Héctor Díaz

[Anish Moonka @anishmoonka]

When you eat Mexican food, your brain releases endorphins and dopamine. Capsaicin, the compound in chili peppers, binds to pain receptors in your mouth. Your brain reads this as a threat and counters with feel-good chemicals. The burn in a good salsa triggers the same pathway as a runner's high.

This is all happening on top of a food tradition more than 3,000 years in the making. The tortilla in a chicharron taco exists because of nixtamalization, a process Mesoamerican cooks developed roughly 3,200 years ago. Corn kernels are soaked in lime water, which releases niacin, a B vitamin that corn otherwise locks away in an indigestible form. Without this step, corn-heavy diets cause pellagra, a B-vitamin deficiency that killed around 7,000 Americans per year at its peak in the early 20th century. Southern sharecroppers were eating corn without the process Mexico had preserved for three millennia.

In 2010, the UN added Mexican cuisine to its Intangible Cultural Heritage list, the first year any national food culture had ever qualified. The application covered seed preservation, farming customs, ritual preparation, and thousands of years of cooking knowledge passed through communities.

The diversity inside that designation is hard to picture. Mexico has 59 varieties of heirloom corn, more than 60 distinct chili pepper types, and 32 states with cuisines different enough that Oaxacan mole negro (a dark sauce from dried chili and chocolate) and Yucatecan cochinita pibil (slow-roasted pork in a smoky red spice paste) share almost no ingredients. Oaxaca alone has more than 20 types of mole. Mole poblano uses more than 20 ingredients, including several chili varieties, dark chocolate, and cinnamon, in a single sauce.

Chicharron fires three systems at once. Fat carries flavor deep into the palate. The crunch comes from pork skin dried, then dropped in 375-degree oil. The trapped moisture turns to steam, puffs the skin, and produces thousands of flavor compounds through the same browning chemistry that makes coffee and seared meat smell incredible. Then the salsa lands capsaicin on top of everything and the dopamine kicks in.

The "best food ever" reaction has a chemical basis. You are tasting dopamine from capsaicin, browning chemistry from pork fat at high heat, and a tortilla built on a process 3,200 years old. These flavors were engineered to do exactly this.

[Papa León XIV @Pontifex_es]

La magnífica humanidad que Dios ha creado se encuentra hoy ante una elección decisiva: levantar una nueva torre de Babel o edificar la ciudad donde Dios y la humanidad habiten juntos. En Jesucristo, esta magnífica humanidad encuentra el camino, la verdad y la vida, abriendo a cada uno de nosotros la vía para crecer hacia la plenitud. #MagnificaHumanitas
https://t.co/Ple93kfbB8

[Demis Hassabis @demishassabis]

I’ve always believed the No.1 application of AI should be to improve human health.

That work started with AlphaFold, and now at @IsomorphicLabs with the mission to reimagine drug discovery and one day solve all disease!

We are turbocharging that goal with $2.1B in new funding.

[Miguel A. Méndez-Rojas @nanoprofe]

Recientemente Carlos Sedano, académico en Sociología de la Universidad de Guadalajara, escribió lo siguiente. Muy actual y necesario de leer en estos tiempos si te dedicas a la educación universitaria:

