Juan Báez

Clase magistral del Presidente Javier Milei ante alumnos de Macroeconomía Avanzada de la Maestría en Economía de la Universidad de San Andrés.

Me había dicho que la forma en que hablas determina cómo te escuchan los demás. No lo veía claro hasta que encontré este vídeo. Espero que te sirva.

Me jugué toda la campaña del AOE2, por qué no tenía el CD original para jugar una campaña personalizada.. Genkhis Khan empezando su ejército con 4 arqueros y 2 Husar...

Este fue mi profesor Ramón Bayes de Psicología Uno es en buena parte los profesores que ha tenido, pero no todos te dejan el mismo legado ¿Qué es la persona?

🤣🤣🤣🤣

Y ahora, una pausa musical

Nassim Taleb at Cambridge explaining why conventional statistics fails on extreme events - the same blind spot every Wall Street PhD trips on He spent 40 years extending the work of Claude Shannon, John Kelly, and Ed Thorp into modern markets The article above is that exact same framework, applied to Polymarket - measuring edge in bits before you place a single trade, detecting insiders before the news breaks Same math that gave Shannon 28% a year for 30 years. Now running on prediction markets ↓

💣 El peligro de eliminar "outliers" 💥 Uno de los errores más frecuentes en #datascience es la tendencia a eliminar de forma automática cualquier valor que se aleje de lo “esperado”. Ante la presencia de un dato inusual, la reacción habitual suele ser inmediata: descartarlo.

Por qué no saludo a nadie si no llevo lentes...

“Como as pistas de fórmula 1 são desenhadas”

Basically

El gato Coco Basile no exis...

🔴 NECESITO TU ATENCIÓN Llevo una semana ayudando a Miriam en su caso de cáncer metastásico y quiero compartir la metodología que he estado usando porque es absolutamente replicable. Pienso que, con suerte, puede ser ÚTIL A OTRAS PERSONAS con cáncer (o con cualquier otra enfermedad). Los resultados que hemos conseguido no son un milagro, pero pensamos que son realmente útiles y pueden significar una diferencia crucial en un caso médico de vida o muerte. Aquí va paso a paso el método: 1/ Usar los modelos más avanzados del momento (por desgracia de pago, y no son baratos, opino que Sanidad Pública debería invertir en esto): - ChatGPT Pro + Extended (40min de pensamiento aprox por llamada) - Claude Opus 4.6 MAX Pendientes de probar a fondo: - Perplexity Sonar Pro - Notebook LM 2/ Dárselo MUY MASCADO a la IA todo el historial. Esto parece una tontería pero es muy importante. - Lo primero que pido, con Claude Cowork que tiene acceso al disco duro, es que entre en la carpeta en la que está TODO EL HISTORIAL (pueden ser más de 100 pdfs) y lo unifique todo en: - Un único PDF (puede ser de más de 1000 páginas o lo que sea necesario) - Un único txt legible, que debe hacer correctamente usando un script con OCR y luego comprobar con lupa que está bien hecho. Insisto: no saltar al siguiente paso antes de tener muy bien hecho lo anterior, sobre todo el txt. 3/ Una vez tenemos lo anterior utilizar este prompt junto con el txt y el PDF como archivos de entrada y lanzarlo en AMBOS modelos (y en más si es posible) a la vez. 👉 Os lo dejo aquí, este prompt es increíble complejo/avanzado: dropbox.com/scl/fi/f5luli8… Está pensado para el caso concreto de Miriam, pero con los modelos del punto 1/ podrías adaptarlo a tu caso particular sin problemas. 4/ La PUNTA DE FLECHA enfrentando un modelo al otro: esta metodología no la he escuchado a nadie, pero funciona increíblemente bien. La sensación es la de ir afilando una estaca hasta que adquiere una punta reluciente. Funciona así: con paciencia y en sucesivas iteraciones (aconsejo mínimo 5 veces, y en en cuenta que si ChatGPT tarda 40min te va a llevar un buen rato) enfrenta el resultado (el PDF) de un modelo a otro. Con un prompt sencillo del estilo: "Otro comité de expertos opina esto. ¿Cómo lo ves? Si estás de acuerdo o lo contrario dime por qué, y genera un nuevo PDF si lo ves preciso". El resultado se lo cruzas al modelo contrario. Así, en sucesivas iteraciones, búsquedas de internet, papers, etc. irán encontrando y afilando más cosas. ¿Cuándo acabar? Cuando AMBOS modelos digan que está perfecto y no puedan mejorar más el trabajo del contrario. Esto es tan absurdamente rompedor que pienso que los resultados de TODOS los modelos actuales mejorarían si siguieran esta metodología (apoyándose en una espiral rollo "adversarial model". No entiendo por qué nadie se ha dado cuenta de esto, si lo ha hecho, por qué no se le da más bombo. Funciona impresionantemente bien en cualquier ámbito, inclusive programación y matemáticas. Es mas, mi teoría es que esto podría hacerse todavía mejor haciéndolo no solo con dos modelos: sino con una mayor combinatoria, añadiendo quizás Perplexity Sonar Pro, etc. RESULTADOS Increíbles. Obviamente no puedo saber si mejores que el mejor de los comités científico-sanitarios del mundo, pero le están dando a Miriam una nueva dimensión del caso, tests adicionales que hacer, posibles pruebas, etc. Obviamente la IA milagros no hace, pero pienso que puede ya, a día de hoy, ayudar a muchos pacientes. Y Sanidad Pública debería invertir mucho, pero mucho, en esto. Voy a preguntarle a Miriam si puedo poner el PDF completo de resultados más avanzado que conseguimos, para que os hagáis una idea de su calidad. Ya me ha dado más o menos permiso, pero quiero asegurarme 100%.

