Ryan Dahl, el creador de Node.js, y todo el equipo de Deno ahora son parte de Cloudflare.
Deno nació como una alternativa moderna y más segura a Node. Ahora el equipo va a trabajar en llevar Workers y Durable Objects más allá de la nube de Cloudflare.
Para contexto:
→ Workers: funciones serverless en JavaScript/TypeScript que corren en la red de Cloudflare. Escribes una función que recibe un request y devuelve una respuesta, sin administrar servidores.
→ Durable Objects: piensa en cada uno como un mini servidor con su propia base de datos SQLite y su propio estado. Puedes tener uno por sala de chat, por usuario o por agente, y la plataforma se encarga de repartirlos entre máquinas.
Hasta ahora este modelo solo funcionaba bien dentro de Cloudflare. La idea es que también puedas correrlo en tu propia infraestructura.
Qué cambia:
→ El runtime de Deno tendrá un año más de releases mensuales con fixes de bugs y seguridad. Después el equipo deja de desarrollarlo, pero sigue siendo open source y cualquiera puede continuarlo.
→ Deno Deploy cierra en 6 meses, con soporte de migración a Cloudflare Workers para clientes de pago.
→ JSR sigue funcionando, ahora sobre infraestructura de Cloudflare.
El objetivo es que escribir servidores con este modelo sea lo normal, sobre todo para agentes de IA, que necesitan justo eso: ejecución barata, estado persistente y conexiones en tiempo real.
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Si dejas X un rato y sales al mundo real, nadie habla de Opus ni de Astra. Y muchos no tienen ni idea de lo que pueden hacer estos modelos.
Y no hace falta que todos lo entiendan. Ni siquiera tienes que explicárselo. Solo úsalos y haz tu trabajo más rápido.
Discutir si el backend es más complicado que el frontend no aporta nada, y menos hoy, cuando las abstracciones actuales te permiten armar sistemas complejos sin bajar a cada detalle.
He visto microfrontends más enredados que un backend de pagos, y arquitecturas cloud que toman dÃas solo en diagramar.
No es frontend vs backend, es qué tan difÃcil es el problema. Entender ambos te permite diseñar mejores sistemas.
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En esta era agéntica tener linux es más fácil que nunca, algo no funciona? pidele a tu agente que lo arregle.
Los que no usan linux es porque no quieren o porque están obligados a trabajar con win/mac.
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Anthropic has no small models that are worth using right now.
OpenAI has no large models that are worth using right now.
Google has no models that are worth using right now.
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I’m seeing teams at Vercel iterate just as fast on Zig, Go, Rust projects as TypeScript & Python ones.
The days of language or runtime choice based on human convenience are over. Agents are the new compilers.
They compile intent into fast software.
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I agree with Dario that we need to pace the frontier. This has been a primary topic of discussions we've had at OpenAI in recent weeks.
Committing to having independent evaluators with employee-like access is a great idea, and we will do the same. We'll have more to share soon.
We Must Pace the Frontier: I’ve written a new essay on why the AI industry should slow down, with a three-part plan for doing so.
Anthropic is unilaterally committing to the first of these steps. We’ll provide third-party evaluators with permanent, employee-level access to our systems, so that they can verify adherence to our safety measures, report on incidents, and assess models’ alignment during training.
You can read the full post here: darioamodei.com/post/we-must…
Los dos laboratorios de IA más importantes, Anthropic y OpenAI, parecen estar coincidiendo en la idea de ralentizar el desarrollo de la IA por seguridad.
Puede significar entonces que la medida probablemente se implementará.
Pero la pregunta de fondo es si los laboratorios chinos harÃan lo mismo.
Irveloper retweeted
We Must Pace the Frontier: I’ve written a new essay on why the AI industry should slow down, with a three-part plan for doing so.
Anthropic is unilaterally committing to the first of these steps. We’ll provide third-party evaluators with permanent, employee-level access to our systems, so that they can verify adherence to our safety measures, report on incidents, and assess models’ alignment during training.
You can read the full post here: darioamodei.com/post/we-must…




















