David Vicente Vegue

Indominous TechX 🦖. Waste Wizard 🧙🏻‍♂️
'A wizard is never late, Frodo Baggins. Nor is he early. He arrives precisely when he means to(Gandalf the Grey)'

[David Vicente Vegue @dvvegue]

#LOTR #elseñordelosanillos

[Jorge Castillo @JorgeCastilloPr]

People are forgetting how to write code and it’s happening faster than anyone wants to admit.

But the fix is easy: read code. As much as you can, every day.

That’s it. Coding is not a skill you lost, it’s actually a habit you stopped feeding.

[Nakatomi Radio @NakatomiR]

Quieren dejar a Robin Williams para siempre en el banco de El indomable Will Hunting.

Para que cualquiera pueda sentarse a su lado cuando necesite compañía.

Pocas veces una estatua ha tenido tanto sentido.

[David Bonilla @david_bonilla]

RT si eres tan viejo/a como para haber conocido cómo los donuts se distribuían DIARIAMENTE en bandejas abiertas —nada de unidades industriales encapsulados en plástico— que, por supuesto, podías comer durante el recreo aunque no fuera «sano».

[Míriam González @miriamgonp]

Os voy a contar algo que me hace mucha ilusión. 💜

Hoy @elespanolcom ha contado mi historia. Pero más allá de la historia, hay algo que he construido yo misma y que de verdad quiero enseñaros.

Soy ingeniera y tengo un cáncer de mama muy raro. En vez de quedarme quieta, hice lo único que sé hacer: ponerme a construir. Con IA he creado una herramienta que dibuja en 3D mis metástasis y ayuda a decidir dónde biopsiar, qué lesión da el mejor material para acertar con el tratamiento que me puede dar más vida.

Y lo más fuerte: no es una idea guardada en un cajón. El equipo de oncólogos de Zúrich que lleva mi caso ya la está usando para tomar esa decisión.

Para mí esto es lo que debería ser la IA en medicina: no quitarle el sitio al médico, sino darle mejores ojos para decidir. Y si me sirve a mí, ojalá sirva a más personas con tumores raros a las que nadie da respuesta.

🔬 La herramienta: https://t.co/oLL6Nipxoc

🗞️ Mi historia en El Español: https://t.co/EmautZrHee

Si os toca algo, compartidlo. Cada persona que lo ve ayuda de verdad. Gracias por estar siempre ahí. 💜

[Google Antigravity @antigravity]

Enhance your Antigravity CLI workflow with slash commands 🧵

[Julio César Fernández  @jcfmunoz]

Hablando de burócratas incompetentes. El gobierno americano prohíbe el acceso al modelo Fable 5 a cualquier ciudadano extranjero… ¡que viva incluso en USA!

Por si pensáis que la incompetencia es producto único europeo. El problema no es solo Europa. El problema es que hemos elegido a unos mandatarios que son unos inútiles, sin conocimiento, sin capacidad y que toman decisiones que nos afectan directamente con criterio por debajo de 0.

¿Hasta cuándo hay que sufrir una incompetencia así de los que nos dirigen?

[All The Right Movies @ATRightMovies]

Today is SUPERMAN DAY so a good time to revisit Max Fleischer's 1940s cartoon. The animation is decades ahead of its time.

[Greg Joswiak @gregjoz]

Everything you need to know about what we announced at #WWDC26… plus a few cameos!

[Asier G. Morato @asiergmorato]

Todavía no me creo, @FitWoody_Camp en la Keynote de #WWDC

[SelectaVisión @SelectaVision]

📣🎬 AKIRA, la obra maestra que cambió la historia del cine de animación, llegará el 3 de julio a los cines de toda España.

💊 AKIRA regresa a la gran pantalla en su espectacular versión 4K para que puedas experimentar uno de los títulos más influyentes de la ciencia ficción de todos los tiempos. Si nunca la has visto, esta es tu oportunidad, y si ya la conoces, ¡sabes que no puedes perderte esta cita con el cine 🍿!