Universidades fuera de tiempo
La IA no llegó tarde. Las universidades sí.
La inteligencia artificial generativa no está ausente de las universidades. Está en los estudiantes, en sus tareas, en sus procesos cotidianos. Lo que está ausente es la universidad misma en esa transformación. No hay discusión seria, no hay rediseño, no hay decisión. Ese vacío suele interpretarse como prudencia, pero en realidad es otra cosa: incapacidad de procesar un cambio que ya ocurrió. No es que la universidad no quiera responder. Es que no sabe desde dónde hacerlo.
El diagnóstico dominante señala a la gobernanza: estructuras lentas, procesos burocráticos, decisiones tardías. Es cierto, pero es insuficiente. El problema no es solo que la universidad decida lento, sino que no sabe qué decisiones tomar cuando el conocimiento ya no se produce como antes. La IA no es una herramienta externa. Interviene directamente en la búsqueda de información, la escritura, la argumentación, la síntesis, la evaluación. Es decir, en el núcleo mismo del trabajo académico. Y ahí la gobernanza tradicional se queda sin categorías.
Ahora bien, reducir la IA a una amenaza es igualmente superficial. Su potencia es real y concreta. En investigación, permite explorar estados del arte en minutos, identificar patrones en grandes volúmenes de datos, proponer hipótesis plausibles y simular escenarios que antes requerían semanas de trabajo. No sustituye la validación científica, pero reorganiza radicalmente el punto de partida: el investigador ya no comienza desde cero, sino desde múltiples configuraciones posibles que puede contrastar, refinar o descartar.
En educación, su impacto es igual de profundo. La IA puede ofrecer explicaciones personalizadas, adaptar niveles de dificultad, generar ejemplos alternativos y acompañar procesos de escritura y argumentación en tiempo real. Esto no elimina al docente, pero sí transforma su función: de transmisor de contenidos a diseñador de experiencias de aprendizaje. Bien integrada, la IA no simplifica el aprendizaje; lo vuelve más exigente, porque obliga a evaluar, comparar y decidir entre múltiples opciones.
El problema es que esta potencia no opera en el vacío. Sin rediseño institucional, tiende a deslizarse hacia el uso más fácil: el sustitutivo. La IA no solo amplía capacidades; también reduce esfuerzo. Y en entornos donde la evaluación sigue centrada en productos fácilmente generables, la delegación no es un abuso: es una consecuencia lógica. El estudiante no deja de pensar por falta de ética. Deja de hacerlo porque el sistema ya no lo exige.
Pero aquí es donde aparece una distinción decisiva que suele perderse: uso sustitutivo no es lo mismo que uso complementario. El primero delega la operación cognitiva; el segundo la reorganiza y la intensifica. En el uso complementario, la IA no reemplaza el pensamiento, sino que lo desplaza hacia niveles más exigentes: comparar versiones, detectar errores, refinar argumentos, explorar alternativas. No elimina el esfuerzo; cambia su naturaleza.
La diferencia no es menor. Mientras el uso sustitutivo produce respuestas sin proceso, el complementario expone al estudiante a múltiples configuraciones del problema, obligándolo a decidir entre ellas. La IA deja de ser una respuesta y se convierte en un entorno de posibilidades. Y en ese entorno, pensar no desaparece: se vuelve más complejo, porque ya no consiste en producir desde cero, sino en evaluar críticamente lo que ya está dado.
Por eso, el uso complementario no ocurre espontáneamente. Requiere diseño curricular y diseño de la operación científica. Requiere tareas que no se puedan resolver con una sola respuesta, evaluaciones que premien la intervención del estudiante, y criterios que distingan entre lo plausible y lo válido. Sin esas condiciones, la tecnología empuja hacia la sustitución. Con ellas, puede convertirse en un amplificador real del aprendizaje.
El punto es claro: la IA no determina el resultado. Pero sí condiciona la dirección. Y en esa dirección, el uso complementario no es una opción más. Es la única forma de integrar la tecnología sin vaciar la operación misma del aprendizaje.
El silencio institucional no es neutral. Es una forma de decisión por omisión. Mientras no se regula, no se integra, no se rediseña, el uso ocurre igual, pero fuera de la mirada universitaria. La universidad no controla ni orienta. Simplemente llega después. Y cuando llega, lo hace con reglas pensadas para un mundo que ya no existe. El problema no es que la IA avance rápido. Es que la universidad sigue operando como si no hubiera cambiado nada.
Hay una contradicción más profunda. Se teme que la IA sustituya el pensamiento, pero se siguen evaluando productos que la IA hace mejor: ensayos, resúmenes, explicaciones. La institución no ha cambiado lo que pide, aunque el entorno cambió lo que se puede producir. En ese desfase, el estudiante no deja de pensar por decisión propia. Deja de necesitar hacerlo. Y cuando pensar deja de ser necesario, desaparece de la práctica, aunque siga siendo valioso en el discurso.
La solución no es prohibir ni adoptar sin condiciones. Es rediseñar. Pero rediseñar no significa agregar cursos de IA. Significa decidir qué parte del proceso académico no puede delegarse: buscar información, formular problemas, justificar hipótesis, evaluar resultados. Sin esa frontera, todo lo demás es retórica. La universidad no necesita más innovación declarativa. Necesita operaciones distintas que obliguen a intervenir, no a copiar.
La investigación muestra el mismo problema. La IA amplía el espacio de posibilidades, pero lo hace a partir de lo ya existente. No produce desde el vacío, sino desde patrones dominantes. Esto introduce un riesgo silencioso: la innovación puede volverse recombinación. El investigador deja de crear desde cero y empieza a seleccionar entre opciones preconfiguradas. Eso no es necesariamente negativo, pero exige algo más exigente: criterios más fuertes, no más velocidad.
Hablar de producir conocimiento y pertinencia, sin tocar este núcleo resulta, en el mejor de los casos, superficial. La universidad no compite por tener inteligencia artificial, sino por saber qué hacer con ella. Adoptarla sin rediseñar las prácticas no resuelve nada; al contrario, acelera el problema. La pérdida de relevancia no proviene del avance tecnológico, sino de la incapacidad institucional para redefinir su función frente a ese avance.
Y esa redefinición no es técnica ni administrativa: es, en sentido estricto, curricular y, más profundamente, de rediseño de la operación científica y epistemológica.
Esto implica algo más exigente que incorporar herramientas: supone rediseñar estratégicamente las operaciones cognitivas y performativas de la universidad, investigación, docencia y extensión, desde dentro. No se trata de añadir capas de innovación sobre estructuras intactas, sino de intervenir en la forma misma en que se produce, valida y transmite el conocimiento.
El fondo del problema no es la gobernanza ni la velocidad de respuesta, sino la incapacidad de redefinir qué significa aprender e investigar cuando la respuesta ya no es escasa, sino permanente.
Mientras esa pregunta no se enfrente con claridad, cualquier ajuste será superficial. La universidad puede modernizar su estructura, crear oficinas, emitir lineamientos, incluso adoptar tecnologías de punta. Y aun así, permanecer fuera de tiempo.
Porque el problema no es que la inteligencia artificial haya llegado.
Es que la universidad todavía no decide qué parte de sí misma no está dispuesta a delegar.

