Juan Omiste

Fisiqueando de cuanto en cuanto

[La Traumatóloga Geek @traumatogeek]

Lo que me ha molado de esta selección es su entrenador. Porque el tío cuenta su historia sin complejos. 

Que a los 50 lo echaron del Alavés (en Segunda B, ojo) tras once partidos. Y luego dieciocho meses en el paro. Sus palabras: "el momento más duro de mi vida".
Colándose en los entrenamientos de Bielsa en Lezama para no desconectar. Y un buen día ve en el periódico que la Federación buscaba entrenador para la sub-19.

Yo he estado en el paro dos veces desde que acabé la residencia. Con el título de traumatóloga cogiendo polvo y la sensación de que el mundo giraba estupendamente sin mí.

Lo peor de esos meses no es no tener trabajo. Es pensar que lo que sabías hacer se te está borrando. Que tus manos van olvidando el tacto del hueso. Que cada semana parada eres un poco menos cirujana, un poco menos entrenador, un poco menos... lo que seas. Y si he aprendido algo, es que es mentira.

Me recuerda a lo que pasa cuando quito las escayolas. Llegan después de seis semanas de llevarla y ese brazo da pena. Ha adelgazado y parece de otra persona. Pero luego lo recupera en un mes. ¿Qué digo en un mes? Algunos pacientes en el camino del hospital a su casa. 

Las fibras musculares son raras: tienen muchos núcleos, no uno. Cuando entrenas, fabricas nuevos. Se llaman mionúcleos. Y cuando paras… ahí se quedan. En un músculo encogido que ya no impresiona a nadie, pero que guarda la memoria a punto.

Eso era él. Eso era yo, eso es el paro. Cincuenta años, sin equipo, mirando entrenar a otros desde la banda. Por fuera, nada. Por dentro, esperando la orden de arranque.
El paro no te vacía. Te deja en stand-by.

#LaTraumatologaGeek

[Operador Nuclear @OperadorNuclear]

El Gobierno puso tres condiciones para prorrogar tres años el funcionamiento de Almaraz:

1. Que la seguridad estuviera garantizada. El Consejo de Seguridad Nuclear ya la ha avalado.
https://t.co/StR17ziq07

2. Que no supusiera un coste para los ciudadanos. Las eléctricas nunca han solicitado dinero público para mantener la central en operación.

3. Que fuera necesaria para la estabilidad de la red eléctrica.
https://t.co/tm3pz2lfrz

Se acabaron las excusas.

[Juan Soto Ivars @juansotoivars]

Me parece un exceso ridículo que Héctor de Miguel (Quequé) pase una noche en el calabozo por el rollo este del pleito con Alfonso Rojo, al que ya pagó los 40.000 euros a los que lo sentenciaron. Que además tiene que rectificar lo que dijo, según la sentencia. Pues sí. Pero no me jodas, detener a alguien por semejante cosa y meterlo en el calabozo. Son esos automatismos incomprensibles.

[Francisco Milán @FrMilanMat]

Está abierto el plazo de matrícula para la Microcredencial en Escritura Científica en Latex, que podrás cursar en @fcienciasugr los viernes del próximo octubre.
https://t.co/5NdxUogVP3

[manuel llamas @manuel_llamas]

Amigos de @todoesmentiratv, os habéis equivocado de Manuel Llamas #TEM13J

Decidle a vuestro equipo de redacción que no soy el DAO de la Guardia Civil y que, por tanto, no tengo que declarar ante el juez por el caso Leire…

Encima me ponen al lado de Mercedes González 😅😂😂

[John D. Cook @JohnDCook]

"Armed with generative AI, a B student can produce A work while turning into a C student." -- Nicholas Carr

[The Rest Is History @TheRestHistory]

Was The Odyssey inspired by the Bronze Age Collapse?

Tom Holland explores, with Tom Holland...

[Ulugbek S. Kamilov @prof_kamilov]

Academia is fascinating. You spend years becoming the world’s expert on something eight people care about, and three of them disagree with you.

