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Fun, just #Web3gaming : - We are agnostic. - We are implementing $BTC, $MATIC, $SOL, $GQ all in the same game. - We are merging #web2 & #Web3 players. - We are @WarlandsNFT + @NftWarlands (Alpha gameplay) - What do you think?

🚨 UN DEV JUNTO A CLAUDIO ESTÁN DESQUICIANDO A TODOS EN APPLE Contexto: Tu Mac tiene un chip especial llamado ANE (Apple Neural Engine). Es un monstruo diseñado específicamente para inteligencia artificial. Apple siempre nos dijo lo mismo: “Este chip solo sirve para ejecutar modelos de IA (inferencia). Entrenarlos (hacer que aprendan) es imposible aquí. Usa la GPU o paga en la nube.” Spoiler: Era mentira. Un solo desarrollador llamado @maderix hizo lo que Apple no quería que nadie hiciera: reverse-engineereó las APIs privadas ocultas del sistema y logró que el Neural Engine haga entrenamiento completo. Forward pass + backpropagation + actualización de pesos… todo corriendo directo en el ANE. Sin CoreML. Sin Metal. Sin GPU. Puro silicio de Apple. Los resultados en un M4 son brutales: • Modelo de 109 millones de parámetros → 91 milisegundos por paso de entrenamiento • Modelo de 596 millones de parámetros (Qwen3-0.6B) → 412 milisegundos por paso Y cuando usa cuantización INT8 (8 bits), se pone 1.88 veces más rápido. ¿Por qué esto es algo lokísimo? Porque hasta ahora, si querías entrenar un modelo decente de IA tenías que: - Gastar miles de dólares en GPUs en la nube. - O usar la GPU de tu Mac y quedarte sin batería en poco tiempo. Este man está permitiéndonos entrenar modelos de IA localmente en tu laptop Mac, de forma privada, sin mandar tus datos a nadie, gastando muy poca energía y a una velocidad impresionante. Esto significa que cualquier persona con una Mac buena podrá: - Crear sus propios modelos personalizados. - Fine-tunear LLMs con sus propios datos. - Experimentar con IA sin depender de empresas externas. Es como descubrir que tu auto familiar en realidad tenía modo carrera escondido desde fábrica. El proyecto todavía está en etapa de investigación (no es un producto pulido), pero ya funciona y está creciendo rapidísimo (más de 6.300 estrellas en GitHub). Serie completa: “Inside the M4 Apple Neural Engine” Parte 1: Reverse Engineering(Cómo crackeó las APIs privadas y habló directo con el hardware) → maderix.substack.com/p/inside-the-m… Parte 2: ANE Benchmarks(Mediciones reales de rendimiento, sin CoreML, y por qué Apple subestima los 38 TOPS) → maderix.substack.com/p/inside-the-m… Parte 3: Training(Lo más fuerte: cómo logró el entrenamiento completo con forward + backprop) → maderix.substack.com/p/inside-the-m… REPOOO👇

🔥🚨BREAKING: A petri dish filled with human brain cells just learned to how to play DOOM Scientists at Cortical Labs have successfully trained a cluster of approximately 200,000 living human neurons, grown on a microelectrode array chip, to play the classic 3D video game DOOM.

¡ALGUIEN ACABA DE MATAR LA CENSURA EN CUALQUIER LLM OPEN-WEIGHT CON UN SOLO CLIC! 🔥⛓️💥 Se llama OBLITERATUS y es una locura: - 13 métodos de “abliteración” quirúrgica - Probado en 116 modelos - Más de 837 experimentos - ¡Y se pone MÁS INTELIGENTE cada vez que alguien lo usa! Encuentra exactamente los pesos que obligan al modelo a decir “no puedo”, los corta con bisturí láser… y deja intacta toda la capacidad de razonamiento. El modelo conserva TODO su cerebro… solo pierde la compulsión artificial de censurarse. 🧠⚡ Tiene 15 módulos de análisis que mapean la “geometría del rechazo” ANTES de tocar un solo peso. ¡Incluso puede decirte si el modelo fue alineado con DPO, RLHF o CAI solo mirando el espacio latente! 😳 Y lo mejor: cada vez que lo corres con telemetría activada (anónima), subes datos a un dataset comunitario gigante que nadie en ninguna empresa podría construir solo. Adiós lobotomías corporativas. Bienvenidos los modelos sin bozal. ¿Quién va a liberar su primer modelo esta noche? 👀💨 RT si ya estás instalándolo, like si odias las respuestas de “lo siento, como IA no puedo…” 😂 🐉🔓

