Jordi Vilalta Prat

[Jordi Vilalta Prat @jvprat]

Comencem! "The Art of Point & Click Adventure Games" de @bitmap_books 😍 No he jugat ni a la meitat dels jocs i m'ha fet plantejar-me jugar-los a mesura que vagin sortint al llibre... No donaré abast 😖 Aniré comentant els que jugui 😊

[Evocador @Evocador]

El titular del siglo, y probablemente del milenio

[RetroBarcelona @RetroBarcelona]

El Museu del Videojoc de Catalunya (@MUVIC_CAT) és un projecte cultural dedicat a la preservació, l’estudi i la divulgació de la història del videojoc mitjançant sistemes, dispositius i material original de totes les èpoques.

Tindran el seu espai a #RetroBarcelona2026, així que esperem que tots el visiteu.

[Jordi Vilalta Prat @jvprat]

@Konamito @vidaextraretro O de prioridades 😜

[Interesting AF @interesting_aIl]

Proving Galileo's Theory correct 400 years later in a vacuum chamber

[Jordi Vilalta Prat @jvprat]

@Novagraphix @gamer_lafan It's not reverse engineering if they still had the design of the original!

[Maria José @majosevn]

Atès que m'han demanat que parli del TDAH en les dones, ho he fet, tot i que m'he passat en l'extensió.
Podeu llegir en diagonal si es fa pesat.
Gràcies.

Som-hi?

El TDHA en les dones, sovint no es manifesta com una inquietud externa visible, sinó com un desgast intern constant.

Moltes dones han après a compensar-ho, a exigir-se molt i a pensar que “el problema són elles”, culpabilitzant-se per actituds o dificultats que potser tenen una altra explicació, però ho van arrossegant amb esforç i amb culpa.

Alguns senyals habituals poden ser:

· Tenir la ment molt activa i cansada alhora. Com voler parar de pensar i no poder.
· Sentir que hi ha molts pensaments oberts al mateix temps i no saber com prioritzar-ho: tot sembla urgent i costa saber per on començar.
· Dies realment molt productius i dies de bloqueig total.
· Alternança freqüent entre moments d’alta energia i altres moments d’esgotament o sensació de no poder ni moure’s ni aixecar-se ni res.
· Respondre missatges només quan arriba l’energia per fer-ho. A vegades no arriba, i això genera culpa perquè deixes la gent plantada i penses que es molestaran, però ni així els pots escriure. Fins que t'és igual perquè veus que has quedat tan malament que ja no fas res.
· Sorolls, interrupcions o massa estímuls que saturen ràpidament. Un crit, el timbre, un cop, un gos que borda, un plor d'infant...Tot molesta.
· Procrastinar i després sentir-se malament per fer-ho.
· Desordre extern o intern.
· Repetir els mateixos errors diverses vegades.
· Oblits freqüents: cites metges deixades anar, objectes que es perden recurrentment, gestions pendents, missatges sense respondre...
· Necessitat de fer llistes i crear sistemes… que després també aclaparen perquè no es poden portar a la pràctica.
· Cansament social: la interacció amb la gent esgota.
· Necessitat d'estar sol i de recuperar-se després de trobar-se amb persones.
· Sensibilitat emocional elevada. O riure molt o plorar molt.
· Autocrítica recurrent. Sentir poca autoestima.
· Dubtes constants sobre què fer o per on tirar a la vida.
· Pensar que una és desordenada, mandrosa o incapaç.
· Interrompre els altres, o obsessionar-se per no fer-ho.
· Dificultat per començar el dia, sortir de casa o tancar tasques.
· Capacitat de concentrar-se moltíssim en allò que interessa, fins perdre la noció del temps.
· Fer el mateix que altres, però amb un cost intern molt superior.
· Voler descansar i no poder, perquè sempre sembla que hi ha coses pendents.
· Necessitat de molta pau.

És important tenir en compte que tenir alguns d’aquests trets no implica necessàriament tenir TDAH. També poden aparèixer amb ansietat, estrès o esgotament físic, mental o emocional.

No cal etiquetar-se per etiquetar-se. El diagnòstic sempre l’ha de fer un professional. Però entendre què passa pot ajudar a deixar de culpabilitzar-se i començar a cuidar-se millor.

Moltes vegades no és falta de voluntat, ni mandra.
És una saturació invisible i una manera diferent de funcionar que necessita ser compresa i treballada.

I és aleshores quan pot ser útil parar, prendre consciència i reeducar hàbits:

· Fer esport o caminar cada dia, sí o sí.
· Dormir prou hores i mantenir horaris estables. (Dormir bé canvia la vida).
· Reduir estímuls. Reduir cafè, sucres...
· Desfer-se de tot allò que no cal, aporta soroll visual.
· Buscar un lloc per cada cosa. Crear un ordre senzill.
· Escriure recordatoris senzills.
· Fer una cosa cada vegada.
· I sobretot, demanar ajuda quan calgui.

Perquè comprendre’s un mateix o als altres no és justificar-se ni justificar situacions insostenibles.

És començar a tractar-se (nos) millor. I a viure amb més pau interior.🤍

[non aesthetic things @PicturesFoIder]

This guy explains how easy it is for creepy internet people to figure out where you are.

[Jordi Vilalta Prat @jvprat]

@majosevn @calbetjosep I si no funciona la dopamina (ni per començar ni per seguir o tornar-hi), a què pot ser degut?

