Matías Mascazzini

Rails Versions 8.0.5 and 8.1.3 have been released! rubyonrails.org/2026/3/24/Rail…

My brother found my toy jeep from when I was a kid. That's why I always like it when I see one go by

Geometry is the study of the fundamental structure of the universe.

🚨 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👇

numberOneReasonForSlackingOff redd.it/1rzfc3j

I made a fork of superpowers and change it to work with Ruby and Ruby on Rails: github.com/lucianghinda/s… Integrated a bunch of existing skills - I linked them in the Readme if you want to use them directly and added my own for Ruby and Testing.

Xennials

We’re building homes for your agents as fast we can 👀 Hand built. Hand tested. Free for developers 2,000+ waitlisted. dev.openhome.com 👈 (Good ideas skip the line)

Está difícil, huevón… Lo veremos por streaming =D

[ENG] Speaker confirmed! Nicolas Erlichman (@nicoerlichman) is joining Tropical on Rails 2026 with the talk "Modeling Class Hierarchies in Active Record"! Nicolas is the CTO at GoGrow, a Uruguay-based tech partner helping startups build and scale with Ruby on Rails at its core. He's an active open-source contributor, creator of gems like safe_polymorphic, and a familiar face in the LATAM Rails community, he attended Tropical on Rails 2024 and is now coming back to the stage. With a background spanning Deloitte, teaching, and startup engineering, Nicolas brings a unique blend of hands-on coding and leadership experience. [PT-BR] Speaker confirmado! Nicolas Erlichman (@nicoerlichman) estara no Tropical on Rails 2026 com a palestra "Modeling Class Hierarchies in Active Record"! Nicolas é CTO da GoGrow, empresa uruguaia que ajuda startups a construir e escalar produtos com Ruby on Rails no core. Contribuidor open-source ativo, criador de gems como safe_polymorphic, e presença conhecida na comunidade Rails da America Latina, esteve no 

Tropical on Rails 2024 como participante e agora volta pro palco. Com passagens pela Deloitte, academia e engenharia de startups, Nicolas traz uma combinaçao única de código na prática e experiência de liderança. 
🔗 tropicalonrails.com/nicolas-erlich… #TropicalOnRails #RubyOnRails

Mis test de #CapybaraRB son cuánticos… le pongo un page.save_screenshot y pasan… se lo quito y fallan…

Finally Open Source Humanoid Robots 😁

🧪 A Rails testing agent that scans source files and generates the RSpec specs that don’t yet exist, creating factories, validating coverage, and fixing failing tests without human intervention. #Rails mistral.ai/news/rails-tes…

🏃‍♂️💻 Si te gusta correr y también la tecnología, esto es para vos. Se viene Runerds, la primera carrera que cruza running + mundo tech. 📍 Vial Costero, Vicente López (ARG) 🗓️ 25 de abril — 18 hs Distancias: • 8 kb (8.192 m) • Pi (3.141 m) Usá el código NERDEARLA10 para tu descuento. Inscribite 👉 eventols.com/p/runerds @runerds

Happy #PiDay my dear techies!

Sabias que hay un mejor mapa del mundo? equal-earth.com

La pasión, se ve, conmueve, es contagiosa y da curiosidad… LA EVOLUCIÓN HUMANA | Alberto KORNBLIHTT con Pedro youtu.be/NqLx4KIbpAM?si…

Hi there @railsassets @sheerun, the site rails-assets.org and the service are down

Oh God… this hits hard for a geek like me 😢

Muy interesante el proyecto startups.rip que recoge más de 1.700 startups de YC que han muerto. Con post mortem superdetallados y quién resolvió después el mismo problema con éxito. Además también ofrece un playbook para revivir esos proyectos (con una parte de pago), pero aun así, mucha valiosa información libre. Posterous murió. Substack llegó después. Webvan no sobrevivió. Instacart sí. Y como estas, un montón. Las ideas no mueren, evolucionan. El timing y la ejecución sí importan, y mucho. Hay más recursos parecidos: killedbygoogle.com (todo lo que Google lanzó y abandonó), failory.com (400+ startups fallidas filtradas por industria y causa), o ideabrowser.com (de pago, de Greg Isenberg, convierte tendencias de Reddit en ideas con demanda real). Lo que me parece interesante de todo esto con el potencial que hoy nos ofrecen las herramientas de IA es que el coste de explorar esas ideas se ha desplomado. Muchas fallaron por timing, no porque la idea fuese mala. La infraestructura no estaba lista, el usuario no había madurado, el coste de construcción era inasumible para un equipo pequeño. Esas tres barreras han bajado mucho. Me da que en los próximos años vamos a ver bastantes relanzamientos de ideas que murieron entre 2010 y 2020. No copias. Adaptaciones con equipos de 2-3 personas como mucho donde antes hacían falta 20. Estos "cementerios" son en realidad bancos de ideas con autopsias incluidas.