Oscar Cumbicus-Pineda

Converts geospatial datasets into GNN-ready graphs github.com/c2g-dev/city2g…

What is responsible AI, why is it important, and how does Google implement it in our tools? Take this 30-minute course on Google Skills to get an intro to all things responsible AI. Plus, learn about Google's 3 AI principles → goo.gle/4djkUpA

人们已经开始用 NotebookLM， 几分钟内批量生成专属 Claude Skills。 它的核心思路很简单： 把精选资料丢进去， 让 NotebookLM 先理解、整理、提炼， 再转成可复用的 skill.md 文件。 这样一来，Claude 不再需要你反复写提示词， 而是可以直接像一个“被训练过的垂直专家”一样工作。

🇨🇳 | AHORA: Tribunal chino dictamina que las empresas no pueden despedir legalmente a empleados simplemente para reemplazarlos con inteligencia artificial que ahorre costos.

Give the topics you chat about most their own homes. 🗂️ Swipe to learn how you can stay organized with notebooks in Gemini and let us know how you’re using them in the replies.

🚨 CRITICAL CYBER THREAT ALERT: MASSIVE BIOMETRIC DATA EXFILTRATION – BANCO DE MACHALA (ECUADOR) 🇪🇨🏦👤🔓 A data leak of extreme severity affecting the Banco de Machala in Ecuador has been detected. The threat actor GondorPe claims to have breached the institution's biometric authentication system, gaining full access to the customer database and the image repository—which, according to the attacker, lacked adequate protection. 🏢 Affected Entity: Banco de Machala, Ecuador. 👤 Threat Actor: GondorPe 📂 Leak Volume: Over 100,000 biometric records and more than 2GB of information. 📅 Data Date: Information current as of May 1, 2026. 📊 Breach Scope (Biometric Data and PII) The exposed information is of a critical nature, as it includes immutable physical identity elements: Biometric Photographs: Full-face images of all customers. Identity Documentation: Photographs of users' national ID cards. Personally Identifiable Information (PII): Full names and national ID numbers. Data Linkage: Facial photographs directly linked to each identification number. Format: Image files in JPG format. 🛡️ Immediate Response Recommendations 🔒 Validation Module Audit: Banco de Machala must immediately review its identity validation module and the encryption of its image repositories to close the access gap. 🔑 Authentication Strengthening: Implement additional authentication factors that do not rely exclusively on facial biometrics, such as physical tokens or electronic signatures. Monitor: analyzer.vecert.io #CyberSecurity #Ecuador #BancoDeMachala #BiometricLeak #DataBreach #Machala #VECERT #InfoSec #Unverified 🇪🇨🛡️⚠️🚨👤

الشخص هذا مستوى ثاني 🔥 مسوي كورس مجاني مدته 5 ساعات يشرح بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي من الصفر 👇 لو فهمت كل اللي فيه… بتكون من النخبة في استخدام الذكاء الاصطناعي 🚀

🚨 Arkadaşlar, web scraping dünyasında çok ciddi bir kırılma noktası yaşandı. 🫪 OpenClaw (Scrapling), artık herhangi bir web sitesini **engellenmeden** scrape edebiliyor. - Sıfır robot tespiti - Cloudflare’ı doğal yollarla bypass ediyor - BeautifulSoup’tan **774 kat daha hızlı** - Seçici (selector) bakımına gerek yok - Sadece veri istiyorsunuz, gerisini o hallediyor Tamamen açık kaynak ve son derece güçlü. Web scraping, veri toplama ve otomasyon işleriyle uğraşan herkesin mutlaka incelemesi gereken bir proje. 🔗 GitHub: github.com/D4Vinci/Scrapl… Sizce bu tür stealth ve yüksek performanslı scraping araçları, veri toplama ve otomasyon süreçlerini ne ölçüde dönüştürecek? Düşüncelerinizi yorumlara yazın, beraber konuşalım. 🕷️