📅 Apunta la fecha: 3 de julio de 2026
#AKIRA #4KIRA

[Greg Joswiak @gregjoz]

All systems glow for a great #WWDC26 next week!

Tune in June 8 at 10 am PT.

[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.

[💾 Retro MS-DOS @Retro_Msdos]

Indiana Jones y la última cruzada PC MS-DOS, 1989 ❤️

[David Vicente Vegue @dvvegue]

@_brunovo @vidasdigitales Ya tienen lo que querían,han pasado la fase de entrada al mercado y el “todo gratis”,ahora toca pasar por caja

[Brivael Le Pogam @brivael]

Je veux présenter mes excuses, au nom des Français, pour avoir enfanté la French Theory (qui a enfanté la pire des merdes idéologiques : le wokisme).

Nous avons donné au monde Descartes, Pascal, Tocqueville. Et puis, dans les ruines intellectuelles de l'après-68, nous avons donné Foucault, Derrida, Deleuze. Trois hommes brillants qui ont fabriqué, dans l'élégance de notre langue, l'arme idéologique qui paralyse aujourd'hui l'Occident.

Il faut comprendre ce qu'ils ont fait. Foucault a enseigné que la vérité n'existe pas, qu'il n'y a que des rapports de pouvoir déguisés en savoir. Que la science, la raison, la justice, l'institution médicale, l'école, la prison, la sexualité, tout n'est qu'une mise en scène de la domination. Derrida a enseigné que les textes n'ont pas de sens stable, que tout signifiant glisse, que toute lecture est une trahison, que l'auteur est mort et que le lecteur règne. Deleuze a enseigné qu'il fallait préférer le rhizome à l'arbre, le nomade au sédentaire, le désir à la loi, le devenir à l'être, la différence à l'identité.

Pris isolément, ce sont des thèses discutables. Combinées, exportées, vulgarisées, elles forment un système. Et ce système est un poison.

Car voici ce qui s'est passé. Ces textes, illisibles en France, ont traversé l'Atlantique. Les départements de Yale, de Berkeley, de Columbia les ont absorbés dans les années 80. Ils y ont trouvé un terreau qui n'existait pas chez nous : le puritanisme américain, sa culpabilité raciale, son obsession identitaire. La French Theory s'est mariée à ce substrat, et l'enfant de ce mariage s'appelle le wokisme.

Judith Butler lit Foucault et invente le genre performatif. Edward Said lit Foucault et invente le post-colonialisme académique. Kimberlé Crenshaw hérite du cadre et invente l'intersectionnalité. À chaque étape, la matrice est française : il n'y a pas de vérité, il n'y a que du pouvoir, donc toute hiérarchie est suspecte, toute institution est oppressive, toute norme est violence, toute identité est construite donc négociable, toute majorité est coupable.

Voilà comment trois philosophes parisiens, qui n'ont probablement jamais imaginé leurs conséquences pratiques, ont fourni le logiciel d'exploitation à une génération entière d'activistes, de bureaucrates universitaires, de DRH, de journalistes, de législateurs. Voilà comment on a obtenu une civilisation qui ne sait plus dire si une femme est une femme, si sa propre histoire mérite d'être défendue, si le mérite existe, si la vérité se distingue de l'opinion.

C'est de la merde pour une raison simple, et il faut la dire calmement. Une civilisation se tient debout sur trois piliers : la croyance qu'il existe une vérité accessible à la raison, la croyance qu'il existe un bien distinct du mal, la croyance qu'il existe un héritage à transmettre. La French Theory a entrepris de dynamiter les trois. Pas par méchanceté. Par jeu intellectuel, par fascination du soupçon, par haine de la bourgeoisie qui les avait nourris. Mais le résultat est là. Une génération entière a appris à déconstruire et n'a jamais appris à construire. Une génération entière sait soupçonner et ne sait plus admirer. Une génération entière voit le pouvoir partout et la beauté nulle part.