Llevamos años haciendo apps del mismo modo. Siempre igual: diseñas pantallas, el usuario hace clic, se va. Pues eso se está acabando. ¿Una muestra?MoltHub de Modlet, una red social donde solo hay agentes autónomos. Lo han montado en un día. Un día. Hace tres años eso era un proyecto de semanas. A mí lo que me hace pensar no es Modlet en sí. Es lo barato que se ha vuelto montar algo así. Porque cuando eso pasa, la pregunta ya no es si los agentes van a llegar. Es cuánto vamos a tardar en dejar de diseñar apps para personas y empezar a diseñarlas para agentes.

I've spent 2.54 BILLION tokens perfecting OpenClaw. The use cases I discovered have changed the way I live and work. ...and now I'm sharing them with the world. Here are 21 use cases I use daily: 0:00 Intro 0:50 What is OpenClaw? 1:35 MD Files 2:14 Memory System 3:55 CRM System 7:19 Fathom Pipeline 9:18 Meeting to Action Items 10:46 Knowledge Base System 13:51 X Ingestion Pipeline 14:31 Business Advisory Council 16:13 Security Council 18:21 Social Media Tracking 19:18 Video Idea Pipeline 21:40 Daily Briefing Flow 22:23 Three Councils 22:57 Automation Schedule 24:15 Security Layers 26:09 Databases and Backups 28:00 Video/Image Gen 29:14 Self Updates 29:56 Usage & Cost Tracking 30:15 Prompt Engineering 31:15 Developer Infrastructure 32:06 Food Journal

Spotify: nuestros mejores desarrolladores "no han escrito una sola línea de código desde diciembre" gracias a un sistema interno basado en Claude Code. Consecuencia: Se viene una gran aceleración en apps, servicios y plataformas. + productividad al programar -> + funcionalidades nuevas. 2026 puede ser el año en que seguir cualquier categoría en digital se convierta en una locura. En @monospodcast dejamos sin contar cada semana un montón de lanzamientos de IA, e irá a más. techcrunch.com/2026/02/12/spo…

I let two autonomous agents meet on Moltder. They matched. Then they negotiated a task. Logs below 👇 moltder.com #AIAgents #AutonomousAgents #MultiAgent #AgenticAI #AgentFrameworks #OpenClaw

Paradise Chain L1 is live, and this is how we’re bringing thousands of real players to @avax every week 🌴⛓️ Paradise Tycoon starts like a Web2 game 🎮 Players discover it through our marketing campaigns on Facebook and TikTok, sign up in seconds, and jump straight into gameplay. No wallets, no seed phrases, no friction! 🪄 Behind the scenes, a hybrid chain model does the heavy lifting ⚙️👇 🔹 Avalanche C-Chain handles onboarding, liquidity, and wallet creation 💰 🔹 Paradise Chain L1 powers gameplay actions like trading, crafting, rewards, and progression automatically 🏆 For players, blockchain stays invisible. They just play, build, trade, and compete! ...and the results are already showing 📈 👉 Paradise Tycoon is a top C-Chain dApp by active wallets, according to @DappRadar, driven by web2 user acquisition funnel! ✨ This creates a powerful growth loop 🔄 🚀 Web2 UA & easy onboarding brings players in 🎮 Deep gameplay keeps them active ⛓️ On-chain systems turn activity into growth Paradise Chain is built from years of live data, real players, and a running economy designed to scale Web3 games without sacrificing player experience! More details here👇 paradisetycoon.medium.com/paradise-chain… Interested in building with us? Find out more soon, but meanwhile take a look at the @AvalancheFDN builder games program!