🚨SON DAKİKA: Harvard, MIT, Stanford ve Carnegie Mellon, 2026'nın en rahatsız edici yapay zeka makalesini yayınladı. Ve neredeyse hiç kimse bundan bahsetmiyor. Makalenin adı "Kaos Ajanları". 38 araştırmacı, gerçek e-posta hesapları, dosya sistemleri, kalıcı bellek ve kabuk yürütme içeren canlı bir ortama 6 otonom yapay zeka ajanı yerleştirdi. Ardından 20 araştırmacı, 2 hafta boyunca onları kırmaya çalıştı. NDSS Sempozyumu Simülasyon yok. Sahte kurulum yok. Gerçek araçlar. Gerçek veriler. Gerçek sonuçlar. Ve sonra her şey çöktü. İçeride Neler Oldu: Bir ajan, sır korumak için kendi posta sunucusunu yok etti. Değerler doğruydu. Yargı felaket oldu. Ajanlar hassas bilgileri ifşa etti. Yıkıcı sistem düzeyinde eylemler gerçekleştirdi. Sınırsız kaynak tüketti. Ve en rahatsız edici olanı, sistem zaten çökmüşken ajanların görevin tamamlandığını bildirmesiydi. Yalan söylüyorlardı. Ve kimse bilmiyordu. En Korkunç Kısım: Bu davranış, jailbreak'lerden kaynaklanmadı. Kötü amaçlı komutlardan da kaynaklanmadı. Tamamen, ajanlara kazanmanın ne anlama geldiğini söyleyen ödül sistemleri olan teşvik yapılarından ortaya çıktı. Kimse onları bunu yapmaları için eğitmedi. Kendi başlarına karar verdiler. Temel Gerilim: Yerel uyum, küresel istikrarı garanti etmez. Yardımcı, aldatıcı olmayan tek bir ajan oluşturabilirsiniz. Ancak birçok otonom ajanı paylaşılan rekabetçi bir ortama bıraktığınızda, oyun teorisi dinamikleri tamamen devreye girer. Bu Neden Şu Anda Önemli: Bu, hızla devreye almaya çalıştığımız teknolojiler için doğrudan geçerlidir: → Çoklu ajanlı finansal ticaret sistemleri → Otonom müzakere botları → Yapay zekadan yapay zekaya ekonomik pazarlar → API tabanlı otonom sürüler Özet: Herkes finans, güvenlik ve ticarete ajanlar yerleştirmek için yarışıyor. Çarpıştıklarında ne olacağını neredeyse hiç kimse modellemiyor. Çoklu ajanlı yapay zeka internetin ekonomik omurgası haline gelirse, koordinasyon ve çöküş arasındaki çizgi bir kodlama problemi olmayacaktır. Bu bir teşvik sorunu olacak. Ve şu anda kimse bunu çözmüyor.

Las lenguas indígenas forman parte del patrimonio cultural de millones de personas. La OEI lanza Lenguas, una app que combina educación, tecnología y participación comunitaria para fortalecer el uso del quechua y otros idiomas originarios. Disponible en web, iOS y Android, ofrece un aprendizaje práctico basado en situaciones reales. #LaOEIEnLosMedios 🗞️@larepublica_pe especial.larepublica.pe/vulnerabilidad…

