Archivo
01
Cohorte 1
La primera cohorte abrió el formato de lectura, discusión e implementación que luego evolucionó hacia cohortes más estructuradas.
Ver cohorteCohorte 3, convocatoria vigente
De papers de frontera a sistemas de IA que resisten la realidad.
Tribu IA Papers reúne talento técnico con alto compromiso para estudiar investigación científica reciente, implementarla en código y convertirla en criterio de ingeniería aplicada.
Postulaciones abiertas
Cohorte 3
Gratis, basada en mérito, exigente en nivel técnico y compromiso. La cohorte combina lectura profunda, sesiones técnicas, ejercicios aplicados y proyectos con alta autogestión.
- Ritmo
- 8 a 12 horas semanales, varios meses
- Estado
- Postulaciones abiertas
- Foco
- Spring 2026, currículo especializado
Archivo por cohorte
Cohortes como memoria técnica
Cada cohorte tiene foco, actividades, logros y papers propios. La trayectoria importa: lo aprendido por una cohorte se convierte en infraestructura cultural para la siguiente.
Completada
02
Cohorte 2
La segunda cohorte se apoyó en el Agentic AI MOOC Fall 2025. Desde esta cohorte, Leonardo González se unió como director del programa.
Ver cohortePostulaciones abiertas
03
Cohorte 3
La tercera cohorte abre una ruta gratuita y meritocrática para personas con alto nivel técnico, iniciativa y disponibilidad real.
Ver cohorteFall 2025, Agentic AI
La Cohorte 2 elevó el estándar
La segunda cohorte se apoyó en el Agentic AI MOOC Fall 2025 y llevó el estudio a competencia, demos y exposición pública. Desde esta cohorte, Leonardo González se unió como director del programa.
- Participación de equipos en AgentX AgentBeats de UC Berkeley.
- Un equipo obtuvo tercer lugar mundial en la categoría Gaming, presentó en AI Tinkerers y recibió una beca completa para el programa Hardcore AI.
Papers y sesiones
Currículo vivo
Los papers se mantienen como datos del sitio para consultar por cohorte, tema o semana. Cohorte 2 parte del Agentic AI MOOC Fall 2025; Cohorte 3 usará parte de ese material y una ruta especializada propia.
LLM Agents Overview
Yann Dubois, OpenAI
Post-Training Verifiable Agents
Jiantao Jiao, NVIDIA
Agent Evaluation and Project Overview
Agentic AI MOOC staff
Predictable Noise in LLM
Sida Wang, Meta
AI Agents to Automate Scientific Discoveries
James Zou, Stanford
Material de apoyo
Recursos generales
Material de apoyo para fortalecer el criterio de lectura técnica fuera de una cohorte específica.
Selección por mérito
Perfil esperado
- Experiencia fuerte en Python, ML/DL o ingeniería de software.
- Lectura técnica en inglés y comodidad con papers, documentación y repositorios.
- Disponibilidad real de 8 a 12 horas semanales durante varios meses.
- Autogestión alta, colaboración seria y capacidad de producir entregables.
Postulaciones abiertas
Postúlate a Cohorte 3
El cupo es limitado y la selección prioriza mérito, iniciativa y capacidad de sostener trabajo técnico profundo.
Aplicar a Cohorte 3