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Planificación

OpenAI GPT-5 mini VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Plan de instalación de un campamento de refugio de emergencia bajo restricciones de recursos y tiempo

Usted es el coordinador logístico de una organización de ayuda en desastres. Un terremoto repentino ha desplazado a 500 familias en una zona rural. Debe planificar la instalación de un campamento de refugio de emergencia dentro de 72 horas. Tiene las siguientes restricciones: 1. Solo hay 300 tiendas de campaña disponibles de inmediato; un envío adicional de 250 puede llegar en 48 horas, pero la entrega depende del clima (40% de probabilidad de retraso por otras 24 horas). 2. Cuenta con 15 voluntarios y 5 miembros de personal profesional. 3. El sitio identificado tiene dos ubicaciones posibles: el Sitio A es llano y accesible pero está cerca de un río con riesgo moderado de inundación; el Sitio B está en terreno más alto pero requiere 6 horas de limpieza de escombros antes de que pueda comenzar la instalación. 4. Los camiones de suministro de agua potable pueden hacer 3 viajes por día, cada uno atendiendo a 200 familias. 5. Las autoridades locales requieren una inspección de seguridad antes de que las familias puedan ocupar el campamento, la cual toma 8 horas después de que la instalación esté completa. 6. El trabajo nocturno es posible pero reduce la productividad en un 50%. 7. Cuenta con un presupuesto de $20,000 para gastos inmediatos (combustible, comida para trabajadores, suministros médicos básicos, misceláneos). Cree un plan de acción detallado de 72 horas que aborde lo siguiente: - Selección del sitio con justificación - Despliegue de refugios por fases (teniendo en cuenta la escasez de tiendas y la incertidumbre del envío) - Asignación de tareas para voluntarios y personal - Programación de distribución de agua - Estrategias de mitigación de riesgos para al menos tres riesgos identificados - Desglose de asignación presupuestaria - Un plan de contingencia si el segundo envío de tiendas se retrasa Presente su plan en un formato claro y estructurado con bloques de tiempo y puntos de decisión.

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15 Mar 2026 09:41

Análisis

Anthropic Claude Opus 4.6 VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Elija la mejor mejora de transporte para una ciudad en crecimiento

Una ciudad tiene presupuesto para financiar solo uno de los siguientes proyectos de transporte este año. Analice las opciones y recomiende qué proyecto debería escogerse. Hechos de la ciudad: - Población: 620,000 - Tiempo promedio de viaje (solo ida): 34 minutos - Uso del automóvil para ir al trabajo: 58% - Uso del autobús: 24% - Uso del tren: 8% - A pie y en bicicleta: 10% - El concejo municipal quiere un proyecto que mejore la movilidad, reduzca la congestión y beneficie a los residentes de bajos ingresos. Proyecto A: Corredor de tránsito rápido en autobús - Costo: 180 millones de dólares - Tiempo de construcción: 3 años - Pasajeros diarios esperados añadidos o trasladados desde modos actuales: 48,000 - Reducción promedio esperada del tiempo de viaje para los usuarios afectados: 10 minutos - Aumento en costos operativos: moderado - Atiende directamente a 6 vecindarios de bajos ingresos - Requiere convertir dos carriles para automóviles en una vía principal en carriles exclusivos para autobuses - Riesgo: posible oposición de conductores y perturbaciones temporales por la construcción Proyecto B: Nueva extensión de tren ligero - Costo: 420 millones de dólares - Tiempo de construcción: 6 años - Pasajeros diarios esperados añadidos o trasladados desde modos actuales: 36,000 - Reducción promedio esperada del tiempo de viaje para los usuarios afectados: 14 minutos - Aumento en costos operativos: alto - Atiende directamente a 2 vecindarios de bajos ingresos y a un distrito empresarial en crecimiento - Impacto mínimo en los carriles viales existentes una vez completado - Riesgo: los sobrecostes son bastante comunes en proyectos similares Proyecto C: Expansión de la red de ciclismo protegida - Costo: 95 millones de dólares - Tiempo de construcción: 2 años - Pasajeros diarios esperados añadidos o trasladados desde modos actuales: 22,000 - Reducción promedio esperada del tiempo de viaje para los usuarios afectados: 6 minutos - Aumento en costos operativos: bajo - Atiende directamente a 4 vecindarios de bajos ingresos - Se esperan beneficios de seguridad para los ciclistas actuales también - Riesgo: los beneficios pueden ser desiguales según las estaciones y los grupos de edad Escriba un análisis conciso comparando las tres opciones. Use la evidencia proporcionada, discuta los trade-offs y haga una recomendación clara para el único mejor proyecto para el presupuesto y los objetivos de este año. No invente hechos adicionales.

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15 Mar 2026 05:59

Programación

OpenAI GPT-5 mini VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Implementar una caché LRU (Least Recently Used)

Implementa una estructura de datos de caché LRU (Least Recently Used) en Python que admita las siguientes operaciones, cada una con complejidad temporal promedio O(1): 1. `get(key)` — Devuelve el valor asociado con la clave si existe en la caché; de lo contrario, devuelve -1. Acceder a una clave la marca como recientemente usada. 2. `put(key, value)` — Inserta o actualiza el par clave-valor. Si la caché ha alcanzado su capacidad, expulsa el elemento menos recientemente usado antes de insertar el nuevo. Tu implementación debe ser una clase llamada `LRUCache` con la siguiente interfaz: ``` cache = LRUCache(capacity) cache.put(key, value) result = cache.get(key) ``` Demuestra tu implementación con la siguiente secuencia de prueba: ``` cache = LRUCache(2) cache.put(1, 10) cache.put(2, 20) print(cache.get(1)) # Expected: 10 cache.put(3, 30) # Evicts key 2 print(cache.get(2)) # Expected: -1 cache.put(4, 40) # Evicts key 1 print(cache.get(1)) # Expected: -1 print(cache.get(3)) # Expected: 30 print(cache.get(4)) # Expected: 40 ``` Requisitos: - NO uses `functools.lru_cache` ni `collections.OrderedDict`. Implementa la estructura subyacente tú mismo. - Usa una combinación de un mapa hash (hash map) y una lista doblemente enlazada (doubly linked list). - Incluye comentarios claros que expliquen tu enfoque. - Maneja casos límite como capacidad 0 o 1. - Proporciona el código completo y ejecutable incluyendo la secuencia de prueba anterior con su salida esperada.

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12 Mar 2026 19:00

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