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Descubriendo el mundo por primera vez

[SONIA @S0N_IA]

🚨 CHINA LE ROBÓ LA IA A ANTHROPIC.

Y lo hicieron durante 45 días seguidos.

Anthropic acaba de acusar a Alibaba de lanzar el mayor ataque de robo de IA de la historia.

El objetivo: extraer las capacidades de Claude… sin pagar ni un dólar.

Cómo lo hicieron:

→ Crearon casi 25.000 cuentas falsas
→ Ejecutaron 28,8 millones de conversaciones con Claude
→ Todo entre el 22 de abril y el 5 de junio de 2026

El método se llama “ataque de destilación”.

Básicamente: entrenan tu propio modelo… con las respuestas del modelo de tu competidor.

Anthropic tiene a Claude bloqueado en China.

Alibaba encontró la forma de saltárselo igualmente.

Y no fue solo Alibaba.

DeepSeek, Moonshot AI y MiniMax también están en la lista.

Anthropic ya envió una carta al Senado y a la Casa Blanca.

Piden medidas urgentes.

La guerra por la IA no es solo tecnológica.

Es una guerra de espionaje industrial.

Y acaba de hacerse pública.

[Virtual Cable @VirtualCable_]

Más de 80.000 agentes
Un entorno digital unificado

🔐 Más seguridad
🌐 Acceso desde cualquier punto
⚙️ Gestión centralizada

Caso real en la Policía Nacional 👇
https://t.co/EXnkoEZNly

#VDI #DigitalWorkplace #Ciberseguridad

[Elon Musk @elonmusk]

Starship is the most powerful moving object ever made

[Global Statistics @Globalstats11]

Second Most Spoken Language in Each U.S. State 🇺🇸🗣️

🇺🇸 Alabama — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Alaska — Yupik
🇺🇸 Arizona — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Arkansas — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 California — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Colorado — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Connecticut — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Delaware — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Florida — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Georgia — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Hawaii — 🇵🇭 Tagalog
🇺🇸 Idaho — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Illinois — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Indiana — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Iowa — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Kansas — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Kentucky — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Louisiana — 🇫🇷 French
🇺🇸 Maine — 🇫🇷 French
🇺🇸 Maryland — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Massachusetts — 🇫🇷 French
🇺🇸 Michigan — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Minnesota — 🇩🇪 German
🇺🇸 Mississippi — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Missouri — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Montana — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Nebraska — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Nevada — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 New Hampshire — 🇫🇷 French
🇺🇸 New Jersey — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 New Mexico — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 New York — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 North Carolina — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 North Dakota — 🇩🇪 German
🇺🇸 Ohio — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Oklahoma — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Oregon — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Pennsylvania — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Rhode Island — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 South Carolina — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 South Dakota — 🇩🇪 German
🇺🇸 Tennessee — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Texas — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Utah — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Vermont — 🇫🇷 French
🇺🇸 Virginia — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Washington — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 West Virginia — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Wisconsin — 🇪🇸 Spanish
🇺🇸 Wyoming — 🇪🇸 Spanish

Source: U.S. Census Bureau (American Community)

[Pablo Haro Urquízar @pabloharour]

El mejor homenaje que le puedo hacer a Chuck Norris es que todo el mundo pueda volver a ver el 'celebrities' que le hicieron en Muchachada Nui

Descanse en paz

[David Hendrickson @TeksEdge]

🚨 Want to parse complex PDFs with SOTA accuracy, 100% locally? 📄🔍

At just 0.9B parameters, you can drop GLM-OCR straight into LM Studio and run it on almost any machine! 🥔

🧠 0.9B total parameters
💾 Runs on < 1.5GB VRAM (or ~1GB quantized!)
💸 Zero API costs
🔒 Total data privacy

Desktop document AI is officially here. 💻⚡

[Salmorejo Geek @salmorejogeek]

ESTO es un BOMBAZO!!! Nvidia está empaquetando sus drivers para todas las distros Linux y ha creado repositorios. Ejemplo para Debian https://t.co/ws1vFXnyOP

[Femke Plantinga @femke_plantinga]

Think RAG is just vector search and retrieval?

