Random Person

Y me fui pal Norte Crucé los desiertos Me subí a las sierras Seguí las estrellas Me miré en sus aguas Navegué la selva Estuve frente al mar.

@claudeai ANOTHER CLAUDE UPDATE??

"o dia que entrou uma barata no quarto e a nossa gata paraplégica aprendeu a correr 😂"

🇲🇽 🏋️‍♂️ 🤼 ALTERCADO VIRAL EN GIMNASIO DE CDMX RETENCIÓN CIUDADANA QUE TERMINÓ EN ESCÁNDALO PÚBLICO, EL PELON DE BRAZZERS SE PUSO AGRESIVO ⚠️¡SIGUE ULTIMAHORAENX/NOTICIASENX PARA MÁS NOTICIAS! Un video grabado dentro de un gimnasio SportsWorld en la Ciudad de México muestra a César Lara Chaparro, alias Megamente, sujetando del cuello a un joven durante una fuerte discusión. El hombre alega estar haciendo una retención ciudadana mientras una mujer identificada como Jessica L. llama a la policía. Ambos están vinculados en redes a una tienda de productos relacionados al cannabis. El incidente ocurrió hace unos días, se viralizó por la aparente falta de intervención del personal de seguridad y generó decenas de críticas. FUENTES: Grok, El Blog del Narco, videos del altercado, usuarios en redes sociales, reportes de testigos.

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Una de mis mejores resurrecciones este año ha sido en Ixtlauahacán de los Membrillos. ( El nombre y el vídeo son reales)

Sam says the issue was simple: the model didn’t have access to a timer tool. Fair. But the real problem? It still answered anyway. That’s the classic LLM move, no tools, no clue, but full confidence. Instead of saying “I can’t do that,” it just… vibes an answer into existence. This is how we end up with AI that sounds like a genius but occasionally behaves like a very convincing bullsh*t artist😅

THIS IS ACTUALLY CRAZY LIKE HE ATE THAT SO BAD OMFG😭???

“Los hombres están totalmente borrados de las leyes mexicanas” No sé quién es esta abogada, pero está tirando puros factos que nadie se atreve a decir. Mis respetos y admiración para esta honorable dama.

Entendí TO-DO, sigo siendo un chavito moderno.

🚨 Acaban de copiar el cerebro completo de una mosca de la fruta dentro de un ordenador. Los científicos escanearon cada neurona y sinapsis y lo conectaron a un cuerpo simulado en un entorno virtual. La mosca empezó a caminar, comer y comportarse sola.