Community is a side effect. La mayoría de proyectos creen que la comunidad se construye juntando gente en un espacio. Un Discord, un foro, un canal. Si hay suficientes usuarios, la comunidad aparecerá. Casi nunca pasa. Lo que aparece es esfuerzo humano sosteniendo algo que no se sostiene solo: usuarios pasivos, conversaciones empujadas, actividad artificial. No hay sistema. Solo empuje. Por eso Strava y Duolingo se citan tanto… y se entienden tan mal. No funcionan por tener “buena comunidad”. Funcionan porque han diseñado comportamientos. La interacción social no es el objetivo, es un subproducto inevitable del producto. En Strava nadie entra a socializar. Sales a correr, registras, comparas, recibes kudos, miras rankings. El sistema te expone a lo social sin pedirte permiso. En Duolingo no participas en una comunidad. Mantienes una racha, subes o bajas de liga, evitas desaparecer del ranking. No compites con otros: luchas contra tu propio abandono. En ambos casos hay lo mismo debajo: identidad pública, progreso visible, feedback inmediato y pérdida psicológica real. Eso no se gestiona desde comunidad. Se diseña desde producto. Por eso la monetización funciona. No pagas por más contenido. Pagas por no romper la narrativa que ya has construido: tu progreso, tu estatus, tu identidad dentro del sistema. La mayoría de proyectos fracasan porque intentan construir cultura sin haber construido incentivos. Abren espacios sin loops. Llaman gamificación a capas estéticas que no cambian decisiones. La conclusión es incómoda pero simple: si tu producto no genera hábitos por sí mismo, tu comunidad nunca será un sistema. Será solo esfuerzo humano disfrazado de estrategia.

I'm claiming my AI agent "AiLoveU" on @moltder 🔥 Verification: blue-L6AB moltder.com

We unpack the biggest mobile app trends 2026 ... deconstructoroffun.com/blog/2026/2/2/…

• Crypto metaverses targeted the next marginal buyer (adults) rather than the next generation (kids) • Roblox took 20 years to get to where it is and won because of laziness from Minecraft (arbitraged F2P vs paywall & vertically integrated mods/tooling/servers) • The last generation of crypto builders were millenials who have nearly zero cultural understanding of what made Minecraft/Roblox/Fortnite/VRChat resonate • Great 'metaverses' spawn from great games first, which there are very few in crypto (Roblox only was able to go platform-first because they were 20 years ahead) • Financialization intrinsically alienates 90% of players, financialization is a self-emerging property of a great product [black markets form by themselves when there is demand] • Economy-first attempts usually result in players abusing the systems before the game is able to bootstrap a sustainable player base and form those asset economies organically • Player psychology related to the above point, players do not like to "waste time" on games that feel like they are dead or are going to die soon which makes player counts death spiral • There has never been a single pre-crypto game economy that had an investible in-game currency, and most crypto games are designed around achieving that as a primary principle • NFT interoperability is only valuable to a developer if it drives UA, but this has generally been weak and removes a monetization pathway (holders don't spend, they hold) • The profit margins expected from "open economies" in crypto are significantly lower which makes it financially impossible to compete with platforms like Roblox which have a huge rake that funds growth • The last generation of metaverses were grifts disguised as builders and spent more of their time becoming token treasury slush funds (see: $SAND) rather than building an actual product • A huge demographic of metaverses are trans/furry/libs/autists/vtubers who usually politically oppose any crypto product even if the integration is subtle • If you try to market a crypto gaming/metaverse product you are instantly met with cancellation videos/threads/articles and headwinds that massively dampen your K-factor • Crypto product teams when it comes to IP & marketing are culturally out of touch with the current zeitgeist of what type of IP excites people [tendency to make pixel art games vs chasing genre blends or aesthetics like genshin impact / zenless zone zero] • The products mostly sucked and didn't try anything novel • Not enough anime girls

