@Profeco@SSalud_mx@lacasadetono
Que de hacer en este caso ,
El viernes de la semana pasada fui a comer y como verán en esta foto uno poco borrosa; me salieron alambres.
Fui a doctor para descartar que ingerí alguna partícula más pequeña y afortunadamente todo bien
@zoerobledo Hola buen día me dirijo con usted para saber cómo poder solicitar una una incapacidad ya que el hospital no lo considera . Fue de emergencia al hospital siglo 21 en CDMX(20 de mayo de 3 am-6 am)y desafortunadamente no estaba en la mejor condición para el @Tu_IMSS
BOMBA: El CEO que creó Claude acaba de publicar una carta de 38 páginas para toda la humanidad.
Dario Amodei mapeó exactamente qué carreras sobreviven a la IA y cuáles no.
Nada de hype. Nada de apocalipsis. Solo la predicción más fría y específica que cualquier líder de IA haya hecho.
Pero la página 29 tiene un framework de razonamiento que convierte a la IA de lo que te reemplaza en tu mayor ventaja injusta.
Aquí van 9 prompts de Claude basados en la metodología de Amodei que te ponen años por delante de todos los que no leyeron esto:
🚨 A Chinese student reportedly turned $1,000 into $1.5M on Polymarket using AI from Anthropic.
Wallet: k9Q2m
Result:
$1,430 → $1,550,750
• 44,364 trades
• Reported win rate: ~100%
• Largest single win: $23,600
Profile →
https://t.co/8DN96h3B37
Copytrade: →
https://t.co/xwVKYk3j6y
He studies at Tsinghua University in Beijing.
What’s interesting isn’t the money.
It’s the math behind the bot.
Instead of guessing, the system runs six quantitative formulas simultaneously on every market tick.
Most traders rely on intuition.
The bot relies on probability.
1) LMSR Pricing
Prediction markets follow a logarithmic pricing curve.
The model detects when the curve implies a mispriced probability and enters before the correction.
Example:
Market price → 31¢ for BTC up in 5 minutes
The model sees the curve is mispriced and enters early.
2) Kelly Criterion
Used by quantitative funds.
It determines the exact position size so the edge compounds without risking the entire bankroll.
Small edge + correct sizing = exponential growth.
3) EV Gap Detection
The system constantly scans for probability gaps.
Example:
Market price → 30¢
Model probability → 55%
Positive expected value.
The bot enters.
4) KL Divergence
Short BTC markets are correlated.
When 5-minute and 15-minute markets drift apart, the model detects the statistical divergence and flags the trade.
5) Bayesian Updates
Every new signal updates probability instantly.
Volume spikes.
Price changes.
New block confirmations.
The bot recalculates probability in real time.
6) Stoikov Execution
Execution timing matters.
The model calculates the optimal reservation price before entering.
No chasing.
Only precise entries.
In practice the system works like this:
Every few seconds the bot runs all six formulas in parallel.
Only when every signal aligns does it enter.
Six filters.
One trade.
At that point it stops looking like a simple bot.
It starts looking like a quant strategy running on a prediction market.
The math is public.
The edge exists.
Most people just never build the system.