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.
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
Newsletter y libros
FP32 es el espacio donde pruebo ideas, series técnicas y borradores que después pueden convertirse en libros, cursos o material de investigación.

FP32
Ensayos, papers, notas de investigación y aprendizajes sobre deep learning, IA médica, sistemas eficientes y herramientas para investigadores aumentados.
Bitacora de investigación
Apuntes cortos sobre papers, decisiones técnicas, experimentos y preguntas que todavia estan tomando forma.
Leer notas ->2026-06-25T00:00:00.000Z
Una nota breve para organizar la intuicion detras de aproximar Softmax cuando el objetivo no es solo entrenar un modelo, sino llevarlo a hardware eficiente.
2026-06-24T00:00:00.000Z
Notas iniciales sobre como evitar atajos temporales, fugas de informacion y evaluaciones demasiado optimistas en modelos medicos.
2026-06-23T00:00:00.000Z
Una nota editorial para separar el blog personal de investigacion de FP32, que funciona como publicacion independiente y laboratorio de ensayos.
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.
Una lista curada de blogs personales, laboratorios y recursos sobre machine learning. Es una referencia útil para organizar lecturas sin convertirlas en posts largos.
Trabajo seleccionado
Experimentos, repositorios y piezas tecnicas que conectan software, hardware e IA aplicada.
Ver proyectos ->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
Trabajo en colaboración orientado a mejorar sistemas de clasificación de tejido benigno y cancerígeno mediante modelos de aprendizaje profundo.
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