Newsletter y libros
FP32 como laboratorio editorial
FP32 es el espacio donde pruebo ideas, series técnicas y borradores que después pueden convertirse en libros, cursos o material de investigación.
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Raul Pacheco Rodriguez
Construyo tecnología inteligente, eficiente y reproducible para llevar IA útil a los lugares donde los grandes modelos no pueden llegar.

Investigación
Machine learning trazable, eficiente y reproducible, IA médica y aceleración
PhD Student
Cinvestav GDL
HW
Aceleradores
AI
Researcher

FP32
Ensayos, papers, notas de investigacion y aprendizajes sobre deep learning, IA medica, sistemas eficientes y herramientas para investigadores aumentados.
Biblioteca tecnica
Lecturas, repositorios y referencias que alimentan mi investigacion, mi escritura y mi trabajo de programacion.
Ver recursos ->El espacio separado para ensayos, notas largas, series técnicas y futuros libros. El sitio personal funciona como hub; FP32 vive como publicación propia.
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Una lista curada de blogs personales, laboratorios y recursos sobre machine learning. Es una referencia útil para organizar lecturas sin convertirlas en posts largos.
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Trabajo seleccionado
Experimentos, repositorios y piezas tecnicas que conectan software, hardware e IA aplicada.
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Newsletter en substack para convertir lectura técnica, investigación y práctica con IA en ensayos y recursos.
Rol: Escritor
Acelerador de la operación softmax para reducir costos de inferencia en modelos de visión profunda como los bloques Shifted Window Transformers.
Rol: Diseño digital, Verilog, FPGA y deep learning
Desarrollo de un sistema multimodal, modular, trazable, eficiente y replicable de inteligencia artificial para la predicción de pronostico del Carcinoma de Células Renales de Células Claras como proyecto de doctorado en en CINVESTAV GDL.
Rol: Modelado, evaluación y arquitectura ML
Plataforma que te ayuda a acelerar tu investigación mediante la integración del flujo completo con apoyo de IA generativa.
Rol: Producto, IA generativa y experiencia de aprendizaje