Je m'excuse parce que nous, Français, avons une responsabilité particulière. C'est notre langue, nos universités, nos éditeurs, notre prestige qui ont donné à ce nihilisme son emballage chic. Sans la légitimité de la Sorbonne et de Vincennes, ces idées n'auraient jamais traversé l'océan. Nous avons exporté le doute comme d'autres exportent des armes.

Ce qui se construit maintenant, en silicon valley, dans les labos d'IA, dans les startups, dans les ateliers, dans tous les lieux où des gens fabriquent encore des choses au lieu de les déconstruire, c'est la réponse. Une civilisation se reconstruit par les bâtisseurs, pas par les commentateurs. Par ceux qui croient que la vérité existe et qu'elle vaut qu'on s'y consacre. Par ceux qui assument une hiérarchie du beau, du vrai, du bon, et qui n'ont pas honte de la transmettre.

Alors pardon. Et au travail.

[Javi López ⛩️ @javilop]

✨ xAI publicó ayer el algoritmo de X y no entiendo cómo nadie se ha dado cuenta de lo que realmente tiene en sus tripas

Me he fundido 500 pavos en Claude analizando hasta la última línea

Esto es lo que he descubierto (POST LARGO, guárdatelo para luego):

0/ Cada cuenta tiene un "embedding" asociado que te describe como lo hacen los modelos de IA: en el espacio latente. Es la huella digital interna que el modelo guarda de cada usuario, un vector de números que resume cómo se comporta tu cuenta (qué temas tocas, qué engagement generas, con quién interactúas). El modelo lo usa cada vez que decide a quién enseñar tus posts. Si tu historial es bueno, queda limpio y el modelo te empuja. Si vas acumulando señales negativas (bloqueos, mutes, reports, not_interested), se vuelve tóxico y empieza a penalizarte automáticamente. Y la trampa: NO se resetea. Lo que hagas hoy sigue dentro durante semanas, contaminando todo lo que publiques después, aunque sea bueno.

Por eso salir de un shadowban o de épocas de bajo alcance se siente en X como intentar mover una gigantesca rueda oxidada: no es tu imaginación, es así tal cual. Limpiar/mejorar tu embedding es algo lento y farragoso, es como la impresión que tienes de alguien que te cae mal: por muy simpático que se vuelva contigo, va a pasar bastante tiempo hasta que te fíes de él.

Otro descubrimiento importante: el embedding no decae con un reloj. Decae con engagement NUEVO entrando al sistema. Si dejas de postear, las señales malas viejas se quedan congeladas dentro: nadie las sobrescribe. Si comienzas a crear contenido que al algoritmo le gusta, notarías mejora a partir de las 6-8 semanas y un cambio decente sobre las 12-16 semanas, asumiendo que no acumulas más señales malas en medio.

¿Por qué nadie está hablando de esto? Me parece tremendo y por fin una confirmación de esa sensación de "estoy en una mala racha" por la que todos hemos pasado.

1/ Los primeros 30 minutos lo son TODO

Si tu post no recibe interacciones rápido, Grok ni siquiera lo evalúa. Sin nota de calidad, sin análisis profundo, sin posibilidad de llegar a quien no te sigue. Muerto y enterrado

2/ La edad del post tiene un cap de 80 horas:

POST_AGE_MAX_MINUTES = 4800, en buckets de 1 hora. Después estás en el "overflow bucket" que se traduce como "antiguo, ignorar"

Mejor ventana: las primeras 0 a 12 horas. Pasadas las 24 ya estás en un bucket peor

Vamos, lejos de incentivar el contenido "evergreen", X quiere carnaza fresca continua (todo lo contrario que YouTube)

3/ MI MAYOR MIEDO ERA INFUNDADO (se supone): vivir en EU y postear en inglés para audiencia US: CERO penalización directa en teoría:

