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
Investigo IA eficiente, reproducible y hardware-aware en la frontera entre machine learning, cuantizacion y sistemas digitales.

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

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.
Ver proyectos ->Newsletter y laboratorio editorial para convertir lectura técnica, investigación y práctica con IA en ensayos, recursos y futuros libros.
Rol: Autor, editor y creador del sistema editorial
Acelerador de la función de activación para bloques Shifted Window Transformers, pensado para reducir costos de inferencia en modelos de visión profunda.
Rol: Diseño digital, Verilog, FPGA y deep learning
Desarrollo de un modelo multimodal para pronostico del carcinoma de células renales renales de células claras.
Rol: Modelado, evaluación y arquitectura ML
Plataforma EdTech que transforma apuntes de estudiantes en planes de aprendizaje personalizados con apoyo de IA generativa.
Rol: Producto, IA generativa y experiencia de aprendizaje