Abel Coronado, Ph.D.

Publiqué “El chatbot que calcula y no inventa”: tutorial para crear un bot en Python que calcula estadísticas reales, valida por escala de medición y rechaza operaciones inválidas (explicando por qué). Código abierto con Groq. abxda.medium.com/el-chatbot-que…

"YOUR CLAUDE CODE SESSION LIMIT HAS BEEN REACHED"

En @TheEconomist se plantea una advertencia fascinante: la IA puede ser una "prótesis intelectual" que nos potencie o un "agente de atrofia" que debilite nuestras capacidades. Para evitar esto y mantener el cerebro “en forma", el texto sugiere 5 estrategias basadas en la neurociencia y la biología evolutiva: 1. Priorizar "Artefactos Complementarios" sobre "Competitivos" Se cita al biólogo David Krakauer para diferenciar cómo interactuamos con la tecnología: •La clave: Usa la IA como un complemento (como un mapa que te ayuda a entender mejor el terreno) y no como un competidor (como un GPS que te hace olvidar cómo orientarte). •En la práctica: Si una herramienta hace el trabajo por ti sin que aprendas nada en el proceso, tu capacidad cognitiva se erosiona. Si la usas para ampliar lo que puedes hacer, tu cerebro se mantiene activo. 2. Mantener la "Fricción Cognitiva" El aprendizaje sólido requiere esfuerzo (lo que los científicos llaman desirable difficulty). La IA elimina esa fricción al dar respuestas instantáneas. •El consejo: No delegues el proceso de generación inicial. Es mejor intentar resolver un problema o redactar un borrador por cuenta propia antes de pedirle ayuda a la IA. El esfuerzo de "sacar" información de tu propia memoria es lo que fortalece las conexiones neuronales. 3. Evitar el "Offloading" de la Memoria de Trabajo El estudio de la Dra. Nataliya Kosmyna (@MIT) mencionado en el texto advierte que cuando delegamos la escritura o el pensamiento a una IA, nuestra atención y memoria a corto plazo caen drásticamente. •La forma de entrenar: No dejes que la IA sea tu única fuente de síntesis. Sigue practicando la toma de notas propia y la lectura profunda sin interrupciones digitales para evitar la "deuda cognitiva". 4. Ejercer el Pensamiento Crítico como Filtro El artículo sugiere que la IA puede hacernos "perezosos" al aceptar sus respuestas como verdades absolutas. •Mantente en forma: Trata a la IA como un "pasante entusiasta pero poco fiable". El ejercicio mental de verificar, cuestionar y corregir lo que genera la IA es, en sí mismo, un entrenamiento para el juicio crítico que las máquinas aún no poseen. 5. Fomentar la Creatividad "Humano-Primero" Para que el cerebro no pierda su capacidad de asombro y originalidad: •Estrategia: Usa la IA para la iteración, no para la ideación. Si dejas que la IA proponga siempre la primera idea, tu cerebro dejará de practicar la búsqueda de soluciones creativas desde cero.

La crisis más profunda que atraviesa la educación superior es la de propósito: ¿para qué ir a la universidad? Se preguntan los jóvenes 🏫 “Dos horas de traslado para escuchar a alguien leer dispositivas”, cita El País a una joven al documentar el ausentismo en aulas europeas. Podría ser cualquier aula en el mundo 🌎 En México el dato incomoda: 30% abandona la universidad el primer año. Unos 280 mil jóvenes cada ciclo 🇲🇽 Llamarlo “abandono” es un eufemismo complaciente: atribuye toda la responsabilidad a los estudiantes. No se van, los expulsan las inercias, los modelos obsoletos que no dialogan con ellos. La universidad no puede ser un repositorio de contenidos, sino un espacio de pensamiento vivo. Especialmente cuando el pensamiento se está delegando a la IA🤖 Urge volver a las bases: la pregunta que engancha, el diálogo que reta, la lectura profunda, la idea que se construye en común. Más educación, menos entrenamiento. Menos ppt, más Sócrates. Comparto mi reflexión en @Milenio milenio.com/opinion/carlos…

Gemma is so much faster! wait, are the ghosts walking through walls? did they idspispopd?

AI is getting bigger and bigger 😅

Opencode x Deepseek v4 pro x High 800 million tokens = $10 The Chinese can have all my data

How many unfinished projects do you have?

How to write a Thesis steps by step

🆕 Microsoft Agent 365 is NOW Generally Available! (May 1, 2026) 🤖 If you run 🦞 Clawdbots or 🏛️ Hermes agents, this finally gives you real visibility & control🔒 Control plane for AI agents: 🤖 Discovers Clawdbots & Hermes agents 🔐 Enterprise security + governance 📈 Observability + lifecycle control 💵 $15/user/month

🚨 BREAKING: Warp just dropped its entire source code. 42,000 GitHub stars. Written in Rust. And it just made the traditional terminal obsolete. This is not a terminal with AI features bolted on. This is an agentic development environment where coding agents operate with full autonomy. From issue to PR. No babysitting. Here's how it works: → You plug in Claude Code, Codex, or Gemini CLI → You give it a GitHub issue → The agent reads the codebase, writes the spec, implements the fix → It opens a PR with full context → You review and merge That's the entire workflow. No prompting. No copy-pasting. No hand-holding. Here's how far ahead they are: At build. warp. dev you can watch thousands of AI agents building Warp's own codebase. Live. Right now. Triaging real issues. Writing real code. Submitting real PRs. Click into any session. Watch the agent work in a real terminal. In your browser. They are building the product with the product. OpenAI is the founding sponsor. GPT powers the agentic management layer. The entire client is Rust-native and GPU-accelerated. Works on macOS, Linux, and Windows. Your terminal types commands. Warp ships features. 100% Open Source. AGPL-3.0 + MIT. (Link in the comments)