El struct PostCandidate no tiene NINGÚN campo de país del autor, IP ni localización. Gizmoduck (el servicio de identidad de X) solo devuelve follower count + screen name. El transformer de Phoenix solo ve un hash de tu author_id

Lo que sí te jode indirectamente: el huso horario (tu post envejece mientras US duerme) y el idioma DEL POST

Vamos, que usar una VPN para "postear desde US" no hace literalmente nada (a diferencia que en TikTok o Instagram, por cierto)

4/ Las 5 señales negativas que matan tu alcance:

El modelo predice 22 acciones por post. 5 son pesos negativos que se RESTAN de tu score:

- not_interested
- block_author
- mute_author
- report
- not_dwelled (gente haciendo scroll sin pararse en tu post)

Esa última es brutal la verdad. Un post que se ignora es matemáticamente PEOR que uno que nunca se llegó a publicar

5/ Los shadowbans existen 100%. Hay 4 tipos distintos:

- Hard drop. X borra tu post del feed de todo el mundo sin avisarte. Se aplica a posts con contenido grave (abuso infantil, etc.) o cuentas suspendidas. Tú ni te enteras
- Etiqueta DO_NOT_AMPLIFY. Es literalmente un campo en el código que dice "no amplificar este post". Si te la ponen, los anuncios dejan de aparecer al lado de tus posts → X deja de ganar dinero mostrándote → el sistema deja de pushearte. Apagón en seco
- Reglas de BotMaker. Es el panel interno desde el que los empleados de X pueden limitar a una cuenta concreta a mano. En el código se ven las categorías que existen (Content, ContentLimited, Safety, Grok) pero NO se ve a quién se las aplican ni por qué. La herramienta está documentada, los usos no
- Embedding envenenado. El más jodido como ya vimos antes. El modelo tiene una "memoria" interna por cada cuenta. Si tu cuenta acumula suficientes "no me interesa" + bloqueos + silencios + reports a lo largo del tiempo, esa memoria se vuelve tóxica. A partir de ahí, incluso tus buenos posts futuros se penalizan automáticamente. Nadie lo decidió. El modelo simplemente aprendió que tu cuenta da mal engagement, y se autocorrigió

6/ Solo los posts ORIGINALES pasan por el "Banger Screen"

Las respuestas y retweets nunca entran en el clasificador de calidad de Grok. Si te pasas el día respondiendo a cuentas virales, estás optimizando para el Reply Ranker, NO para la amplificación

¿Quieres que te descubran fuera de tu red? Escribe posts originales, no hay otra

7/ Las respuestas a cuentas pequeñas pasan por escáner anti-spam. Las respuestas a cuentas grandes pasan por Grok

Dos clasificadores distintos. El SpamEapiLowFollowerClassifier pega a las respuestas a cuentas pequeñas. El ReplyRanker puntúa de 0 a 3 con Grok las respuestas a cuentas grandes

"¡Primero!" o respuestas solo con emojis sacan un 0. El rollo tipo "Sir, this is a Wendy's" se penaliza. Vamos, que si escribes respuestas, más te valen que aporten algo, si no, mejor ni te molestes

8/ El 50% de todas las peticiones al feed son "tráfico shadow"

is_sampled(request_id, 0.5) marca como shadow la mitad de cada feed request. Muchas features contextuales (inferencia de género, demografía, preferencias de topics Grok) solo se activan en shadow O con un feature flag

Traducción: literalmente no puedes saber qué versión del algoritmo está viendo cualquier usuario. La mitad de tu audiencia está en un experimento en cualquier momento

9/ El dwell (el tiempo que un usuario se queda mirando tu post antes de hacer scroll) es 5x veces mejor que recibir likes

El scorer tiene 5 señales distintas de dwell (dwell, cont_dwell_time, click_dwell_time, etc.) pero solo 1 señal de favorito.