[José R. Berrendero @JRBerrendero]

He subido al blog el material que he utilizado en la asignatura Estadística Aplicada (Grado en Bioquímica de la UAM).

https://t.co/DH5gklHBPU

[La Traumatóloga Geek @traumatogeek]

Inventó el triaje para decidir quién vive. Lo acusaron de jugar a ser Dios.
Le he dedicado vídeos cortos en Instagram, largos en YouTube. Un tío al que Napoleón quería fusilar por desobedecerle.

Dominique-Jean Larrey era el cirujano jefe del ejército francés. Su obsesión: que un herido no debía esperar horas a que alguien se acordara de él. Así que inventó las ambulancias (eso sí, tiradas por caballos) que entraban en pleno combate a recoger heridos.

Pero lo genial no fue el carro. Fue la pregunta: ¿a quién atiendo primero? Hasta entonces se operaba a los oficiales antes que a la tropa. Por rango. Larrey dijo que no. Se atiende primero al que más lo necesita, da igual si es general o soldado.
Hoy, lo llamamos triaje.

Durante la retirada de Rusia, hizo algo todavía más loco. Con el ejército muriéndose de hambre, Larrey llegó a organizar sopa de carne de caballo para sus soldados. Con los caballos muertos.

Napoleón lo nombró en su testamento como “el hombre más virtuoso que he conocido”. Se jugó el tipo por decidir que un soldado raso valía lo mismo que un general. Entonces se llamó insubordinación.

#LaTraumatologaGeek

[Dr. Eli David @DrEliDavid]

Happy Birthday America 🎂

[Hugh Laurie @hughlaurie]

Cape Verde. My God.

[Alfonso Pérez Medina @alfonsopmedina]

La oleada de demagogia es peor que la de calor.

Aldama ha seguido una estrategia idéntica a la del colaborador del caso Púnica, David Marjaliza.O los dos bien o los dos mal.

Y no se ha quedado con ningún botín: nos guste o no, la adjudicación de mascarillas a Aldama fue legal.

[EL MUNDO @elmundoes]

Pablo Jarillo-Herrero, físico del MIT y Premio Fronteras del Conocimiento en Ciencias Básicas de la Fundación BBVA, explica cómo España puede atraer talento internacional

📹 Alberto Di Lolli

[Hasan Toor @hasantoxr]

An IBM mathematician spent 3 years convinced he was the worst programmer at his company at work.

He built to escape that embarrassment became the first high-level programming language in history. Every line of code running on Earth today traces back to that one act of shame.

His name was John Backus.

He was born in 1924 in Philadelphia, the son of a wealthy stockbroker who expected him to follow the same path. He failed out of the University of Virginia. He dropped out of Haverford College. He enrolled in a medical program in the Army and decided he hated medicine. He spent years doing exactly nothing the conventional way.

Then one afternoon in 1945 he walked past a radio repair shop in New York and got talking to the owner and ended up building a radio from scratch in the shop's back room. Surprising thing is he had never done it before. He stayed for hours. When he left he knew what he wanted to study.

He taught himself mathematics and got into Columbia. From Columbia he walked into IBM in 1950 with a degree and no idea what he was doing.

He learned to program on machines that had no business being programmed. IBM computers in 1950 spoke in machine code. Raw binary. Every instruction written as a string of ones and zeros that told the hardware exactly which switches to flip. There were no shortcuts. No syntax. No vocabulary a human brain could hold in its head.

The programmers who were good at it held the entire machine inside their minds. They saw the binary and felt the logic. Backus could not do this. He wrote programs that were slow, tangled, and embarrassing next to what his colleagues were producing. He was not the worst programmer at IBM. But he believed he was, which amounted to the same thing.

He started building a tool to help himself. Not out of ambition. Out of humiliation.

The idea was simple to the point of seeming naive. He wanted to write mathematical expressions in something that looked like mathematics, not machine code, and have the computer translate them automatically into the binary the hardware needed. He called the project a "formula translation" system. His colleagues thought it was a nice idea that would never work.

The problem everyone could see was speed. Machine code written by a skilled human would always run faster than code generated by an automatic translator. The translator had to make guesses. Guesses meant inefficiency. Inefficiency meant the whole project was a toy.

Backus spent three years proving them wrong.

