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How can one neuron slash its error by 75% with a single parameter tweak?
In this linear model, prediction is ŷ = wx + b. Start with x=2, y=4, w=3, b=0: prediction is 6, squared loss is 2. Backpropagation via chain rule gives gradients ∂L/∂w=4 and ∂L/∂b=2. Learning rate 0.1 yields w=2.6, b=-0.2. New prediction is 5.0, loss drops to 0.5. This exact process, scaled to billions of connections, trains every modern neural network that recognizes faces, translates languages, or drives cars.
The smallest update can reshape an entire intelligent system.
Which real system do you think depends most on this error-driven learning?
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The biggest, and stupidest, myth in European politics, particularly popular in France, is that Europe suffers the consequences of "austerity" and "neoliberalism". In the biggest 5 countries in Europe, more than half of the population makes its income from the state, less than half from the private sector. This is what makes the problem of reducing the welfare state so impossible: more than half of the voters are net recipients. No surprise that Italy's budget has not been balanced in 100 years, France's in 50 years (ooh la la, l'austérité!!):
-France: 30 million from the state versus 21m private sector workers. State spending is 57% of GDP, taxes more than half the economy. The budget hasn't been balanced in the lifetime of most French (since 1974).
- Germany: 35 million adults from the state, versus 34 million from the private sector. 10% of the population is registered as severely disabled. Public spending is over half of GDP. Germany has had a continuous budget deficit since 2019.
-Italy: 23 million from the state, versus 20.5 million private-sector workers. Public spending is 51% of GDP. Italy has had a budget deficit every year since 1925, for 100 years.
- Spain more people get their income from the state since 2024: 18.21 million from the public sector versus 17.9 million people working in the private sector. Since 2025, Spain also had more government employees than self-employed workers (autónomos) for the first time in history. State spending is at 45%, budget has not been balanced since 2007.
- UK: 54% of households now receive more in state benefits than they pay in taxes. State spending is 44.5% of GDP, taxes (40%) are at their highest since 1950, the budget hasn't been balanced since 2001, and 1 in 5 new cars is paid by the government through a bizarre state disability scheme (Motability).
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뱃살 빼려고 꼭 뛰어야 하는 건 아니다⁉️
층간소음 걱정 없이 집에서 할 수 있는
벽 짚고 하는 상하체 운동 5가지
1️⃣ 무릎 들기
벽을 짚고 한쪽씩 무릎을 번갈아 들어 올리기
2️⃣ 뒤꿈치 차올리기
뒤꿈치를 엉덩이 쪽으로 번갈아 올리기
3️⃣ 가슴 들어 올리기
상체를 바르게 세우고 가슴을 활짝 펴기
4️⃣ 팔 뒤로 당기기
팔꿈치를 뒤로 당기며 등 근육 자극하기
5️⃣ 옆구리 늘리기
한쪽 팔을 위로 뻗어 좌우 옆구리 늘리기
각 동작 10회씩 3세트
처음이라면 횟수를 줄여 천천히 시작해도 좋다
물론 뱃살만 쏙 빼는 운동은 없지만
꾸준한 근력 운동과 식습관 관리가 함께하면
체지방 관리에 도움이 된다
무리하지 말고 오늘부터 하나씩 시작해 보자
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Este libro de algoritmos y estructuras de datos es espectacular y te lo recomiendo mucho.
Muy completo, ilustraciones detalladas, con pseudo código y temas desde lo más básico a avanzado.
Disponible en PDF totalmente gratis
→ jeffe.cs.illinois.edu/teachi…
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si quieren aprender sobre agentes de IA, guárdense este recurso:
roadmap.sh/ai-agents
es un roadmap bastante completo que va desde los fundamentos hasta los conceptos más avanzados.
una locura la cantidad de material que tenemos hoy para aprender.
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les dejo uno de los mejores papers que leí sobre Harness Engineering.
explica muy bien:
1) qué es un harness
2) cómo están construidos los coding agents actuales
3) qué patrones se repiten entre Claude Code, Codex, Gemini CLI, etc.
4) hacia dónde está evolucionando la categoría
5) qué recomiendan si querés construir uno
todo parte de una definición simple:
Agent = Model + Harness
como complemento, también pueden leer el artículo que escribí sobre el tema.
paper:
arxiv.org/pdf/2609.00006
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🤠 El número más malinterpretado de la ciencia:
p < 0.05 📉
Hice esta infografía para explicar qué significa y qué no 👇
#CódigoDeTodxs
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“Cada vez que alguien diga que no es sostenible el sistema de pensiones hay que decirle que detrás de eso hay una estafa”, Pablo Iglesias @PabloIglesias
https://xitter.cf/t.co/gw18hLlw7W
#Elecciones
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Desde la primera vez que la escuché, estoy completamente rendido a la banda sonora de Érase Una Vez En América (1984)
Como siempre, Ennio Morricone marcando la diferencia.
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Google's Jeff Dean just dropped the best 1-hour lecture on AI engineering: from basics to Graphs
1:45 - LLM from scratch
17:22 - how to use AI models
30:03 - prompt engineering
52:35 - one human coordinating 100 agents
1:02:40 - where the coordination actually lives
27 years of building AI at Google, compressed into one hour
Prompts → Agents → Loops → Graphs
most people will stop at the prompt engineering chapter and call it progress
he spends the last twenty minutes on the part that is still true next year
same model, same tokens, completely different week
watch it today
the full guide on graph engineering is below, save it while it is still early ↓
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Feijóo dice que la crisis de la vivienda se soluciona construyendo un millón de viviendas.
Construyamos. ¿Pero para quién? ¿Para las familias o para los fondos buitre? Porque de un partido que ha vendido miles de viviendas públicas a fondos buitre, poco se puede esperar.
🗣️ En @lasextaxplica
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Novo pacote na área
o litreviewR, um pacote em R para ajudar a organizar e analisar literatura científica, principalmente em ciências sociais e ciência política.
Dá para começar pelas referências: ler arquivos BibTeX, localizar e normalizar DOIs e tentar obter PDFs por fontes abertas ou, quando configurado, pelo Sci-Hub. Depois, o pacote ajuda a preparar o corpus e explorar os textos com modelos de tópicos LDA e STM.
A parte nova é poder montar uma ficha de análise para a sua própria pesquisa. Você escolhe as dimensões, categorias e regras, por exemplo, em um estudo sobre gastos de campanha, pode registrar como cada artigo define e mede as despesas, que métodos usa e que resultados encontra.
Também dá para usar o JEV para classificar temas e um LLM para extrair informações dos artigos. As respostas ficam organizadas em estruturas que podem ser lidas por scripts e agentes. Quando o texto está separado em passagens, o pacote também consegue conferir se um trecho citado aparece na fonte.
Isso pode poupar trabalho repetitivo e ajudar a aplicar a mesma ficha a todo o corpus. Mas as categorias continuam sendo definidas por quem pesquisa, e os resultados precisam ser conferidos e interpretados por pessoas.
O pacote está em desenvolvimento. Deixei vignettes com exemplos de uso das funções aqui:
github.com/BaruqueRodrigues/…
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Vivaldi's “Winter,” visualized in a fascinating way, so that the auditory experience is even more intense; one can literally “see” the music, so to speak
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📦 Very happy to announce a new release of our causalweight R package for causal inference+machine learning! New: continuous treatments, mediation with DiD, direct/indirect quantile effects, learning instruments & controls, effect homogeneity tests.
CRAN.R-project.org/package=c…

