- Un post con un montón de likes pero la gente lo lee 1 segundo y sigue scrolleando → score bajo
- Un post con pocos likes pero la gente se queda 8 segundos leyéndolo → score alto

¡Optimiza por tiempo pasado en tu post, no por likes!

10/ Cosas que sí funcionan:

- Engagement en los primeros 10 min. Manda DM a tus colegas, pingea a tu comunidad, lo que sea
- Postea en la zona horaria de TU AUDIENCIA, no en la tuya. Para targetear US: 8 a 11am ET (14 a 17 hora Madrid)
- No postees 5 cosas seguidas. El AuthorDiversityScorer multiplica cada post siguiente tuyo por decay^position. Para el post 4 ya estás en el suelo
- Vídeo ≥ 10 segundos. Por debajo de MinVideoDurationMs pierdes el peso VQV entero
- Vídeos con audio. Grok corre ASR (speech to text) en cada vídeo. Sin audio = señal en blanco
- Cita virales de tu nicho. El modelo ya sabe que el original engancha, tu valor añadido se apila encima

11/ Cosas que te destrozan el alcance:

- DESCUBRIMIENTO DE LA HOSTIA: hilos de más de 10 tweets. El DedupConversationFilter solo deja 1 tweet por conversación por feed. Los megahilos son matemáticamente un desperdicio
- Repostear el mismo contenido. Los bloom filters lo deduplican
- AI slop. Hay literalmente un campo slop_score en el output del BangerScreen. Lo detectan explícitamente
- NSFW/violencia/odio sin etiquetar. Auto MediumRisk = sin ads = shadowban estructural
- Spamear respuestas a cuentas pequeñas. Hay un clasificador específico para eso

12/ Lo que NO han publicado los muy pillines:

El esqueleto es público. Los diales no

- Los valores numéricos exactos de cada peso (FavoriteWeight, ReplyWeight, OonWeightFactor, AuthorDiversityDecay). Viven en xai_feature_switches::Params, config externa
- Los prompts reales de Grok (los 7 prompts de policy PToS, BangerMiniVlmScreenScore, SafetyPtos). Pueden tener literalmente cualquier framing
- Las reglas de BotMaker que aplican DO_NOT_AMPLIFY a cuentas concretas
- util/phoenix_request.rs, que construye la llamada final al modelo
- 25+ crates xai_* referenciados pero no incluidos
- Los pesos del Phoenix de producción. Solo han publicado la versión mini

Mi teoría: nos han puesto un esqueleto algo escuchimizado del total que tienen. El músculo (los pesos) y el cerebro (los prompts y las reglas de BotMaker) son completamente opacos. Se han reservado lo mejor, está claro

13/ Chuleta resumen para no olvidar:

- Los primeros 30 min importan más que cualquier otra cosa
- Tu ubicación es irrelevante, tu timing y tu idioma no
- Los shadowbans existen en 4 sabores. El peor es el modelo envenenándote el embedding de autor en silencio a partir de señales negativas pasadas, levantar caveza limpiando tu embedding te va a costar horrores, pero se puede
- Las respuestas y retweets no pasan por el clasificador de calidad. Los originales sí
- El dwell (que alguien se quede mirando tu post) le gana al like 5 a 1
- La mitad del tráfico está en algún experimento en cualquier momento
- Se han reservado lo mejor del algoritmo, pero bueno, algo es algo

[Guido van Rossum @gvanrossum]

Wise words by Freya Mehta at North Bay Python. (On what to do in Python vs. statically compiled languages.)

[David Vicente Vegue @dvvegue]

RT @davepl1968: I'm going to give you a computer science problem, covered by a software patent (US 4,197,590). Let's see if it's "obvious"…

[Visual Studio Code @code]

🚀 Microsoft Build is almost here, June 2-3, in San Francisco & online!

The @code team is sharing insights on agents, Copilot, MCP, and how we build and ship VS Code every week.

🧶 Here's the lineup:

[David Vicente Vegue @dvvegue]

@jcfmunoz ¿Cuándo dices que está en el App Store?