Xavi

Mechanical Design

[Xavi @XaviiConX]

@MrBeast 10,678,324

[naiive @naiivememe]

8yo me stealing all the games from the internet cafe in 2003 instead of buying NVIDIA shares

[Shishir @ShishirShelke1]

The Universal Control demo from WWDC21 is still one of the craziest Apple keynote moments ever.

I remember watching it live and being completely blown away 🫪

[Car Grails @GrailArchive]

Simple shape, but it still stands out today

BMW M1 remains the GOAT

[Jordan @Jordan92338366]

Singer’s reimagined DLS -T/934.5🔥

[Kote @kotecinho]

St Germain
Porsche 911 Reimagined by Singer
Clara Blue with an interior in Monza Cognac

[Throttle Cars @ThrottleCars]

1971 Aston Martin DBS aged better than most modern cars

[TexasTSLA @TexasTSLA]

The future is..... ALMOST .... autonomous 🤣🤣💀

[Shtreetwear @Shtreetwear]

Michael Jordan's 1992 Ferrari 512 TR

[Glock9Dorito @Glock9Dorito]

What every kid wanted

[SEGA @SEGA]

We’re excited to announce that we’re making our SEGA logo 3% more blue.

We hope you enjoy this upgrade.

Please take a moment to familiarise yourself with the new look.

[Project Hail Mary Updates @HailMaryLogs]

There’s a really cool hidden gem on the official Project Hail Mary site. You can download a 3D model of the xenonite Grace sculpture and, if you’ve got a 3D printer, make your own mini Ryland for your desk ✨

[Erick @ErickSky]

🚨 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) → https://t.co/dkx6vU5vx6

Parte 2: ANE Benchmarks(Mediciones reales de rendimiento, sin CoreML, y por qué Apple subestima los 38 TOPS) → https://t.co/XfPsIhn7Ys

Parte 3: Training(Lo más fuerte: cómo logró el entrenamiento completo con forward + backprop) → https://t.co/t1Ox6gQQ1I

REPOOO👇

[Canoopsy @Canoopsy]

Japan shot on iPhone 1

[Mr. Macintosh @ClassicII_MrMac]

Inside the MacBook Neo

via Dave2D & L0vetodream

[Noah Cat @Cartidise]

Apple really said let’s color-match everything with the MacBook Neo

> the “hello” pull tabs
> the Apple logo
> setup screen
> folders and system theme
> the inside of the USB-C port
> speaker grille
> rubber feet
> Magic Keyboard

[Adrián Santos @techsantos]

Me encanta que hay alguien en Apple que su trabajo es actualizar la compatibilidad del paño de pulido cada lanzamiento 😂

[Obsolete Sony @ObsoleteSony]

Sony Flamingo PS-F9