Alvaro Morcillo

9.9K posts

Alvaro Morcillo banner
Alvaro Morcillo

Alvaro Morcillo

@Morcy33

A veces hago stream en 🟣🟢🔴 Just Coding! 🧑🏻‍💻

.Net World Katılım Nisan 2010
382 Takip Edilen366 Takipçiler
Alvaro Morcillo retweetledi
El Club del Arte 🎨📷📚🖼🕍🎼
Otro ejemplo del estilo fotográfico con cambio de inclinación que hace que una granja real parezca de juguete… Una técnica que es todo un arte!
Español
8
171
1.4K
69.6K
Alvaro Morcillo retweetledi
Mr. Loðbrók
Mr. Loðbrók@sir_lodbrok·
@WillyTolerdoo "Y entonces tuvimos que parar en una posada de elfas premium de Gondor para calmar al señor Abalorn."
Mr. Loðbrók tweet media
Español
361
4.4K
17.6K
684.3K
Alvaro Morcillo retweetledi
Rodik ⚡❄
Rodik ⚡❄@RodikSama·
El actor de voz de Franky ha dicho Super Tocho. Ya me puedo retirar de redes
Español
16
122
1.4K
44.1K
Alvaro Morcillo retweetledi
Zeira
Zeira@Zeira_op·
Han hecho el opening de One Piece en la vida real con 0 presupuesto y es increíble jajajaja
Español
43
1.7K
11.4K
283K
Alvaro Morcillo retweetledi
Máximo Gavete
Máximo Gavete@omixam·
🧭 He enseñado a Claude a leer como un profesor de filosofía paciente. A ver, no, pero ya me entiendes. Te lo explico en detalle 👇
Español
1
11
54
10K
Alvaro Morcillo retweetledi
Carlos Azaustre
Carlos Azaustre@carlosazaustre·
Ojito a GPT 5.5 con OpenClaw... 👌 Opus vibes...
Español
3
1
35
5.2K
Alvaro Morcillo retweetledi
Aullidos.COM
Aullidos.COM@Aullidos·
Así se rodaron los bucles de ‘El hombre que anda’ en Exit 8
Español
5
123
753
58.6K
Alvaro Morcillo retweetledi
Lidl España
Lidl España@lidlespana·
Chándalf el gris: para pasear por la ciudad o por la Tierra Media, bien cómodo.
Lidl España tweet media
Español
106
752
4.9K
315.1K
Alvaro Morcillo retweetledi
MAGAzine
MAGAzine@MAGAzineLDD·
🎮🚨 LOCURA: Un hombre fan de Yu-Gi-Oh! creó un sistema en 3D donde las cartas invocan monstruos en la vida real. ‼️ Lo desarrolló en 7 meses y fabricó chips que leen más de 3600 cartas.
Español
183
3K
33.4K
1.8M
Alvaro Morcillo retweetledi
Jose Luis Calvo
Jose Luis Calvo@joselcs·
1/ Creo que un escenario probable es que la industria del software (integradores, producto, SaaS y departamentos IT) se reduzca, pero paradójicamente aumenten la cantidad de desarrolladores de software. Intento desarrollar esta nueva paradoja del software. 👇
Español
1
7
44
9.2K
Alvaro Morcillo retweetledi
Brais Moure
Brais Moure@MoureDev·
El creador de OpenClaw tirando factos. Muy resumido: → La IA puede ejecutar mucho, muy rápido. Pero sin criterio, sin contexto y sin “gusto”, solo acelera la mediocridad. → El valor no está en soltar un prompt y desaparecer. Está en saber qué merece la pena construir, qué mantener y qué tirar. → La IA ayuda. La visión sigue siendo humana 🤘
Big Brain AI@realBigBrainAI

Peter Steinberger, creator of OpenClaw, on why AI agents still produce "slop" without human taste in the loop: "You can create code and run all night and then you have like the ultimate slop because what those agents don't really do yet is have taste." Peter is direct: raw capability without direction still produces mediocre output. "They are spiky smart and they're really good at things, but if you don't navigate them well, if you don't have a vision of what you're going to build, it's still going to be slop. If you don't ask the right questions, it's still going to be slop." Great AI-assisted work is defined by the human guiding it. @steipete describes his own creative process when starting a new project: "When I start a project, I have like this very rough idea what it could be. And as I play with it and feel it, my vision gets more clear. I try out things, some things don't work, and I evolve my idea into what it will become." Most people skip this part entirely, front-loading everything into a single prompt and wondering why the result feels hollow. "My next prompt depends on what I see and feel and think about the current state of the project." Each step informs the next. The work itself is the feedback loop. "But if you try to put everything into a spec up front, you miss this kind of human-machine loop. And then I don't know how something good can come out without having feelings in the loop — almost like taste." The agentic trap is what happens when you remove yourself from the process too early.

