Grand Theft Auto VI is now available to pre-order.
All pre-orders will get the Vintage Vice City Pack, a collection of items that flash back to when the neon burned brightest.
Pre-order now: https://t.co/ENWCnl0nrl
Mistral just open-sourced a text-to-speech model that beats ElevenLabs.
3 GB of RAM. Runs locally. Free.
The thing people were paying per-word for last year runs on your laptop now.
GLM-OCR
0.9B model that beats Gemini on OCR benchmarks
going live in 15 minutes to test it on real-world datasets and build some cool demos
link: https://t.co/apSKCpbaUl
🚨 ¡AGENTES INMOBILIARIOS, ESTO VA A VOLARLES LA CABEZA!
SuperSplat acaba de lanzar la actualización que va a REVOLUCIONAR las visitas virtuales de propiedades… ¡y es una locura total!
¿Cómo funciona?
- Grabas la casa con apps gratuitas como Polycam o Scaniverse (solo caminas grabando).
- La app genera automáticamente el archivo 3D (.PLY).
- Lo arrastras a SuperSplat ¡y listo!
Ahora puedes ofrecer a tus clientes:
🏠 WALK MODE → Caminan DENTRO de la propiedad en primera persona (como si estuvieran ahí de verdad).
⚡ Carga ultrarrápida incluso con millones de puntos (funciona perfecto en cualquier celular).
Todo 100% GRATIS y Open Source
REPOOO👇
🚨ÚLTIMA HORA: ¡Google acaba de lanzar otro éxito!
Se llama PaperBanana y genera ilustraciones académicas listas para publicar a partir de tu texto de metodología
Sin Figma. Sin diseño manual. Sin necesidad de conocimientos de ilustración
Así funciona:
Un equipo de agentes de IA trabaja entre bastidores:
→ Se encuentran buenos ejemplos de diagramas
→ Se planifica la estructura
→ Se diseña el diseño
→ Se genera la imagen
→ Se la critica y se la mejora
Aquí viene lo más interesante:
Los ejemplos de referencia aleatorios funcionan casi tan bien como los que coinciden perfectamente. Lo importante es mostrar al modelo cómo se ven los buenos diagramas, no encontrar la referencia temática perfecta
En evaluaciones a ciegas, los humanos prefirieron los resultados de PaperBanana el 75 % de las veces
Esta es la recursión que estábamos esperando para sistemas de IA que puedan documentarse visualmente por completo
Enlaces del proyecto en el siguiente post
👇👇👇
Introducing anymap-ts: a new Python package that makes geospatial visualization easy!
Built on MapLibre + TypeScript, anymap-ts brings the same rich mapping experience to both the web and Jupyter Notebook. It supports many popular geospatial formats, including GeoJSON, GeoParquet, FlatGeobuf, PMTiles, COG, Zarr, COPC LiDAR, and Gaussian Splat.
It also includes powerful built-in UI components such as a minimap, bookmarks, print tool, view state manager, STAC search, street view, and geometry editor.
Try it out:
Web demo: https://t.co/sktYpsK6i9
Jupyter demo: https://t.co/38gJG8e60m
GitHub: https://t.co/rJ0pLMrrbU
Documentation: https://t.co/u6rOGlrIe3
Video tutorial: https://t.co/1Wsv85kXdr
#mapping #maplibre #typescript #jupyter #python
¡Google ha lanzado una alternativa a Duolingo!
Se llama Little Language Lessons y es 100% gratis.
✓ Inglés, Alemán, Chino... más de 40 idiomas
✓ Genera conversaciones y vocabulario
✓ Te ayuda a mejorar tu pronunciación
→ https://t.co/oCACg0NyEI
A roadmap for learning robotics!📚
🔖 If you’re self-learning robotics, this is genuinely one of the better repos to bookmark!
This GitHub repo is basically a curated learning map for anyone trying to get into robotics without drowning in random bookmarks.
SOOOOO many free courses on almost every topic related to robotics, and 3k+ ⭐️ on GitHub says it all...
If I had had this list during my studies, my career might have turned out differently.
It’s a structured collection of links to:
→ robotics courses (online + university)
→ ROS / embedded / hardware basics
→ math & algorithms that actually matter for robots
A clean, opinionated list that helps you go from “where do I start?” to a real learning pipeline.
And it’s open-source, so you can contribute resources too.
Try it out here: https://t.co/qUME6mJCzZ
~~
♻️ Join the weekly robotics newsletter, and never miss any news → https://t.co/GoA3ZuwoPB
A full MIT course on visual autonomous navigation.
If you work on robotics, drones, or self-driving systems, this one is worth bookmarking‼️
MIT’s Visual Navigation for Autonomous Vehicles course covers the full perception-to-control stack, not just isolated algorithms.
What it focuses on:
• 2D and 3D vision for navigation
• Visual and visual-inertial odometry for state estimation
• Place recognition and SLAM for localization and mapping
• Trajectory optimization for motion planning
• Learning-based perception in geometric settings
All material is available publicly, including slides and notes.
📍https://t.co/HxdJKYIgsf
If you know other solid resources on vision-based autonomy, feel free to share them.
—-
Weekly robotics and AI insights.
Subscribe free: https://t.co/dsa6wcvq6n
¿Cómo optimizar el flujo de aire de mi PC?
Tipos de cajas
Tipos de ventiladores
Presión positiva, presión negativa, filtros y ejemplos de flujos de aire
Regulación de ventiladores
https://t.co/IkTiHXatX5