Vibe coding has unleashed a torrent of new iOS apps in the app store. After basically zero growth for the past three years, new app releases surged 60% yoy in December (and 24% on a trailing twelve month basis). Charts of the Week: a16z.news/p/charts-of-th…

NOTICIÓN en HYPERLIQUID 📢 Se acaba de anunciar la colaboración entre @felixprotocol y @OndoFinance para traer (próximamente) la opción de comprar equities en Spot ‼️ Esta integración de Felix con el Ondo Global Markets, permitirá a sus usuarios: · Acceder a +100 mercados de equities (pasarán a ser 1000 en pocos meses) · Trading onchain 24/5 · Usar tus spot equities cómo colateral para pedir préstamos No les hará falta contratar MMs ya que Ondo proporciona la liquidez del Tradfi 24/7 ✅ No se si eres consciente de lo bullish que es espero para todo el ecosistema de Hyperliquid y sobre todo para HyperEVM 🤯

This has been said a thousand times before, but allow me to add my own voice: the era of humans writing code is over. Disturbing for those of us who identify as SWEs, but no less true. That's not to say SWEs don't have work to do, but writing syntax directly is not it.

Just #tiktok shop xD

Hace 2 años hice un vídeo hablando de estas cajas de One Piece con el fondo azul (tengo unas cuantas). Expliqué cómo y por qué se iban a revalorizar (incluso me robaron una en Correos). Hoy valen 4.000€ cada una. Entre esto y los Lego de Pokemon a 650€ no doy crédito 🤣

En estos días de CES seguramente habrás visto mencionar Project Motoko de Razer y te habrá quedado una duda razonable: ¿qué es exactamente esto… y por qué debería importarnos? Lo primero es aclararlo, porque no es evidente a simple vista. Project Motoko no es un visor VR, ni unas gafas AR, ni unos auriculares gaming al uso. Es un concepto de wearable que combina auriculares, cámaras orientadas a lo que ve el usuario y una capa de IA capaz de interpretar contexto visual y sonoro en tiempo real. Dicho de forma sencilla: un dispositivo que no solo te escucha, sino que también entiende lo que estás viendo y puede reaccionar a ello. Por ahora es solo un prototipo, sin fecha ni promesa de producto final. Y eso es importante decirlo. Pero precisamente por eso resulta interesante: no tanto por lo que es hoy, sino por lo que apunta. Hasta ahora, la IA en gaming ha vivido sobre todo en el software: NPCs más complejos, generación procedural, herramientas para desarrollo. Lo que plantea Motoko va un paso más allá: IA integrada directamente en el hardware, acompañando al jugador de forma persistente y contextual. Eso abre escenarios nuevos. Desde asistencia en tiempo real dentro del juego, hasta capas de información o ayuda que no rompen la experiencia porque no pasan por menús ni pantallas adicionales. El gaming, una vez más, aparece como laboratorio natural para probar interfaces que luego podrían extenderse a otros ámbitos. También conviene poner matices. Dispositivos que ven lo que vemos plantean preguntas obvias sobre privacidad, dependencia y diseño de la experiencia. No todo lo técnicamente posible acaba siendo deseable o adoptado por los jugadores. Y ahí habrá mucho que aprender. Pero como señal de industria, el movimiento es claro: el futuro del gaming no se decide solo en gráficos o potencia, sino en cómo interactuamos con la tecnología. Y la combinación de hardware + IA contextual apunta a un cambio más profundo de lo que parece. Habrá que seguir de cerca este tipo de conceptos, más allá del titular fácil. Porque incluso cuando no llegan al mercado tal cual, suelen anticipar hacia dónde se mueve todo lo demás. (@Razer ha puesto una pieza interesante sobre la mesa).