Esta noticia me parece muy importante. 200.000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio jugando al Doom de 1993. No una red neuronal artificial. No un LLM. Neuronas de verdad, creadas a partir de células de piel o sangre de donantes adultos, creciendo sobre un chip de silicio dentro de una máquina que cabe en un escritorio. Cortical Labs (@CorticalLabs), una startup australiana, acaba de publicar el vídeo y el código en GitHub (youtube.com/watch?v=yRV8fS…). Su ordenador biológico CL1 (unos 35.000 dólares la unidad) tiene un sistema de soporte vital interno que mantiene las neuronas vivas hasta seis meses. Temperatura, filtración de residuos, mezcla de gases, circulación. Todo dentro de la caja. Un acuario para cerebros en miniatura, si quieres verlo así. La historia viene de lejos. En 2022, con su prototipo DishBrain, ya enseñaron a 800.000 neuronas a jugar al Pong. Las neuronas aprendieron en unos cinco minutos. Un algoritmo estándar de deep reinforcement learning tardaba unos 90 minutos en lo mismo. Eso ya fue un hito. Pero Internet pidió lo que ultimamente siempre pide: "¿Puede correr Doom?" Pues sí. Puede. Ahora la cosa se pone interesante de verdad. Doom es un juego en 3D con laberintos, enemigos, armas, navegación espacial. Varios órdenes de magnitud más complejo que mover una paleta en el Pong. Para conseguirlo, el investigador independiente Sean Cole usó la API de Cortical Labs y lo montó en menos de una semana (cuando el Pong llevó más de un año de desarrollo). El sistema traduce la señal de vídeo del juego en patrones de estimulación eléctrica. Las neuronas "sienten" lo que pasa en la pantalla. Si disparan en un patrón concreto, el marine dispara. Si disparan en otro, se mueve a la derecha. Aprendizaje adaptativo en tiempo real, con latencia por debajo del milisegundo. Esto ya no es Pong. Esto es otra cosa bastante mas seria y compleja. Y aunque el hype con esto puede ser tremendo creo que también es importante leer la letra pequeña. El propio Sean Cole, en la documentación del repositorio de GitHub, reconoce algo que casi nadie está mencionando: su decodificador (el software convencional que traduce los disparos neuronales en acciones del juego) tiende a convertirse en lo que él llama un "policy head". Es decir, el software de PyTorch que rodea a las neuronas puede estar aprendiendo a resolver el juego por su cuenta, esquivando a las propias neuronas. Cole incluso ha incluido modos de ablación en el código para que otros investigadores puedan probar si las células realmente importan o si el silicio está haciendo todo el trabajo en la sombra. Eso es honestidad científica de la buena. Y dice mucho del estado real del proyecto: lo que han resuelto de forma brillante es el problema de interfaz (conectar neuronas vivas con un entorno digital en tiempo real). Lo que todavía no han demostrado es que 200.000 neuronas humanas puedan ser las que realmente toman las decisiones en lugar de ir de pasajeras. Y aquí es donde, en mi opinión, esto se pone más interesante que el vídeo viral. Porque lo que Cortical Labs está construyendo no es un juguete para que Internet se ría. Están creando la primera plataforma comercial de computación biológica. Ya han vendido 115 unidades. Un rack de 30 CL1 consume entre 850 y 1.000 vatios, comparable a un servidor GPU de gama media. Y han abierto una nube (Cortical Cloud) para que cualquier desarrollador pueda desplegar código directamente sobre neuronas vivas sin tener un laboratorio. Las aplicaciones médicas son las que me parecen realmente brutales. Poder modelar enfermedades cerebrales, probar fármacos sobre neuronas humanas reales sin necesidad de modelos animales, estudiar cómo procesan información las neuronas de forma directa... Cortical Labs lo llama "Inteligencia Biológica Sintética" para diferenciarlo de la inteligencia artificial convencional. Y creo que el nombre es acertado. Igual que pasó con Internet a finales de los 90, donde mucha gente miraba las primeras webs y decía "¿para qué quiero yo esto?", puede que estemos viendo los primeros pasos de algo que dentro de unos años nos parezca obvio. Neuronas humanas cultivadas como componente de computación, aprendiendo de datasets minúsculos comparado con lo que necesita cualquier LLM, consumiendo una fracción de la energía. La pregunta es si esto será un complemento de la IA de silicio o algo completamente distinto. Me da que todavía es pronto para saberlo. Pero una cosa tengo clara: cuando la biología y la computación se mezclan a este nivel, las reglas del juego cambian. Y 200.000 neuronas jugando al Doom, por chapucero que sea el resultado hoy, es el tipo de demostración que dentro de 10 años miraremos como miramos ahora aquella primera web de Yahoo.

The Israel videos are back on X. 2 reasons: 1. The Jews can play the victim card 2. DOJ releases Trump Epstein files Expect a major distraction tomorrow.

> clock in 9–5 daily > come home > open laptop again > “this AI side project will change my life” few months later… >realize you’re just doing overtime for free > training models > paying $200/month for the privilege escaped the rat race entered the compute race

The ones that crinkle were meant to sound like bones breaking, which stimulates your pets brain and causes them to swing it around until they rip it apart.

Completamente de acuerdo en que la memoria RAM cueste 370% más si recibimos esto a cambio:

🚨 HAWAII CAR RENTALS HIT $3,000 FOR FOUR DAYS — TOURIST BUYS A CAR FOR $800 INSTEAD A group of guys land in Kona and pull up rental prices… nearly $3,000 with taxes for just four days. That's more than their Airbnb. Instead of paying it, one of them jumps on Facebook Marketplace, finds a beat up Mazda for around $800, and buys it on the spot. He films everything. The rental quotes, the listing, the cash exchange, and the keys in hand. The plan? Drive it all week and give it away before flying home. When renting a car costs almost four times what buying one does, something’s off. Is this supply and demand or does this look like price gouging?

El Zeitgeist es claro, ni casualidad ni coincidencia: el Año Nuevo Chino es tendencia porque el Thanksgiving ya no lo es. Ouroboros en 2x, más rápido, ciclos más cortos, más brillantes, más aesthetic. Speedrun del Kali Yuga en beta pública 🕉️💅✨ Om namah Algoritmia. 🙏🐍

“No lo he leído ni lo voy a leer.” La frase fue clara. Los silencios dijeron más. Es cálculo. Porque cuando hay tanto silencio, es que hay demasiado que proteger. #LenguajeSinPalabras