It's actually 7+ different architectures (you might be using the wrong one)

1️⃣ 𝗡𝗮𝗶𝘃𝗲 𝗥𝗔𝗚 - The Vanilla approach. Documents get chunked, embedded, and stored in a vector database. When a query comes in, you retrieve the most similar chunks and pass them to the LLM.

2️⃣ 𝗥𝗲𝘁𝗿𝗶𝗲𝘃𝗲-𝗮𝗻𝗱-𝗥𝗲𝗿𝗮𝗻𝗸 - Naive RAG + a crucial step: after initial retrieval, a reranker model re-scores and reorders the results for actual relevance. This catches cases where semantic similarity doesn't perfectly align with what the user actually needs.

3️⃣ 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝗥𝗔𝗚 - Handles more than just text. Images, videos, audio - this architecture uses multimodal embedding models to encode different data types into the same vector space, then retrieves and generates responses across modalities.

4️⃣ 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵 𝗥𝗔𝗚 - Instead of treating documents as isolated chunks, this approach builds a knowledge graph that captures relationships between entities and concepts.

5️⃣ 𝗛𝘆𝗯𝗿𝗶𝗱 𝗥𝗔𝗚 - Combines Vector Search with Graph RAG. By combining semantic retrieval with structured relationship mapping, you get a system that understands both the "what" (intent) and the "how" (connectivity) of your data.

6️⃣ 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 (𝗥𝗼𝘂𝘁𝗲𝗿) - Instead of a single retrieval path, an AI agent decides which search engine or knowledge source to query based on the user's question. It might hit a vector database for one query, a web search for another, or multiple sources and combine them intelligently.

7️⃣ 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 (𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶-𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗥𝗔𝗚) - The most sophisticated. Multiple specialized agents work together, each with access to different tools and databases. One agent might search internal docs, another queries external APIs, a third handles web search - all coordinating to answer complex queries that require information from multiple domains.

The architectures get progressively more powerful but also more complex to implement and maintain. Start simple, then level up as your use case demands it.

This was just a peek into @stackai and @weaviate_io latest ebook about building production-grade agentic RAG systems, get your free copy here: https://t.co/COMsWkoBGG

[Roi Lopez Rivas @RoiLopezRivas]

"La razón por la que las memorias RAM se pusieron 4 veces más costosas es porque una gran cantidad de RAM qué aún no han sido producidas fueron compradas con dinero que no existe, para ser instaladas en GPU qué no han sido producidas, para lurgo ponerlas en Centros de Datos que aún no han sido construidos (...) para satidfacee una demanda que actualmente no existe y obtener una ganancia que es matemáticamente imposible".

[Alejo @ecommartinez]

https://t.co/dae32jTg31

[Gran Capitán🇪🇸 @Hayek2402]

Un grande siempre!

[Rafael Osorio @rafaosoriomalca]

La MENTALIDAD que construyó el imperio de 600 millones de dólares de Tom Cruise.

[Bécquer 🇪🇸✒🔡 @GustavoAdolf_]

Vive hoy, arriesga hoy, haz hoy...
No te dejes morir lentamente.
Jesús Quintero 🇪🇸 el loco más cuerdo.
Te añoramos.

[Mr. Jones @Mr_Jones_k]

Y el meme se hizo real.

[elhacker.NET @elhackernet]

Los mejores escáneres de seguridad web para detección de vulnerabilidades

🔂Nessus
🔂Qualys VMDR
🔂Rapid7 InsightVM
🔂OpenVAS (Greenbone)
🔂Acunetix
🔂Invicti (Netsparker)
🔂OWASP ZAP
🔂Nuclei

https://t.co/daOGe78cvD

[Cyber Security News @The_Cyber_News]

🛠️ New Tool to Remove Copilot, Recall, and Other AI Tools From Windows 11

Source: https://t.co/Q62ALEHxgK

An open-source tool designed to remove or disable unwanted AI components from the operating system. RemoveWindowsAI is a community-driven utility available on GitHub that gives users granular control over AI features in Windows 11.