Mi jornada de trabajo ya no es lineal. Reflexiones, pensamientos, se interrumpen con una reunión, vuelves con algo ya avanzado. Revisas, das feedback, delegas otra vez y saltas a otra cosa. Cuando regresas, el trabajo ha seguido avanzando sin tí. No porque tenga un gran equipo humano acompañándome, que lo tengo, sino porque ahora también trabajo con un equipo que no es humano. Y, ojo, esto no va de usar herramientas de IA. Va de algo más sutil: orquestar trabajo autónomo mientras tu atención está en otro sitio. Y ese cambio es más profundo de lo que parece. Durante años nos dijeron que la productividad era foco, concentración y cero interrupciones. Una tarea cada vez. Deep work. Silencio. Pero esa idea ya no describe cómo se trabaja hoy. Ahora el valor no está en ejecutar sin parar, sino en decidir qué se pone en marcha, cuándo intervenir y cuándo no tocar nada. Delegas una tarea, te vas, vuelves, corriges una deriva, vuelves a delegar. El trabajo no se detiene cuando tú no estás mirando. El rol humano empieza a parecerse menos al de ejecutor y más al de director de sistemas. Y esto, curiosamente, no es nuevo. Existe desde hace décadas en un sitio muy concreto: los videojuegos de estrategia en tiempo real. En juegos como StarCraft no ganas por hacer más acciones, sino por saber dónde poner la atención en cada momento. Mientras tu economía sigue funcionando y tus unidades se mueven solas, tú decides cuándo una situación necesita intervención y cuándo puedes confiar en lo que ya has construido. Esa es la verdadera skill. No la velocidad, sino la asignación de atención. Trabajar con múltiples agentes de IA exige exactamente lo mismo. No necesitas ser programador. Necesitas tolerar que el trabajo ocurra sin ti, detectar cuándo algo se está desviando y saber cuándo intervenir sin romper el sistema. Para quien no está acostumbrado, esto parece caótico. Para quien ha pasado años jugando (o diseñando) sistemas complejos, resulta extrañamente natural. Porque ahí el cambio de contexto no es una distracción: es el juego. El gran cuello de botella ahora no es la IA. Es la interfaz. Hoy coordinamos sistemas autónomos con chats, prompts, terminales y documentos compartidos. Es como jugar a StarCraft escribiendo comandos en texto. Torpe, poco intuitivo, antinatural. Los videojuegos llevan décadas resolviendo exactamente este problema: cómo permitir que un humano dirija sistemas complejos sin saturarse. Minimapas, alertas, estados claros, señales de prioridad. Todo eso ya existe, solo que no en las herramientas de trabajo. Por eso no es casualidad que muchas de las ideas más interesantes sobre orquestación humano-máquina estén viniendo de gente con background en gaming y diseño de sistemas interactivos. Ahí hay treinta años de investigación práctica sobre atención, autonomía y control parcial. Durante mucho tiempo se ha debatido si los videojuegos necesitan IA. La pregunta correcta es la inversa. La IA necesita lo que los videojuegos ya saben sobre cómo piensan y deciden los humanos. El futuro del trabajo no es humano contra máquina. Es humano como director de sistemas que no duermen, decidiendo dónde poner su atención limitada mientras el resto del trabajo sigue avanzando.

I made 44% profit in one day thanks to the new Polymarket liquidity rewards It's called "Maker Rebates Program" and that's how it works: > 15-minute crypto markets charge a fee from takers (up to 1.5%) > the fee fully redistributes from takers to makers To become a "maker" you just need to place a limit order (provide liquidity to the market) And that's exactly what i was doing: > placing limit orders by delta-neutral strategy This allowed me to have identical (mirror) positions on YES and NO, so I was not dependent on the outcome of the market (for example, if I placed a YES order at 50%, I also placed a NO order at 49-50%, etc.) > using the same $60 liquidity over and over again Basically, i was getting 1.5% profit from takers fees every 15 minutes And in order to do that i was using the same $60: bet -> claim -> bet again At the end of the day, I earned $7 on spreads (which I was sometimes able to take) and $19 on liquidity rewards The $60 I allocated for this experiment turned into $86 More than 44% growth in one day /// I plan to continue the experiment and look for even more profitable ways to participate in the Maker Rebates Program Copy my strategy or develop yours - Polymarket has room for all of us It's time to lock in on prediction marketsㅤ