MiniMax M2.7 costs money to access. Kimi K2 costs money. GLM-4.7 costs money. DeepSeek V3.2 costs money. NVIDIA is giving you all of them. Right now. For free. No credit card. No trial period. No expiry date. Just a free API key and immediate access to some of the most powerful AI models on the planet. NVIDIA has quietly made its NIM — NVIDIA Inference Microservices — APIs available to the public through build.nvidia.com/models. You receive an actual API key, choose a model, send requests, and pay nothing. And the models are not toys. MiniMax M2.7 is a 230 billion parameter model with a Sparse Mixture-of-Experts architecture — 256 local experts, 8 activated per token — with a 204,800 token context window, excelling in coding, reasoning, and complex office tasks. This is a model companies are paying per token to access through MiniMax's own API. NVIDIA is serving it for nothing. GLM-5.1 is a flagship LLM for agentic workflows, coding, and long-horizon reasoning tasks. GLM-4.7 is a multilingual agentic coding partner with stronger reasoning, tool use, and UI skills. DeepSeek V3.2 — the model that caused a global market panic in January 2025 when it proved Chinese AI could match American labs for a fraction of the cost — is in the catalog. Free. The full list keeps going. GPT-OSS-120B. Sarvam-M. Llama 4 Maverick. Mistral Large. Qwen3-Coder. The full catalogue lives at build.nvidia.com/models and grows regularly. Here is how to set it up in 60 seconds. Grab your API key at build.nvidia.com. Set your base URL to integrate.api.nvidia.com/v1. Set your API key to your NVIDIA key starting with nvapi-. Select your model — for example, minimaxai/minimax-m2.7. That is the entire setup. Because it uses the standard OpenAI SDK format, it plugs directly into every tool you already use. Cursor, Zed, OpenCode, Hermes agent, Claude Code — all of them work without any code changes. Now here is the part nobody is saying out loud. NVIDIA is not doing this out of generosity. The catalog is a top-of-funnel play for NVIDIA AI Enterprise, their paid inference platform. The path is designed to be frictionless: prototype on the free API, test on GPU sandbox instances, then deploy self-hosted NIM containers in your own data center with a paid license. Every developer who builds on NVIDIA's free tier is a developer who learns NVIDIA's API conventions, runs experiments on NVIDIA hardware, and builds deployment pipelines around NVIDIA's infrastructure. When they need to scale to production — they already know which chips to buy. The free tier is not the product. The enterprise contract that follows is. It is the smartest customer acquisition strategy in enterprise technology. Let you try the best hardware in the world for free. Make it trivially easy to integrate. Then sell you the infrastructure when you need to scale. Here are the honest limitations. Developers get 1,000 free inference credits on signup with a rate limit of 40 requests per minute — enough for meaningful prototyping before committing to self-hosted deployment. The larger models eat through credits surprisingly fast. 40 requests per minute is a prototyping budget — it is not enough to run a production application. But for evaluation, development, learning, personal projects, and running production-grade frontier models without needing an H100 cluster in your garage? Since integrate.api.nvidia.com/v1 is OpenAI-compatible, OpenClaw, OpenCode, Zed, and Cursor can call it directly. Swapping in NVIDIA's endpoint is a base URL change and an API key. Nothing more. 100+ models. Real API key. No credit card. No expiry. The X post that went viral asking "why is nobody talking about this?" hit 31,000 reposts in 48 hours. Now you know. build.nvidia.com/models Source: NVIDIA NIM · build.nvidia.com · Medium/Coding Nexus · Lilting.ch · April 2026

En México, un estudiante que viva en la zona metropolitana se le subsidia hasta 4000 pesos para estudiar la universidad, dado los presupuestos de las 3 grandes. Mientras que en el resto del pais, 800. La educación en México esta brutalmente centralizada, y no es muy distinto a esa peliculas viejas donde las personas tenian que irse a estudiar a la Ciudad.

Dónde puse esa constancia? #snii2026

Hay un antes y un después de entender MCP bien. Anthropic publicó una conferencia de 25 minutos que lo explica todo desde cero. Después de verla dejarás de usar la IA por puntos y empezarás a usarla como sistema.

The ground beneath Mexico City is slowly sinking, and now, the NISAR satellite can track it from space. New data shows parts of the city (in blue) that sank more than half an inch (more than 2 cm) per month from Oct. 2025 to Jan. 2026.

🚀 Better prompts. Smarter agents. More control. The latest @code release introduces the Chat Customizations Evaluation extension, designed to help analyze and refine your prompts, agents, instructions, and skills.

Alguien acaba de REGALAR una agencia de IA completa en GitHub No son prompts. No son plantillas genéricas. Son 147 agentes especializados organizados en 12 divisiones reales: ingeniería, diseño, marketing, ventas, finanzas, QA, soporte y más Cada agente tiene personalidad propia, flujo de trabajo definido y entregables concretos La mayoría usa la IA como un becario que hace de todo Esto la estructura como una empresa real Lo más loco: funciona con Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf y otros Un solo comando para instalarlo todo Empezó como un hilo en Reddit Hoy tiene 88k estrellas y 14k forks Licencia MIT Esto no debería ser público 👇

A consumir ✨🎉💯❤️‍🔥🗺️✏️💻💅🏻

La técnica no-tengo-oro

Mistral releases Mistral Medium 3.5, a new vision reasoning model. 🔥 Mistral-Medium-3.5-128B offers highly competitive performance for models 6x its size. Run locally on ~64GB RAM. Guide: unsloth.ai/docs/models/mi… GGUFs: huggingface.co/unsloth/Mistra…