In 1957 IBM released FORTRAN to its customers. The first compiled programming language in history. The translator Backus built was so efficient that the code it generated ran at speeds within 20 percent of hand-written machine code. Not a toy. Not a curiosity. A working tool that let scientists and engineers write programs in expressions their own minds had generated, and watch the machine execute them.

The adoption was immediate and total. Scientists who had spent careers translating their equations into machine code by hand were suddenly writing programs in hours instead of weeks. Labs that had used IBM machines for narrow tasks started using them for everything. The market for computing changed overnight.

Then something happened that nobody predicted. Other people started building other languages using the same idea. COBOL. LISP. ALGOL. BASIC. Every language built its own translator using the architectural logic FORTRAN had demonstrated. The idea that a computer could read something resembling human thought, rather than the other way around, was now a proof of concept that anyone could extend.

Every programming language that has ever existed was built on the answer to the question Backus asked because he was ashamed of the code he was writing.

He won the Turing Award in 1977. The committee citation said his work had made it possible for more people to use computers for more things than any other single development in the history of computing.

He said in the acceptance speech that he had not set out to change computing. He had set out to stop writing bad code.

The gap between what you are bad at and what you are trying to fix is usually where the real invention lives.

[Ana Pastor 🇪🇸 @_anapastor_]

Hay una tercera España que no está dispuesta a defender lo indefendible.

[Hugh Laurie @hughlaurie]

Thanks for your critique, Janet. We actually tried a couple of episodes where House (Hugh Laurie) (please put the brackets in the right place) gets it right first time, but they were only 6 minutes long. NBC weren’t happy. Then we tried some where House never gets it right and the patient dies. The audience wasn’t happy.

One could apply your trenchant analysis to other art forms: JS Bach wrote 30 Goldberg variations on the same chord structure; Frida Kahlo painted 50 portraits of herself; Henry Moore, what??

The point is, or was, variations on a theme; if all you see is hospital, medical blah blah, then it wasn’t meant for you.

Nonetheless, I look forward to your first novel!

[Yero @Yerocode0]

Google ha publicado un artículo que podría poner fin a la era del transformer.

Durante los últimos 7 años, cada IA importante, ChatGPT, Claude, Gemini, ha sido construida sobre la misma arquitectura exacta: El Transformer.

Pero los Transformers tienen un defecto fatal.

Para recordar el contexto, tienen que procesar cada palabra individual contra cada otra palabra. Se llama complejidad cuadrática. A medida que tu prompt se hace más largo, el costo computacional explota.

La alternativa es la RNN de la vieja escuela (Red Neuronal Recurrente). Las RNN son increíblemente baratas y rápidas, pero tienen un tamaño de memoria fijo. Si les das un documento largo, sufren de amnesia.

Hasta hoy.

Los investigadores de Google publicaron Memory Caching: RNNs with Growing Memory.

Y arregla el mayor cuello de botella en la IA.

En lugar de que una RNN tenga una memoria fija y rígida que se sobrescribe constantemente, Google le dio un botón de "guardar".

La técnica permite que la RNN almacene en caché puntos de control de sus estados ocultos mientras lee.

La capacidad de memoria de la RNN ahora puede crecer dinámicamente a medida que la secuencia se hace más larga.

Construyeron cuatro variantes diferentes, incluyendo mecanismos selectivos dispersos donde la IA elige activamente exactamente qué puntos de control importan más.

Los resultados reescriben las reglas de la eficiencia.

En tareas de comprensión de contexto largo e intensivas en recuerdo, estas nuevas RNN con Memoria en Caché cerraron la brecha con los Transformers.

Alcanzaron una precisión competitiva sin el costo computacional explosivo y cuadrático. Puentea perfectamente la brecha entre la eficiencia barata de una RNN y la capacidad masiva de un Transformer.

Hemos gastado miles de millones escalando Transformers porque pensábamos que eran la única forma en que una IA podía recordar una conversación larga.

Pero Google acaba de demostrar que no necesitamos procesar toda la historia cada vez.

Solo necesitábamos una caché más inteligente.

[Gabriel Rufián @gabrielrufian]

A partir de cuántos "casos aislados" se pasa a ser organización criminal?

[Toni Kroos @ToniKroos]

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