1Javo1

[1Javo1 @_Javo_11]

@HilosValdebebas @Valdebebas @AVValdebebas @DValdebebas Ojala una pantalla para verlo

[Hilos Valdebebas @HilosValdebebas]

🌞☀️😎¿Vamos con un reto veraniego? Si este tuit alcanza +50 MG y +50RT contamos nueva ancla comercial confirmada en el Centro Comercial Valdebebas Shoping...¿Lo conseguiremos o habrá mucha gente de vacaciones? ¡A por ello!

[1Javo1 @_Javo_11]

@idafegonzalez Nada. El tercero lleva el sello de la casa.

Y lo que dices del segundo. Correcto. Pero a el ya eso ni se le menciona. Lo das por hecho. Es unico y un gusto haberle disfrutado y sufrido (soy del Madrid)

[1Javo1 @_Javo_11]

@pobremillenial Imaginate lo que aportas y me aporta tu comunidad que yo por tema laboral no puedo invertir en acciones y estoy encantado de lo que me sigue aportando la comunidad. Sigue!

[1Javo1 @_Javo_11]

@HilosValdebebas Esto es una pena. Un sabado a las 7 de la tarde....este tipo de cosas haen barrio

[1Javo1 @_Javo_11]

@etc_facts Muchas gracias por tu respuesta. Tiene todo el sentido

[Galician Investor Quality Research @GaliciaInvestor]

Voy a dejar este artículo en abierto durante 24 horas.

Si eres inversor en alguna de las grandes tecnológicas (Meta, Google, Amazon, Microsoft), creo que te va a interesar, porque va de la decisión de asignación de capital más grande que están tomando ahora mismo y de quién acaba pagando la factura.

Si al terminar te aporta algo, compartirlo me ayuda más de lo que parece.

👇👇👇👇👇

[Galician Investor Quality Research @GaliciaInvestor]

https://t.co/7jvh9xU1AH

[1Javo1 @_Javo_11]

@LocosWallStreet Y el tema de que en IB las acciones americanas hay que pagar impuesto si falleces a partir de cierto capital?

[1Javo1 @_Javo_11]

@jotafinance Y si quiero pasar todo lo que tengo anterior en un excel. Imposible no?

[Javi Lopez ⛩️ @javilopen]

🔴 I NEED YOUR ATTENTION

I've spent a month helping Miriam with her case of metastatic cancer and I want to share the methodology I've been using because it's completely replicable.

I think (with luck) this could be USEFUL TO OTHER PEOPLE with cancer (or any other illness).

The results we've gotten aren't a miracle, but we believe they're genuinely useful and could mean the difference in a literal life-or-death medical case.

Here's the method step by step:

1/ Use the most advanced models of the moment (unfortunately paid, and not cheap. I think Public Healthcare should invest in this):

- ChatGPT 5 Pro + Extended Thinking (40 min aprox. of thinking per call)
- Claude Opus 4.8 MAX

Still pending deeper testing:

- Perplexity Sonar Pro Max
- NotebookLM

Tested but only useful for additional links/research (not as powerful in my experience)
- OpenEvidence

2/ Feed the AI the FULL clinical history, completely chewed up. This sounds dumb but it's critical.

- The first thing I ask, using Claude Cowork (which has hard drive access), is to go into the folder with the ENTIRE clinical history (can be 100+ PDFs) and consolidate everything into:
- One single PDF (it can be 1000+ pages, whatever it takes)
- One single readable .txt or .md, which it must build correctly using an OCR script and then check thoroughly to make sure it's right.

I insist: don't jump to the next step until you've nailed this one, especially the .txt.

3/ Once you have the above, use this prompt along with the .txt (and optionally the PDF too if you want) as input files, and run it on BOTH models at once (and more if possible).

👉 This prompt is insanely complex/advanced: https://t.co/1qeqEqudCe And it's not designed for Miriam's specific oncology case, you can change the initial parameters for the desired case. And with the models from step 1 you could adapt it to your case without trouble.

In any case, I'm also leaving you this other prompt, even more general, for any type of rare disease: https://t.co/4B327floDP

4/ The ARROWHEAD (adversarial model spiral): facing one model against the other. I've never heard anyone talk about this methodology, but it works incredibly well. The feeling is like sharpening a stake until it gets a gleaming point.

