y open-weights.
Por qué: Comunidad técnica seria. Poco hype, mucho benchmarking real. Si un modelo funciona, aquí lo verifican.
URL: reddit.com/r/LocalLLaMA
12. r/MachineLearning (Reddit)
Qué es: Subreddit general de ML.
Por qué: Papers nuevos, discusiones técnicas. Filtra por flair [R] (research) y [D] (discussion).
URL: reddit.com/r/MachineLearning
13. Hacker News (Y Combinator)
Qué es: Agregador de noticias tech.
Por qué: Cuando sale algo importante en IA, llega aquí. Los comentarios suelen ser de mejor calidad que el post original.
URL: news.ycombinator.com
Repos y herramientas
14. HuggingFace Blog
Qué es: Blog oficial de HuggingFace.
Por qué: Tutoriales reales sobre fine-tuning, serving, evaluación. Escritos por los que construyen las herramientas.
URL: huggingface.co/blog
15. Karpathy’s LLM Wiki
Qué es: Wiki de Andrej Karpathy sobre construcción de LLMs.
Por qué: Si quieres entender CÓMO funcionan los LLMs (no solo usarlos), este es el recurso.
URL: llmwizard.com (o su GitHub)
Cómo consumir esto sin volverte loco
- Newsletters: Dedica 15 min/semana. Escanea títulos, lee lo relevante.
- Blogs: Guarda en Pocket/Readwise. Lee 2-3 posts/semana.
- Papers: Solo lee papers de modelos/herramientas que vayas a usar.
- Reddit/HN: 10 min/día. Escanea, guarda lo interesante, sigue.
Regla: Si no puedes explicar en 2 frases por qué algo te importa, no te importa.
Lo que NO recomiendo
- Twitter/X: 90% hype, 5% signal, 5% discursos motivacionales. Solo útil si sigues a <20 personas muy seleccionadas.
- YouTube tech reviewers: Entretenimiento, no información.
- LinkedIn AI influencers: Marketing disfrazado de análisis.
- Cualquier cuenta que posteé 10+ veces/día sobre IA: No es posible tener 10 ideas buenas al día.
Esta lista se actualiza trimestralmente. Última revisión: mayo 2026.