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Someone made a Linux script that emails Sam Altman every day to report how much unused RAM is sitting in your PC.
Called Ram-Altman, it monitors your free memory and sends him a daily email if more than 10% is unused.
It even includes different email messages and a test mode.
Darte cuenta que algo para lo que llevas estudiando años, o cosas que te llevaron meses ahora las puedes hacer en un día, te hace replantearte qué futuro te espera. Esto ahora mismo parece que solo afecta a los programadores pero en unos años afectará a muchas más profesiones.
No había visto el impacto psicológico que puede tener la IA en los trabajadores hasta anoche, hablando con un amigo.
Un tío muy inteligente que en los últimos años había virado hacia la programación (desde el mundo del VFX) se encuentra con que el trabajo de meses lo ha sacado adelante otra persona del equipo en un día, reemplazando su trabajo previo.
La sensación de sentirse obsoleto de golpe lo dejó tiritando. No es solo el miedo a perder el trabajo, sino el sentir que años de esfuerzo por aprender se han ido por el retrete.
Y como guinda del pastel, perder algo que tanto placer intelectual le daba como programar.
Se me ha quedado el pobre hombre más vacío que una cáscara de pipa.
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Enhorabuena a los propietarios de Urbagestión, que ya tienen vía libre para su negocio. Y enhorabuena a la panda de malnacidos y a la escoria mediática que se dedicó a enmierdar la vida de una mujer de 87 años desahuciada. Os señalaremos hasta el fin de los días. Descanse en paz.
ÚLTIMA HORA | Muere Maricarmen, la mujer que convirtió su lucha por la vivienda en un clamor que recorrió España eldiario.es/madrid/somos/mue…
Pero si yo había leído a varios expertos que Pedro Sánchez no iba a convocar elecciones. ¿Cómo ha podido ocurrir?
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5 years ago I was working on LLMs because I believed in them. And yet I didn't think we'd get where we are today without a major paradigm shift. I definitely didn't expect things to move so fast.
I was wrong.
It's astonishing to see some of the very vocal people who were far more skeptical than I was insist that they were right all along, because "hey, today's models do a lot more than predict the next token."
Like, sure, coding agents can run commands in a terminal. But they do it by predicting the next token. What in the world did you expect?
No one was claiming that LLMs would solve every problem without any way to interact with their environment. But the layer on top is very thin, and tool use isn't a new paradigm. "Giving BERT a Calculator" came out 7 years ago.
Science is about updating your beliefs based on evidence. Admitting that your view has changed doesn't make you a worse scientist. It makes you a better one.
This obsession with "I've been saying the same thing for X years and I was right all along" is so tiresome, and sets a terrible example for the general public and the new generation of scientists.
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OjO A ESTO. Claude incorporará marcas de agua invisibles en todo texto generado por sus modelos de IA que cualquiera podrá comprobar.
support.claude.com/en/articl… – at Zarautz, España
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De las Ondas a la Red| La #IA que predice la calidad de vida de supervivientes de cáncer de cabeza y cuello 'made in' @deusto
@TheLancet
cadenaser.com/audio/17815387… vía @La_SER
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Two in-person papers accepted at the ICML 2026 MI workshop with Miguel Fernández de Retana @GusyLight @AritzBi Aitor Almeida! Different methods, one shared finding: the behaviors RL post-training most visibly adds to a reasoning model are mostly not where its reasoning lives. 1/n
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Muy interesantes estos minutos en los que @iguardans hace algo insólito en la tele de hoy en día: retrata la posición contraria con claridad sin dejarse llevar por las diversas maniobras de distracción.
Esto es algo a lo que llevo dándole vueltas bastante tiempo, no sabemos prácticamente nada de cómo usar esos datos, todo ese conocimiento es el secreto mejor guardado de los grandes modelos.
The big dilemma with teaching an "LLM course" is that it is really easy to get drawn into teaching the various technical things like efficiency tricks, attention variants, PPO vs GRPO, etc etc. But the real "meat" is not there, but in the data: data for pre-training, for mid-training, for SFT, for RL and for "reasoning", synthetic data, curated data, annotated data... cleaning, evaluating, improving, mixing, ... lots of stuff.
but "data" is so much harder to teach: it is not "mathematic" or "algorithmic" like the technical things, and it is not clear what is the teachable thing there. it is also a lot less transparent than the technical topics, both because it is semi-secret, and also because it is also not appealing for publishing, for roughly the same reasons it is not appealing for teaching.
so, what would you teach about data? what are the key lessons and insights one should know? any good papers or resources? good existing classes? blogs? hit me with what you have
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Zetak (Pello Reparaz), Izaro, Amaia Romero, hoy ETS... no recuerdo haber visto tantos artistas vascos y haber oído varias veces cantar en euskera en un programa de TVE y en prime time
El tema se llama Aukera Berriak pero vamos que En Tol Sarmiento han montado una fiesta de patronal para cerrar el programa. #LaRevuelta
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Last night, rewatching “Interstellar” made me want to rewatch “Contact” (1997) again. So tonight, I’m watching this beloved film. We’re a generation deeply influenced by Carl Sagan and the SETI program. I’ve returned to this movie many times over the years. A father and daughter, a journey into the unknown, wormholes, relativity, Lynda Obst, Kip Thorne. “Interstellar” and this film feel like twins.