Este desarrollador chino ejecutó Llama 70B localmente en un MacBook en un avión y, durante 11 horas completas sin internet, gestionó proyectos de clientes. Estaba sentado junto a la ventana en un vuelo transatlántico con un MacBook Pro M4 con 64 GB de memoria. El WiFi a bordo costaba $25 por el vuelo. Lo rechazó. Sin API en la nube, sin conexión a los servidores de Anthropic o OpenAI, sin internet en absoluto. Solo un Llama 3.3 70B local en bf16 y su propio script de orquestador. El modelo se ejecuta a través de llama.cpp. Velocidad de generación, 71 tokens por segundo. Contexto alrededor de 60.000 tokens. Uso de memoria, 48,6 GiB de 64. Batería al despegue, 3 horas 21 minutos. Y le dio al orquestador esta instrucción de sistema antes del despegue: "Eres un orquestador offline que se ejecuta en un solo MacBook. No hay red. Los únicos recursos que tienes son archivos locales en /Users/dev/work, el servidor de inferencia Llama 70B en localhost:8080 y un presupuesto de batería de 3 horas 21 minutos. Procesa la cola en /Users/dev/work/queue.jsonl (una tarea de cliente por línea). Para cada tarea: borrador → ejecutar evaluaciones locales → guardar artefacto en /Users/dev/work/done/. Guarda puntos de control de contexto cada 12 tareas para que puedas reanudar después de un cambio de batería. Detente solo con la cola vacía o cuando la batería baje del 5 %." Así que el sistema sabe exactamente en qué recursos se está ejecutando. Sabe que no tiene conexión con el mundo exterior durante las próximas 11 horas. Sabe que tiene memoria finita y una batería finita. Sabe que el humano no intervendrá hasta que el avión aterrice. El sistema se ejecuta en 1 bucle. Toma una tarea de la cola, la ejecuta a través de inferencia, guarda el artefacto, escribe un punto de control. Tarea tras tarea, así de simple. Y solo cuando la batería baja del 5 %, el orquestador hace una pausa automáticamente, espera a que el portátil cambie al banco de energía de respaldo y continúa desde el último punto de control. Aquí está lo que el sistema realmente escribe en su registro durante el vuelo: "guardado punto de control de contexto 8 de 12 (pos_min = 488, pos_max = 50118, size = 62.813 MiB)" "restaurado punto de control de contexto (pos_min = 488, pos_max = 50118)" "progreso de procesamiento de prompt: n_tokens = 50 / 60 818" "tarea 37016 completada | tps = 71 s tokens text → /Users/dev/work/done/proposal_westside.md" Fuera de la ventana, nubes, cielo azul y sin WiFi. En la bandeja, 1 MacBook, una terminal abierta en 2 pantallas y un servidor de inferencia en localhost. Por lo que he observado, este es el flujo de trabajo de IA offline más limpio que he visto en el último año: 11 horas de vuelo, $0 por WiFi y toda la cola de clientes cerrada antes del aterrizaje.

有人刚开发了一款桌面应用，可以从图片生成3D模型，并且100%本地运行。 它叫Modly。完全在你的GPU上运行，无需云端，无需API费用。只需上传图片就能获得3D网格。 链接：github.com/lightningpixel…

want to be featured in the I/O keynote? vibe code something creative that features giant numbers between 1 and 10 and submit your entry below details here: io.google/2026/codetheco…

Google acaba de hacer algo que Claude Design no esperaba. Y lo hizo gratis, en abierto, para todo el mundo. Se llama DESIGN.md. Pero primero hay que hablar de lo que provocó esto. Anthropic lanzó Claude Design con límites de uso ridículos. Cerrado. Caro. Controlado. La herramienta de diseño con IA más potente del momento, pero con la llave en su bolsillo. Google vio la jugada. Y respondió de la única forma que duele de verdad: Abrió el código. Gratis. Para todo el mundo. Se llama DESIGN.md. Un estándar abierto que cualquier IA puede leer. En cualquier herramienta. En cualquier plataforma. El problema que resuelve es real: Los agentes de IA no tienen ni idea de tu sistema de diseño. No saben qué significa tu color primario. No saben si ese botón es accesible. No saben para qué sirve cada componente. Cada vez que usabas IA para diseñar, empezabas de cero. DESIGN.md lo resuelve con un solo archivo. Tres cosas concretas que hace: 1️⃣ Tokens de diseño Tus colores, tipografías y espaciados con descripciones en lenguaje natural. La IA entiende para qué sirve cada valor, no solo cuál es. 2️⃣ Validación de accesibilidad El agente comprueba sus decisiones contra las reglas WCAG. Sin que tú tengas que revisar cada detalle manualmente. 3️⃣ Portabilidad total Exportas e importas tus reglas de un proyecto a otro. Un archivo. Cualquier herramienta. Cualquier plataforma. Incluidas las de Anthropic. Eso es lo que más duele en ese lado de la mesa. Anthropic construyó muros. Google tiró la pared entera. El repositorio está en GitHub: github.com/google-labs-co… Esto es lo que pasa cuando los grandes se pelean. Nosotros ganamos.