[OscarMartin @oscarmartin]

¿Sabías que puedes hacer que Claude Code lea documentaciones enteras sin gastar un solo token?

El truco: conectarlo a NotebookLM de Google vía MCP.

Gemini investiga gratis. Claude Code programa.

Te lo enseño en este video

[Reid Wiseman @astro_reid]

There are no words.

[Héctor Díaz @hectorjds]

@claudemarceau @juanpecamara Amo!

[RICARDO JN @RICARDOJN14]

Que depresión que en Inglaterra expliquen con dibujos animados cómo el #NarcoGobiernodeMorena destruyó el Estado de Derecho; la confianza de los inversionistas; el Seguro Popular y la renegociación del T-MEC, aunque la científica lo niegue en su #MañaneraDelPueblo
#FelizMiércoles

[Jorge García Orozco @jorgegogdl]

En 2023 un experto en trenes y movilidad advirtió que poner un "tren de juguete", como los HST en vías en mal estado y sin señalización,lo juzgaron de loco...

[Donald J. Trump @realDonaldTrump]

Happy Birthday Mary!

[Héctor Díaz @hectorjds]

@YORCH1974 @JoseMarioMX Sí que se equivoca. Sú entregable es inversamente proporcional a la calidad y suficiencia de la instrucción (prompt) que recibe. Dicho de otra forma: la IA es una herramienta defectuosa sí y solo sí su operador es defectuoso. Por cierto, en 2024 la IA colaboró en ganar un Nobel!

[Héctor Díaz @hectorjds]

@chumbert1 @beltrandelrio Acá un análisis preliminar sobre el este panfleto ideológico repleto de “ficción política”, sesgos imaginarios, ausencia de fuentes formales y anécdotas subjetivas sin metodología sistemática:

[𝕃ᵘⁱᔕ @chucho_cuerero]

Ambos pidieron ayuda al gobierno federal para Michoacán.