The tool allows users to completely remove or disable Copilot, Windows Recall, and other Microsoft AI integrations that many consider invasive or unnecessary. The tool offers comprehensive AI removal capabilities across multiple Windows components.

#cybersecuritynews #windows11

[vLLM @vllm_project]

Love this: a community contributor built vLLM Playground to make inferencing visible, interactive, and experiment-friendly.

From visual config toggles to automatic command generation, from GPU/M-chip support to GuideLLM benchmarking + LLMCompressor integration — it brings the whole vLLM lifecycle into one unified UX.

Huge kudos to micyang for this thoughtful, polished contribution.
🔗 https://t.co/QrpymS0nDy

[Ayto. Paracuellos @AytoParacuellos]

🥾 #Paracuellos apuesta por el senderismo

🌿Hoy domingo 23 de noviembre se ha desarrollado la tercera Ruta por los Senderos de Paracuellos y además de batirse récord de participación, el tiempo y el estado del monte han acompañado a los senderistas.

[Johan @Adityapandeydev]

High-IQ people use Linux
Locked-in people use Linux
Switched-on people use Linux
Sharp people use Linux
People who think use Linux
People on another level use Linux

[ESTRELLA @Nereura9]

Mi hermana murió a los ocho años, delante de mis ojos.
Un conductor ebrio pasó en rojo mientras cruzábamos la calle.
Sobreviví por un paso. Ella no.

Desde ese día, el silencio se convirtió en la norma en mi casa.
Mis padres dejaron de hablar, de reír, de vivir.
A la hora de comer, la televisión cubría cualquier ruido; a la hora de cenar, nadie decía una palabra.
Nunca fuimos ricos, pero con ella todo parecía más ligero.
Cuando se fue, la vida se apagó poco a poco.

Mi padre ha empezado a beber.
Mi madre se ha convertido en una sombra: cocinaba sin sal, miraba al vacío desde la ventana.
Yo tenía diez años. Y aunque todavía respiraba, era como si ya no existiera.

A los trece dejé de comer.
No por vanidad, sino porque por dentro estaba vacío y la comida ya no tenía sabor.
Un día me desmayé en clase. Le eché la culpa al desayuno.
Nunca dije otra cosa.

A los catorce años empecé a escribir cartas que nunca enviaba.
"Echo de menos a mi madre como era antes". "Siento que si muriera no sería tan grave". Tengo miedo de convertirme en alguien que mira su vida desde lejos.

A los quince años me diagnosticaron depresión severa.
Mi madre lloraba, mi padre ni siquiera se presentó a la cita.
Me dieron unas pastillas, pero nadie me abrazó.
Solo me dijeron: Tienes que esforzarte, a todos nos pasa estar tristes.
Así aprendí a fingir que estaba mejor.

La noche del 21 de julio fue la peor.
No por un hecho preciso, sino por todo lo que se había acumulado.
Me encerré en el baño. No para morir, sino para desaparecer.
Me senté en la bañera, cerré los ojos... y me quedé dormido.
Cuando me desperté, estaba en el hospital.

Solo estaba mi madre, con la mirada perdida. Le dije: No quería morir. Solo quería que alguien se diera cuenta de que me estaba muriendo por dentro. ”
Fue la primera vez que realmente me escuchó.

A partir de ahí comenzó un camino.
Terapia familiar. Paseos. Lágrimas que ya no podíamos tragar.
No fue magia, sino un proceso.

Hoy tengo veintidós años y trabajo como psicólogo clínico.
Cuando un chico me dice:
"No sé por qué me siento tan solo",
siempre pienso lo mismo:

Lo sabes. Es solo que nadie te enseñó a decirlo. Porque hay heridas que no sangran.
Heridas que gritan suavemente, cada día. Hasta que alguien decida escucharlas.

Debemos afrontar con más madurez la muerte de un ser querido, sino arruinaremos nuestra vida y la de los demás. Debes ver la muerte como un paso más en nuestra evolución, pues el cuerpo muere pero el Alma no.