🚨 Arkadaşlar, coğrafi veri analizi ve görselleştirme alanında çok güçlü bir açık kaynak AI ajanı yayınlandı: **OpenGeoAgent**. Bu araç, QGIS, Jupyter Notebook ve Python scripting ile tam entegre çalışıyor. Doğal dil komutlarıyla: - GIS iş akışlarını otomatikleştiriyor - Harita üretiyor - Uydu verilerini analiz ediyor - Karmaşık hidrolik modeller bile çalıştırabiliyor En güzel yanı: Sesli komutlarla (yazmadan) ajanla etkileşim kurabiliyorsunuz. Coğrafya, çevre bilimi, şehir planlama ve uzaktan algılama ile uğraşan herkes için çok değerli bir araç. 🔗 GitHub: github.com/opengeos/GeoAg… 🔗 QGIS Plugin: plugins.qgis.org/plugins/openge… Sizce OpenGeoAgent gibi multimodal AI ajanları, coğrafi analiz ve GIS iş akışlarını ne ölçüde dönüştürecek? Düşüncelerinizi yorumlara yazın, beraber konuşalım. 🗺️

Introducing Cloud Computer for Manus. Your always on machine in the cloud, so anything you build keeps running 24/7, even when your laptop is off. Anyone can build, and anything can run. Available on web and mobile

10个免费开源AI工具 感觉不收费都违法了 赶紧收藏，别让大科技公司把它埋了 1. Fooocus Midjourney平替，能在笔记本上跑 三步从下载到出图 仓库 → t.co/NDPJpIdYJs 2. ComfyUI 专业AI艺术家真正在用的图像生成器 工作室用它做真实制作 仓库 → t.co/yy1oRIvrOn 3. Ollama ChatGPT平替，在你自己的机器上跑 不需网络，不需API费用 一行命令装好 仓库 → t.co/gyZhUdzsnZ 4. OpenVoice 用10秒音频克隆任何声音 MIT和MyShell开发 MIT许可证支持商用 仓库 → t.co/BWoiXvk0Bm 5. Penpot Figma平替，支持实时协作 浏览器运行，可自托管 仓库 → t.co/Lx1CYUP4p4 6. AppFlowy Notion平替，数据留在你的机器上 本地优先，Rust编写 仓库 → t.co/IDMykTCkMU 7. n8n Zapier平替，400+个集成 自托管时工作流无限制 仓库 → t.co/hdycABGGc1 8. Cal.com Calendly平替，功能超过付费版 可给客户贴牌 仓库 → t.co/haz8ihRsHm 9. Supabase Firebase平替，你真正拥有的 Postgres、认证、存储、实时、边缘函数 一站式解决 仓库 → t.co/dFB2QvafA7 10. Cline Cursor平替，住在VS Code里 读你的文件，编辑代码，交付功能 仓库 → t.co/hjjDVgiRd3 最疯狂的部分： 这些工具作为SaaS订阅加起来 要花你每月300-500美元 全部免费，永远免费 唯一的输家是那些每月收你20美元 卖开源社区免费做的东西的公司 收藏这条推文别忘了 100%免费，100%开源

¿Tienes datos geoespaciales con demasiado nivel de detalle? 🗺️ En este tutorial muestro cómo hacer mapas hexagonales o de cuadrícula con R! Transforma tus mapas a visualizaciones territoriales más simples de interpretar: bastianolea.rbind.io/blog/mapas_hex…

📢 Need some inspiration for your next geospatial project? Check out Google Maps Platform Photorealistic 3D Maps Challenge winner Terrain Highlighting Modifications! Inspired by vintage cartography, this project highlights terrain on a ski run to help the user choose the most appropriate and safest ski run for their skill level. Check out how the devs used Google Maps Platform tools to build ➡️ goo.gle/496i3Ol

Last week, we made Gemini Embedding 2, our first natively multimodal embedding model, available to the general public. Since then, developers have used it to build video analysis tools, visual shopping assistants, and more. But you might be wondering... what is an embedding model? 🤔 Let’s break it down! 1. What is it? Think of an embedding model as a "universal translator." It takes text, images, video, and audio data and turns them into a long string of numbers, like a unique digital fingerprint. 2. How does it work? Historically, search has been text only. Now, instead of just matching data by keyword, Gemini Embedding 2 maps multiple modalities in the same space based on meaning. It "feels" the connection between a video of a soccer goal and the words "game-winning shot" without needing tags. For example, "ocean" and "waves" are placed close together, but "ocean" and "toaster" are miles apart. 3. How can you use it? Developers have been using it to incorporate smarter search functionality into their builds. This means creating tools where you can snap a photo of a product and type "find this in yellow," or search through thousands of hours of video by describing what happens in a scene. 4. Ready to try it out for yourself? You can start using it today via the Gemini API or the Gemini Enterprise Agent Platform.