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
I work to make intelligent, efficient, traceable and reproducible technology useful in the places where large language models cannot reach.

Research direction
Machine learning, quantization, RTL and reproducible medical AI.
2026
Doctoral sprint
FP32
Editorial lab
HW
Aware AI

FP32
Essays, papers, research notes and lessons on deep learning, medical AI, efficient systems and tools for augmented researchers.
Research notebook
Short notes on papers, technical decisions, experiments and questions that are still taking shape.
Read notes ->2026-06-25T00:00:00.000Z
A research note for organizing the intuition behind approximating Softmax when the goal is efficient and verifiable hardware.
2026-06-24T00:00:00.000Z
Initial notes on temporal shortcuts, information leakage, and more honest evaluation protocols for medical AI systems.
2026-06-23T00:00:00.000Z
A short note on why this site should host research-adjacent writing while FP32 remains an independent editorial lab.
Technical library
Readings, repositories and references that feed my research, writing and programming practice.
View resources ->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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Selected work
Experiments, repositories and technical pieces connecting software, hardware and applied AI.
View projects ->
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