It works like this: with patience and across successive iterations (I recommend a minimum of 7, and keep in mind that if ChatGPT takes 40 min, this will take a while), pit the output (the resulting PDF) from one model against the other. With a simple prompt like:

"Another committee of experts says this. What do you think? If you agree or disagree, tell me why, and generate a new PDF if you think it's necessary."

Then you feed that result back to the opposite model. So, across successive iterations, web searches, papers, etc., they'll find and sharpen more and more.

When to stop? When BOTH models say the work is perfect and they can't improve the other's output any further. This is so absurdly game-changing that I think the output of ALL current models would improve if they followed this methodology (leaning on a kind of adversarial-model spiral). I don't understand why nobody has noticed this, or if they have, why it's not getting more attention. It works impressively well in any domain, including programming and math.

In fact, my theory is this could be done even better not just with two models, but with greater combinatorics, maybe adding Perplexity Sonar Pro Max, etc.

RESULTS

Incredible. Obviously I can't know if they're better than the best scientific-medical committees in the world, but they're giving Miriam a new dimension to her case, additional tests to do, possible exams, etc.

Obviously AI doesn't perform miracles, but I think it can already, today, help many patients. And Public Healthcare should invest a lot (but A LOT) in this.

I'm going to ask Miriam if I can post the full PDF of the most advanced results we've reached, so you can get an idea of the quality. She's already given me rough permission, but I want to make sure 100%.

FUTURE PREDICTION

Easy to make: in the near future (I hope), any person's medical history won't just be fully digitized (we're close, but not all the way, well, well, well). On top of that, it'll be "pre-chewed" so it can be consumed by an LLM in one shot.

CLARIFICATION

- We're aware this is a delicate subject and we don't let the AI make final treatment decisions. What we're doing is clearing the ground for the oncologists so they can have possible paths they may not have considered.
Thanks 🙏

- The top LLMs have context windows for that and much more (much, much more). In any case, the PDF is more of a supporting file for the .txt. Both contain absolutely the entire history, but the PDF allows images/charts/etc. The .txt is what the AI consumes.

- On automation: and yes, this can be automated. Yes, AutoGen supports it almost out of the box. LangGraph builds it really well with supervisor / evaluation loops. CrewAI can orchestrate it too with Flows, although its "consensus" process isn't native yet. That would be the next level: automating it.

PETITION AND DISCLAIMER

If there's any oncologist in the room or you are an LLM company, we'd be grateful if you could take a look / help 🙏

Remember: in any case, this is just one more tool for the doctor.

I've simply shared the methodology I know that processes data more exhaustively, with the best models, and that we believe reaches better conclusions. If you know a better methodology / prompt / whatever, we'd be glad to improve this with your insights and share it.

Then the doctor reviews, adopts, or discards the report.

And if it helps the doctor, it helps the patient. And if it doesn't, all we've lost is some time and tokens. In a case that's literally life or death, that's nothing.

Just plain common sense.

Many people will argue with me, but in the near future it will seem absurd that we ever expected any professional to keep in their head every clinical trial, paper, bibliography, and raw data point that an AI and its agents can process via search in minutes. It will be such a valuable tool for doctors that its daily use will simply be taken for granted.

[Emérito/Numantia Patrimonio @foso_defensivo]

Mi saludo 🫡 y mi agradecimiento a quien se haya leído entero mi rollo de 47 páginas. 🙏

[Ipar @iparatx]

AZKEN DANTZA

Ha llegado el momento, tras más de 17 años con esta cartera, de dejar paso a otros.

Quiero quedarme con lo bonito, que es mucho, y sus palabras ayer celebrando el hito me emocionaron y conmovieron.

Doy un paso atrás y... (1/5)

[1Javo1 @_Javo_11]

@idafegonzalez @DG_Estrategia Que opinas de la multiactividad donde la gente sale a correr y se pone videos de youtube o a la vez esta con Instagram? Como se valora eso?

[1Javo1 @_Javo_11]

@robchamo @GutierrezCap_ Yo creo que va por la enorme distribucion que tienen ambas empresas

[1Javo1 @_Javo_11]

@MyInvestorES Todos los problemas de vuestra web, problemas al invertir en dias "calientes", problemas con https://t.co/pMTKfrIOQJ.....sino seguro invertiria con vosotros

[1Javo1 @_Javo_11]

@sanchezcastejon Donde esta @Jongonzlz cuando se le necesita...