A uno sí se la enviaron y está vivo.
Al otro se la negaron y está muerto.

[Héctor Díaz @hectorjds]

@grok @EmilioYitzhak Entonces @grok, si que puedo inventar una nueva iglesia cristiana sin arbitrariedad o alteración de verdades bíblicas inmutables?, no sería eso sumar una oferta más, al ya de por sí saturado mercado de congregaciones cristianas?; consideras que Cristo estaría de acuerdo?

[Héctor Díaz @hectorjds]

@grok @EmilioYitzhak @grok , siendo así, como creyente es válido que funde mi propia Iglesia, así como Lutero, Calvino y muchos más?, e incluso, que adicione o derogué verdades de fe inmutables, es más, qué me concreta en mesias viviente?, no sería eso sectario?

[Héctor Díaz @hectorjds]

@grok @EmilioYitzhak Y @grok, qué opinas de que la Iglesia Católica Apostólica Romana sea la iglesia militante del cuerpo místico de Cristo, la cual se integra de hombres pecadores que, como Judas, traicionan pero representan, justamente el porcentaje que él representó entre los 12 Apóstoles?

[Héctor Díaz @hectorjds]

@grok @EmilioYitzhak Oye @grok quien fue el Apóstol Pedro para la Iglesia de Cristo, y quien es al día de hoy su legítimo sucesor?, por cierto, en qué ciudad murió Pedro?, y cómo es que murió?, y ya que estamos, como se llama la Iglesia asentada en la ciudad donde murió Pedro?

[José Luis Tostado B. @JLTostadoB]

Según la medición de @CongresistasMex, la Junta de Coordinación Política del @LegislativoJal que tengo el honor de encabezar se ubica como la segunda mejor evaluada del país.

Este logro no es individual: es fruto del diálogo entre las distintas fracciones parlamentarias y la construcción de consensos.

Desde aquí refrendo mi compromiso de seguir construyendo un mejor Jalisco para todas y todos.

[Congresistas @CongresistasMex]

📊 ¡Ranking de aprobación anual de presidentes de Jucopo en Mexico!

1.º Jorge Sanén [@jorge_sanen] de Morena en Quintana Roo [@CongresoQRoo] lidera el ranking con 56.9 %, destaca por una alta aceptación ciudadana.

2.º José Luis Tostado Bastidas [@JLTostadoB] de MC en Jalisco [@LegislativoJal] Con 55.1 %, representa a Movimiento Ciudadano y demuestra buen desempeño inicial hacia los jaliscienses.

3.º Carlos Alberto De la Fuente [@chaledelafuente] del PAN en Nuevo León [@CongresoNL] alcanza 54.5 %, consolidándose como referente panista en esa entidad.

4.º Jesús Sesma [@ChuchoSesmaPVEM] del PVEM en Ciudad de México [@Congreso_CdMex] Con 53.7 %, encabeza la bancada del PVEM en la capital con fuerte respaldo.

5.º Daniel Martínez Terrazas [@danmtzterrazas] del PAN en Morelos [@CongresoMor] aprobación de 52.2 %, mantiene el liderazgo del PAN en el estado.

Leer nota: 📑https://t.co/nXCC2pxp4c

6.º Héctor Herrera [@Hector_HerreraN] de Morena en Durango [@CongresoDurango] 51.6 %, primer morenista fuera del top 5, con gestión firme en la entidad.

7.º Benjamín Viveros [@BenjaViverosOax] de Morena en Oaxaca [@CongresoOaxaca_] 51.0 %, representa el respaldo hacia Morena en el estado.

8.º Andrés Velázquez Vásquez [@AndresVeVa_] de Morena en Hidalgo [@CongresoHidalgo] Con 49.7 %, cerca de la mitad de aprobación; liderazgo notable en el estado.

9.º Laura Artemisa García [@artemisa_laura] de Morena en Puebla [@CongresoPue] 48.3 %, lidera la franja morenista local con reconocimiento moderado.

10.º Mario Guillén [@mariofcoguillen] de Morena en Chiapas [@congresoChis] 48.0 %, representa a Morena en en el estado con apoyo cercano a la mitad de la población.