😮

Las madres han afirmado desde hace décadas que sus bebés recién nacidos se parecen mucho más al padre que a ellas mismas. Ya en los años 80, los investigadores Martin Daly y Margo Wilson observaron que, cuando se preguntaba en el hospital a quién se parecía el bebé, las madres respondían con mucha más frecuencia que era “el vivo retrato” de su marido o pareja, mientras que los padres solían encogerse de hombros o responder al azar. Observadores neutrales no veían ese parecido, lo que sugirió que las madres operan con un sesgo cognitivo adaptativo: exageran el parecido con el padre para reducir su incertidumbre sobre la paternidad y aumentar así la probabilidad de que invierta recursos y protección en el niño. Este patrón se ha replicado en varios estudios y ahora ha sido llevado al terreno más sorprendente: las ecografías durante el embarazo. En un estudio publicado en 2025 en la revista Evolution and Human Behavior, Carlota Batres y su equipo preguntaron a casi cien parejas embarazadas, durante la ecografía rutinaria de las 20 semanas, a quién creían que se parecía el feto en la imagen. A pesar de que las fotos fetales son extremadamente borrosas y poco definidas (prácticamente una pizarra en blanco), las madres afirmaron en un 74 % de los casos que el feto se parecía al padre, frente a solo el 26 % que dijeron que se parecía a ellas. Los padres, en cambio, respondieron casi al 50/50. El sesgo fue aún más extremo en las parejas no casadas, donde el 93 % de las mujeres aseguraron que el feto era clavado al padre que estaba en la sala. Los autores concluyen que estas afirmaciones de “parecido fetal” actúan como una estrategia inconsciente de las madres para disminuir la incertidumbre de paternidad del hombre incluso antes del nacimiento. Al convencer (o auto-convencer) al padre de que el hijo es suyo, reducen el riesgo de rechazo, abandono o violencia doméstica, aumentando así las probabilidades de supervivencia del bebé. En definitiva, el antiguo problema evolutivo de la certeza de paternidad sigue muy vivo y se manifiesta incluso ante imágenes tan poco claras como las de una ecografía de mitad de embarazo. api.omarshehata.me/substack-proxy…

He seguido atentamente la Misión Espacial del #ArtemisII y ha sido verdaderamente impresionante. En una época de tecnología tan avanzada, han surgido vídeos y fotos impactantes. El post fijado en la cuenta de @NASA es sencillamente fascinante.

Al acceder a la plataforma de consulta, el usuario puede constatar no solamente su deuda, sino también la contingencia, es decir, un monto disponible que solo si el cliente lo utiliza, se convierte en deuda. Más información: acortar.link/SGaYxC

La nueva plataforma habilitada por el BCP permite al usuario obtener su última calificación reportada, que va del 1 al 6, y su estado de saldo de deuda por entidad. Más información: acortar.link/SGaYxC