@DSports#MundialenDSPORTS#Fifaworldcup2026 el único gol olímpico de la historia ocurrió en el Mundial de Chile 1962, Colombia 4 - URSS 4 gol del colombiano Marcos Coll.
🚨🌎 𝗣𝗼𝗿 𝘀𝗶 𝗻𝗼 𝘀𝗮𝗯𝗶𝗮𝘀: El economista que predijo a los últimos 3 ganadores de la Copa Mundial ahora predice que Países Bajos GANARÁ EL MUNDIAL 2026! 🏆🇳🇱
- Un economista alemán llamado Joachim Klement construyó un modelo estadístico desde cero en 2014 que ha acertado correctamente a cada campeón de la Copa Mundial desde entonces.
- Después de acertar con Alemania en 2014, Francia en 2018 y Argentina en 2022, su sistema ahora pronostica a los Países Bajos como el improbable campeón de 2026.
- El modelo de Klement pondera factores como el tamaño de la población, el PIB per cápita, el ranking FIFA, el clima y elementos socioeconómicos.
- Él admite abiertamente que las matemáticas solo explican alrededor del 50% del resultado, con la otra mitad dependiendo de pura suerte.
- Todo comenzó como una broma para burlarse de los matemáticos que creen que pueden predecir todo con números.
- Según las proyecciones, los holandeses eliminarán a Francia en los cuartos de final, a España en las semifinales y a Portugal en la final.
- El modelo también tiene a Brasil cayendo en octavos de final.
A senior Anthropic engineer just dropped 11-page PDF on "Loop Engineering" for agentic systems.
The shift: you stop prompting the agent. You build the system that prompts it instead.
Schedule → Discover → Build → Verify → Repeat
Every loop runs one turn, five moves:
• Discovery: it finds its own work - failing CI, open issues, recent commits - instead of being handed a list.
• Handoff: each task gets an isolated git worktree so parallel agents don't collide.
• Verification: a second agent, told to assume the code is broken, reviews the first. The "thing that can say no."
• Persistence: results get written to disk, never left in a context window that gets flushed.
• Scheduling: an automation wakes it on a timer. That's what makes it a loop.
The key insight: an agent grading its own work always praises it.
This 11-page PDF changed how I'm building agentic systems today.
Read it now, then explore the article below.
📣📣 Meet Qwen-AgentWorld — a native language world model that simulates 7 agent environments (MCP, Search, Terminal, SWE, Web, OS, Android) within a single model. Environment modeling is the training objective from day one, not a post-hoc adaptation.
🤔 LLMs are trained to be better agents — better at acting in environments. But nobody has trained them to model the environments themselves.
🗺️ Our roadmap: investigate how language world modeling can push the boundaries of general agent capabilities, along two routes:
1️⃣ Build a foundation model for environment simulation — outperforming Claude Opus 4.8 and GPT-5.4 on AgentWorldBench
2️⃣ Investigate how world modeling enhances agent training:
🔬 Controllable Sim RL (agentic RL with LWM as environments) surpasses training in real environments
🧠 Learning to predict environments (LWM warm-up) makes agents stronger — remarkably, even without any agent-specific training, this predictive knowledge transfers to agentic tasks with zero fine-tuning
📑 Paper: https://t.co/Jx2l5RKq71
📖 Blog: https://t.co/7tVcKyhsx2
💻 GitHub: https://t.co/B5Lvb1UZCn
🤗 HuggingFace: https://t.co/Kw3QBL1TM5
🧩 ModelScope: https://t.co/YBnGYgMWWI
الصين تفجر أكبر قنبلة علمية وتدخل بالذكاء الاصطناعي إلى عصر "الماتريكس" الفعلي؛ فريق Qwen الشهير بنى شيئاً مرعباً سيغير طريقة تطوير الـ AI للأبد
الفكرة ببساطة: بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي على كيفية استخدام الإنترنت أو نظام الأندرويد أو اللابتوب، قاموا ببناء موديل خارق اسمه Qwen-AgentWorld ومهمته أنه "يحاكي ويتخيل" أنظمة التشغيل والإنترنت والـ Terminal بالكامل داخل عقله البرمجي!
يعني الموديل أصبح عبارة عن "عالم افتراضي كامل" يضم 7 بيئات تشغيلية ضخمة داخله؛ يتفوق في دقة محاكاتها على أعتى الموديلات الحالية مثل GPT-5.4 و Claude Opus 4.8