Español
16
220
1.5K
112.2K
Alvaro Morcillo retweetledi
cinesthetic.
cinesthetic.@TheCinesthetic·
Learning the alphabet with ARNOLD SCHWARZENEGGER.
English
133
3.8K
17.4K
3.1M
Alvaro Morcillo retweetledi
Míriam González
Míriam González@miriamgonp·
Necesito algún centro que acepte muestras externas para hacer perfilado proteómico funcional de la vía PI3K/MAPK en metástasis (RPPA o, al menos, IHQ multiplex de fosfoproteínas tipo p‑AKT, p‑ERK, p‑S6, p‑4EBP1…) con utilidad clínica real La idea sería poder enviar tejido a un centro que tenga: •RPPA (Reverse Phase Protein Array), o •al menos IHQ multiplex para fosfoproteínas de la vía PI3K/MAPK. Idealmente, algo parecido al panel funcional descrito por Krüger et al.: •PTEN •p‑AKT Thr308 •p‑AKT Ser473 •p‑p70S6K •p‑4EBP1 •p‑ERK1/2 •p‑S6RP Ese tipo de panel permite clusterizar activación PI3K/MAPK y se ha asociado a beneficio de terapia endocrina de forma clínicamente significativa. En la práctica, incluso tener bien hechos p‑AKT y p‑ERK ya sería muy útil para decisiones de tratamiento y selección de brazos de ensayo. Cualquier pista, nombre de grupo o contacto es bienvenida 💌
Español
21
274
390
34.6K
Alvaro Morcillo retweetledi
𝗖𝗮𝗿𝗹𝗼𝘀 𝗔𝗱𝗮𝗺𝘀
> Un tío usa ChatGPT Pro y Claude Opus para analizar 100 PDFs de historial médico de una paciente con cáncer metastásico > Unifica todo en un solo archivo con OCR > Lanza el mismo prompt en ambos modelos a la vez > Luego enfrenta un modelo contra el otro: "otro comité de expertos opina esto, ¿cómo lo ves?" > Repite 5 veces hasta que ambos dicen que no pueden mejorar más > El resultado: tests adicionales, pruebas nuevas, una dimensión del caso que ningún médico había visto La Sanidad Pública debería estar invirtiendo miles de millones en esto. Pero por suerte tenemos a leyendas de internet como Javi haciendo su trabajo.
Javi López ⛩️@javilop

🔴 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%.

Español
94
957
10.4K
1.5M
Alvaro Morcillo retweetledi
Míriam González
Míriam González@miriamgonp·
Tengo 35 años y cancer de mama metastásico, un caso raro, menos del 1% de tumores de mama son como el mío y hay poca documentación sobre ello. Por eso me gustaría encontrar personas que se dediquen a esto y que quieran investigar con mi caso. Twitter haz tu magia
Español
733
16.3K
21.6K
1.4M
Alvaro Morcillo retweetledi
Root Rat
Root Rat@root_rat·
Hay algo que me ronda la cabeza desde que Anthropic presentó Project Glasswing. No es lo que Mythos sabe hacer, que según los benchmarks supera a cualquier modelo hasta ahora. Lo que creo es que, además, no pueden permitirse encenderlo para todo el mundo. Cincuenta partners con acceso. Cien millones en créditos. Un programa de verificación como aduana y cero disponibilidad general. Cuando el laboratorio más ambicioso del sector crea la máquina más potente que existe y su primera decisión es racionar quién puede usarla, eso no es estrategia de producto, es otra cosa. Llevo meses con la misma tesis y cada semana me la confirman. Esto es el Proyecto Manhattan de nuestra generación, no por la grandilocuencia de la comparación sino por la naturaleza del cuello de botella. En Los Álamos tenían todo lo que necesitaban menos lo único que importaba. La física estaba resuelta, Oppenheimer, Fermi… estaban ahi. Pero sin uranio enriquecido suficiente, la bomba era solo un paper interesante. Hoy el uranio se llama cómputo, y Mythos es la prueba de que ya nos hemos quedado cortos. Los números cuentan la historia mejor que yo. Mythos cuesta, por millón de tokens, casi el doble que Opus 4.6, y ese multiplicador es el suelo del coste real porque el precio de API nunca refleja lo que cuesta servir el modelo de verdad. Imagina que mañana Anthropic abre la puerta a toda su base de usuarios. La mitad de la demanda migra hacia un modelo tres veces más caro por consulta y el consumo total de compute se dispara entre cinco y diez veces. Solo con los usuarios que ya tienen, sin contar las cargas de agentes autónomos de ciberseguridad que van a correr día y noche sobre cada kernel y cada repositorio del planeta, cargas que por diseño no pueden apagarse nunca. O sea, que la unidad de cuenta de esta economía ha dejado de ser el dólar. Lo que manda ahora es el joule, el vatio-hora, el ancho de banda de memoria. Cada capacidad nueva consume tokens, y los tokens consumen silicio, memoria y electricidad, todo a la vez, todo el rato, sin pausa. Y nos estamos quedando sin los tres. Google firma un acuerdo de treinta mil millones por TPUs. AWS acelera Trainium como si le fuera la vida en ello, que le va. NVIDIA coloca inversiones estratégicas en toda la cadena. Los hyperscalers disparan el capex trimestre tras trimestre mientras la mitad del sell side repite “burbuja” como quien reza un rosario para calmarse. No es una burbuja. Entre 1942 y 1945 Estados Unidos levantó Oak Ridge, Hanford y Los Álamos en paralelo y gastó el equivalente a treinta mil millones actuales sin que el Congreso supiera exactamente en qué iban. Nadie llamó burbuja a aquello. Lo llamaron movilización industrial, y quien no la entendió a tiempo se quedó fuera del orden que vino después. La diferencia es que esta carrera cotiza en bolsa y aun así la mitad del mercado la confunde con una moda pasajera. Lo que poca gente entiende es que la cadena de restricciones no termina en el chip. El chip necesita memoria de alto ancho de banda para funcionar, la memoria necesita energía para alimentarse, y la energía necesita infraestructura física que tarda años en construirse. Cada eslabón tarda más en resolverse que el anterior y es más difícil de sustituir. En el último tramo de la cadena están la geopolítica del gas, el uranio real esta vez, las tierras raras y unos transformadores eléctricos con plazos de entrega de tres años. Las fábricas de chips, las centrales y la infraestructura energética que se levanten ahora van a decidir quién manda en la próxima década.
Español
39
156
753
56.1K