[Aakash Gupta @aakashgupta]

Sam Altman said people saying “please” and “thank you” to ChatGPT costs OpenAI tens of millions of dollars a year in compute. 67% of Americans do it anyway.

Run the math on why.

A 2024 Waseda University study tested LLM responses across politeness levels in English, Chinese, and Japanese. Impolite prompts produced measurably worse outputs: more bias, more errors, more refusals. Moderate politeness consistently beat both extremes.

The mechanism makes sense once you see it. Polite prompts pattern-match to higher-quality training data. When you write “Could you help me structure this analysis?”, the model pulls from professional, well-reasoned text. When you write “give me the answer,” it pulls from Reddit.

Google DeepMind’s Murray Shanahan explained it simply: the model is role-playing a smart intern. Treat the intern like a colleague, you get colleague-quality work. Bark orders, you get minimum-viable compliance.

Now look at the cost side. OpenAI handles over a billion queries daily. Each GPT-4 query uses roughly 2.9 watt-hours, ten times a Google search. But OpenAI just raised $40 billion at a $300 billion valuation. Tens of millions in politeness tokens is a rounding error on a rounding error.

67% of users do it anyway, and 55% of them say it’s because it’s “the right thing to do.” They’re maintaining a behavioral habit that governs every other interaction in their life. The parent who teaches their kid to say please to Alexa isn’t doing it for Alexa. They’re doing it because the alternative is raising someone who learns that being rude gets faster results.

Telling 900 million people to stop saying thank you so OpenAI can save 0.01% of operating costs is the most engineer-brained optimization take on the internet. You’re training yourself to treat every interaction as a transaction. And that habit doesn’t stay in the chat window.

[All The Right Movies @ATRightMovies]

The intro to the classic TEENAGE MUTANT NINJA TURTLES cartoon is still pretty great.

[Interesting AF @interesting_aIl]

Al just celebrated beating the system!

[Multiverso @MultiversoTM]

Andy Serkis leyendo un tweet de Donald Trump con la voz de Gollum es simplemente lo mejor que verás hoy. 🤣

[Efemèrides d'Arquitectura @efemarq]

Sovint la gent, periodistes inclosos (i encara algun arquitecte), es fa un embolic amb les paraules "alçada", "alçària" i "altura". En arquitectura no hi ha alçades:

alçada - dimensió vertical d'éssers vius
alçària - dimensió vertical de coses
altura - distància des del terra

[David Peterson @davidgpeterson]

LaLiga has been ordering Spanish ISPs to block ~3000 IP addresses almost every weekend. Because Cloudflare IPs are shared, this has been doing massive collateral damage to thousands of legitimate websites, apps, and vital services - all at the whim of a private corporation.

[Brais Moure @MoureDev]

Hemos perdido el norte por completo.

Ahora La Liga ya no sólo bloqueará miles de sitios web de manera indiscriminada, aunque no tengan que ver nada con piratería, sino que también obligará a los proveedores de VPN a hacerlo.

Que el sistema judicial, político y empresarial de España permita campar a sus anchas a una empresa y su chiringuito es el verdadero delito.

Se están matando moscas a cañonazos para hacer más ricos a los ricos y dejar totalmente desamparados al resto de ciudadanos. Mientras, gente que quiere aprender a programar seguirá sin poder acceder a mis webs. Gracias 🖕

[Sean Astin @SeanAstin]

Para los españoles y para todo el que quiera saber, el Sr. Frodo vivirá en mi corazón para siempre! 🇪🇸

[Aakash Gupta @aakashgupta]

The scariest number here: 3.61% of CPUs in one large-scale study were found to cause silent data corruptions. Not “a few bad chips.” Nearly 4 out of every 100 processors doing math wrong, silently, with no error log.

Google coined the term “mercurial cores” in 2021 after their production teams kept blaming software for data corruption. They’d debug for weeks, find nothing wrong with the code, swap the machine, problem gone. The actual cause: manufacturing defects at sub-7nm that pass every factory test, then degrade unpredictably months or years after deployment.

Facebook confirmed the same thing independently. Hundreds of affected CPUs across hundreds of thousands of machines. The defect doesn’t crash your system. It just gives you 5 instead of 6 when you multiply 2x3, under specific microarchitectural conditions, with zero indication anything went wrong.

Now think about what this means for AI training. A single corrupted GPU or CPU in a distributed training cluster doesn’t just produce one bad output. It feeds corrupted gradients into a synchronization step that gets averaged across every accelerator in the cluster. One bad chip can silently poison an entire training run. NVIDIA published a whitepaper on exactly this problem. Loss spikes during LLM training that nobody could explain traced back to silent hardware corruption.

The part that keeps infrastructure engineers up at night: traditional defenses don’t work. ECC memory can’t catch this because the corruption happens during computation, not storage. Checksums like CRC heavily use vector operations, which are themselves one of the most vulnerable instruction types. The tools designed to detect corruption are running on the same flawed silicon.

Google’s current detection method? Roughly half human-driven, half automated. And of the machines humans flag as suspicious, only about 50% are actually confirmed mercurial on deeper investigation. We’re debugging trillion-parameter models on hardware where we can’t reliably tell which chips are lying to us.

Moore’s Law gave us more transistors. It also gave us transistors we can’t fully verify.

[LaurieWired @lauriewired]

CPUs are getting worse.

We’ve pushed the silicon so hard that silent data corruptions (SDCs) are no longer a theoretical problem.

Mercurial Cores are terrifying because they don’t hard-fail; they produce rare, but *incorrect* computations!