Extender las primitivas de orquestación existentes (ej. Kubernetes) para gestionar nuevos tipos de cargas de trabajo (ej. IA) en lugar de introducir planos de control separados.
El sampling es una necesidad ineludible en sistemas distribuidos a gran escala; no es una opción, sino una decisión de diseño fundamental.
La paralelización de cargas de trabajo de experimentación es crítica para acelerar la investigación y el desarrollo en ML, especialmente en la optimización de hiperparámetros y la búsqueda de arquitecturas.
La integración de funcionalidades de red complejas (multipath, NAT traversal) directamente en la capa de transporte puede mejorar significativamente la eficiencia y la resiliencia, superando las limitaciones de las soluciones 'shim'.
La optimización de costos en inferencia de LLMs a escala requiere un enfoque holístico, desde la selección del modelo (open-source vs. propietario) hasta optimizaciones de hardware y software.
Priorizar la latencia de startup: En arquitecturas de microservicios y serverless, el tiempo de arranque impacta directamente la experiencia del usuario y los costos operativos. Las optimizaciones AOT son críticas.
La compatibilidad de ecosistema es un factor crítico para la adopción de nuevas plataformas de ejecución; la reescritura de APIs o la fragmentación del estándar pueden limitar severamente el uso.
La iteración y la reevaluación de decisiones arquitectónicas son cruciales para proyectos complejos, especialmente cuando los resultados iniciales no cumplen las expectativas.
Priorizar la robustez y la calidad visual sobre optimizaciones marginales que añaden complejidad.
Tratar a los agentes de IA como clientes no confiables; validar todas las entradas y salidas.
La descomposición de problemas complejos en unidades de trabajo manejables es crucial para escalar equipos y fomentar la contribución, incluso en dominios altamente especializados como los compiladores JIT.
Diseñar sistemas autónomos para flujos de trabajo de larga duración requiere mecanismos de persistencia de estado y reanudación (ej. hibernate-and-wake) para superar las limitaciones de los asistentes 'session-bound'.
La ingeniería de prompts manual no escala; la optimización sistemática es clave para la sostenibilidad de sistemas basados en LLMs.
No asuma que una tecnología es la mejor solución solo por su popularidad o sus promesas teóricas (ej. CRDTs para p2p masterless).
La verificación formal es un camino viable para escalar la confianza en el código generado por IA, especialmente en dominios de alto riesgo.
La verificación formal, asistida por IA, puede mitigar el riesgo en sistemas de alta criticidad, desplazando la carga de depuración humana a la especificación formal.
Identificar y desacoplar responsabilidades monolíticas en sistemas distribuidos para mejorar la modularidad y la mantenibilidad.
La escalabilidad de los LLMs no es solo una cuestión de aumentar parámetros, sino de optimizar la eficiencia computacional y de memoria por token. MoE es una estrategia clave para esto.
La escalabilidad de los LLMs no es solo una cuestión de tamaño de parámetros, sino de eficiencia computacional por token, especialmente en inferencia.
La seguridad en sistemas distribuidos requiere un modelo de confianza explícito y la operación en el nivel de privilegio más bajo posible para el atacante.