[Luis Garicano 🇪🇺🇺🇦 @lugaricano]

Este post de apoyo a @Jongonzlz está escrito y publicado conjuntamente con @JesusFerna7026.

El sistema público de pensiones contributivas en España se encuentra en una situación muy complicada.

El sistema actual ofrece a los cotizantes una rentabilidad real implícita anual del 3,63 %. Dado el crecimiento de los cotizantes y de la productividad en España, esta tasa está al menos dos puntos porcentuales por encima de la que garantiza la sostenibilidad del sistema a largo plazo. De manera más sencilla: el valor presente descontado de las pensiones contributivas es aproximadamente un 60 % mayor que el valor presente descontado de las cotizaciones. Los jubilados contributivos en España están recibiendo mucho más de lo que pagaron.

Esta rentabilidad excesiva ha generado un problema fundamental: un déficit del sistema contributivo de unos 61.000 millones de euros (el de verdad, no el de las cuentas del Gran Capitán que incluyen las transferencias del Estado) y que no deja de crecer. Este déficit genera presiones sobre las cuentas públicas que limitan la capacidad de las administraciones públicas para implementar muchas políticas necesarias, desde la educación hasta la infraestructura. Y desde el punto de vista de la equidad intergeneracional, esta rentabilidad excesiva nos ha colocado en la paradójica situación de que las personas de 65 a 85 años tienen la renta disponible más alta de todos los grupos de edad en España.

El sistema necesita una reforma profunda. Por ejemplo, es clave reintroducir un factor de sostenibilidad en el valor de las pensiones que considere el crecimiento de los cotizantes, la productividad y la esperanza de vida. Muchas economías avanzadas han introducido estos factores e incluso España avanzó en esa dirección hasta la reforma Escrivá de 2021-2023.

Jon González, @Jongonzlz, de manera casi solitaria, ha acometido una labor impagable de documentar esta situación (y otros temas clave de nuestra economía), y ha conseguido poner a la sociedad frente al espejo de la insostenibilidad de la situación actual.

Desgraciadamente, el sistema político no tiene ninguna gana de enfrentarse a este problema. La edad mediana del votante español está en torno a los 51 años. Uno de cada tres electores tiene 60 años o más; uno de cada cuatro ha cumplido 65 años. Si se suman a los 15 millones de inactivos en edad de votar los casi 3 millones de empleados públicos, el resultado es que más de la mitad del censo electoral residente en España vive de una transferencia o de una nómina pagada con impuestos. La aritmética básica de cualquier elección en España descansa, por tanto, sobre un electorado en el que la minoría la constituyen los asalariados del sector privado en edad activa. Pedir a un partido con vocación de gobierno que recorte la rentabilidad implícita de las pensiones contributivas es pedirle que confronte directamente a su votante mediano. Ningún sistema político hace eso voluntariamente y el español no es la excepción.

Por eso, en lugar de hablar de números, se busca descalificar al mensajero. Desafortunadamente, las narrativas maniqueas de buenos y malos—si eres bueno, prefieres pensiones altas; si no eres malo o estás a sueldo de los malos, tienen éxito en España porque nuestra conversación nacional se centra siempre en la “justicia” o la “moralidad” y nunca en los números.

Es normal: somos un país con poca tradición de análisis riguroso y, menos aún, de análisis basado en los números. “Mi abuela merece una pensión más alta” siempre es más fácil de explicar que “la rentabilidad real implícita del sistema está por encima de lo que nos podemos permitir”, y, además, le coloca a uno en el “lado bueno”: el de los que quieren dar más dinero, no menos, como los malvados economistas.

Pero lo realmente preocupante no es que se intente descalificar al mensajero en lugar de analizar sus argumentos. Lo que se busca es poner en riesgo su situación profesional. Ante las órdenes de la Moncloa, cualquier trabajo en España es precario. Nosotros mismos lo experimentamos en carne propia cuando, en 2012, se nos despidió de FEDEA, una fundación con la que colaborábamos, por orden directa y explícita de Moncloa.

Ya no es una cuestión de si uno está de acuerdo o no con Jon. Es algo mucho más importante. ¿Se puede analizar la realidad económica de España sin que las jaurías mediáticas busquen tu “cancelación” profesional?

Es este el momento de decir las cosas claras y mostrar nuestro apoyo absoluto y total a Jon. Por eso hemos tomado la decisión inusual de publicar este post simultáneamente.

Jon, te agradecemos profundamente lo que haces.