Ivan Verges

Relax.

[François Chollet @fchollet]

If you're 17 (or any age) and you want to learn to build LLMs from scratch, read chapters 15-16 of Deep Learning with Python, available online here: https://t.co/Nisfkzf9sC

In particular, chapter 15 has one of the best explanations of WHY dot-product attention works that you'll find anywhere.

[Chesny @chesny]

Obsidian + Método Karpathy + Claude Code = un segundo cerebro cuántico que te responde.

La mayoría de los segundos cerebros son cementerios guardas 300 artículos, etiquetas 80 notas, construyes un gráfico que parece una galaxia y luego nunca lo vuelves a abrir.

La solución de Karpathy es absurdamente simple:

1 archivo

Solo añadir

Nuevos pensamientos en la parte superior

Revisar simplemente desplazándose hacia abajo

Sin carpetas, sin etiquetas, sin videos de 40 minutos sobre configuraciones PKM

La capa de captura es 1 bóveda de Obsidian con 1 archivo llamado stream.md, donde cada idea, cita y enlace aterriza en menos de 10 segundos, porque cualquier proceso más lento hará que abandones al cuarto día.

Una vez a la semana, Claude Code lee toda la bóveda desde la terminal con 1 instrucción: "encuentra las 5 ideas a las que sigo dándole vueltas sin darme cuenta", y logra ver patrones a lo largo de 6 meses que tú no podrías retener en tu memoria de trabajo.

En lugar de buscar por palabras clave, haces preguntas como "qué pensaba sobre los precios de los agentes en marzo", y Claude examina 4000 notas para citarte tus propias palabras junto con las rutas de los archivos.

Luego, esa bóveda se convierte en contexto. Al redactar una publicación, un pitch o unas especificaciones, Claude extrae tus reflexiones pasadas en lugar de la típica papilla genérica de internet, y tu contenido final empieza a sonar exactamente como tú, pero concentrado.

La línea de tiempo

La primera semana: Parece inútil cuando solo tienes 20 notas.

Mes 1: Trae tu primer momento de "espera, esto ya lo resolví".

Mes 3: Claude conecta 2 notas escritas con 70 días de diferencia y esa conexión se convierte en tu mejor publicación del año.

Mes 6: Dejas de preguntarle a Google cosas que ya te habías respondido a ti mismo.

Toda esta configuración cuesta $0 en software y solo te tomará 1 tarde.

Notion te vende un espacio de trabajo, Obsidian te da los archivos, Claude les da una voz.

Todo el mundo alquila un segundo cerebro este vive en tu propio disco y crece.

Tú escribiste las notas, y ahora por fin hay algo que las lee.

[CopyRebeldia @CopyRebeldia]

Así se ve un sueldo de 750.000 dólares al año: un tipo en camiseta blanca, un pizarrón y 2 horas y media.

Stanford, CS336. Percy Liang construye un LLM desde cero. Lo que hay debajo de Claude y ChatGPT, y arranca por la parte que todos saltan: el modelo no lee tu texto, lee números.

Anthropic paga ese sueldo a los ingenieros que entienden esa capa.

Lo único que cobra Stanford son 2 horas y media de tu atención.

[Massimo @Rainmaker1973]

How a particle accelerator works

[Mechanical Knowledge @mechanical_4u]

working principle of a Hydraulic coupling

[Google Antigravity @antigravity]

Define your own custom agents in Antigravity today!

[roman @Nozelcode]

GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding.

Acaban de lanzar Spec Kit y en poco tiempo ya tiene +126K estrellas.

¿La idea?

En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto…

Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código.

La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar.

Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes.

El flujo es simple:

/constitution → reglas y estándares
/specify → qué quieres construir
/clarify → dudas antes de empezar
/plan → arquitectura y stack
/tasks → tareas ordenadas
/implement → ejecución

Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes.

95K estrellas.
8K forks.
Open source.
Publicado por GitHub.

Enlace al repositorio👇

[Elon Musk @elonmusk]

This has my full support.

Jensen is right.

[Atlas @crptAtlas]

GITHUB JUST KILLED THE WORST PART OF VIBE CODING

they shipped a free tool called Spec Kit and it already crossed 120,000 stars

the fix is stupidly simple

instead of tossing vague prompts at an agent and praying it doesn't wreck your project

Spec Kit makes the AI write a full structured spec before it touches a single line of code

it works through the problem first

figures out what you want to build

asks about the gaps

lays out the project

then it starts coding

you get fewer insane bugs, cleaner output and results you can predict

the flow looks like this:

/constitution for your rules and standards
/specify for what you want to build
/clarify for the open questions before you start
/plan for architecture and stack
/tasks for the ordered work
/implement to run it

it plugs into Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI and 25+ other agents

120,000 stars, 10,000 forks, open source, shipped by GitHub itself

learning to drive agents like this is most of what separates people getting hired as AI engineers from everyone still fighting their prompts

[CopyRebeldia @CopyRebeldia]

Un laboratorio chino acaba de humillar a media industria del video de pago.

Subes una foto y un audio, sale hablando en sincro y aguanta minutos. Open source.

Lo que antes era cámara y edición ahora parece un repo.

Se llama LongCat-Avatar.

[HUMOR CANALLA @jcarlos2001]

Cuándo vas a trabajar y te encuentras con uno que regresa del futuro

[Karan @karankendre]

Nobody saw this coming

Japan is now officially in the AI race

and they’ve released a model that performs on par with Claude Mythos

[NO1ennn @N01ennn]

A 21-YEAR-OLD FROM CHINA RUNS 300 AI AGENTS AT ONCE. THE PART THAT MATTERS ISN'T THE SPEED, IT'S THAT NONE OF THEM CAN LIE TO HIM

he opens the dashboard and shows the swarm live, 300 Kimi K2.6 agents firing in parallel, then Opus 4.8 checking every single output against its source. this is not just a faster swarm. it is a loop that refuses to stop while anything is still wrong

he pointed it at 100 EV-market companies. first pass: 12 failed. wrong revenue, dead citations, empty fields. second pass: 3 failed. third pass: zero

this is not another agent demo. it is a system that catches its own mistakes before he reads a single row

[Ivan Verges @imverges]

@adiix_official Even the GMKtec is 3,299, not 1,499.

[Ivan Verges @imverges]

@adiix_official I don’t know where you can get it at 1,499, but the AI Max+ 395 it’s 3,999. https://t.co/IntGLkJEQG

[HOUSE PORN @HOUSEPORN___]

Rotating corner drawer

[10/10 Dert @onondert]

50 sene düşünsem aklıma gelmez

[Elon Musk @elonmusk]

Interesting