Inscripción a una nueva cohorte de Introducción a la Computación Cuántica y las Tecnologías Cuánticas dirigida a estudiantes, graduados e investigadores de universidades e instituciones científicas.
Incluye prácticas con la computadora cuántica SpinQ
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Yo: "Que sera ese olor feo q siento en verano?"
El ceamse:
Un estudio global evaluó los basurales más contaminantes: localizó en Argentina al mayor emisor de metano - Infobae https://t.co/Iq705DLWys
19 de junio de 1982.
Cuatro días después del fin de la guerra. Puerto Madryn amanece con frío y sin saber lo que estaba a punto de pasar
ABRO HILO para contarte esta historia que no muchos conocen #MalvinasArgentinas 🧵
🚨 UN DEV JUNTO A CLAUDIO ESTÁN DESQUICIANDO A TODOS EN APPLE
Contexto:
Tu Mac tiene un chip especial llamado ANE (Apple Neural Engine). Es un monstruo diseñado específicamente para inteligencia artificial.
Apple siempre nos dijo lo mismo:
“Este chip solo sirve para ejecutar modelos de IA (inferencia). Entrenarlos (hacer que aprendan) es imposible aquí. Usa la GPU o paga en la nube.”
Spoiler: Era mentira.
Un solo desarrollador llamado @maderix hizo lo que Apple no quería que nadie hiciera: reverse-engineereó las APIs privadas ocultas del sistema y logró que el Neural Engine haga entrenamiento completo.
Forward pass + backpropagation + actualización de pesos… todo corriendo directo en el ANE. Sin CoreML. Sin Metal. Sin GPU. Puro silicio de Apple.
Los resultados en un M4 son brutales:
• Modelo de 109 millones de parámetros → 91 milisegundos por paso de entrenamiento •
Modelo de 596 millones de parámetros (Qwen3-0.6B) → 412 milisegundos por paso
Y cuando usa cuantización INT8 (8 bits), se pone 1.88 veces más rápido.
¿Por qué esto es algo lokísimo?
Porque hasta ahora, si querías entrenar un modelo decente de IA tenías que:
- Gastar miles de dólares en GPUs en la nube.
- O usar la GPU de tu Mac y quedarte sin batería en poco tiempo.
Este man está permitiéndonos entrenar modelos de IA localmente en tu laptop Mac, de forma privada, sin mandar tus datos a nadie, gastando muy poca energía y a una velocidad impresionante.
Esto significa que cualquier persona con una Mac buena podrá:
- Crear sus propios modelos personalizados.
- Fine-tunear LLMs con sus propios datos.
- Experimentar con IA sin depender de empresas externas.
Es como descubrir que tu auto familiar en realidad tenía modo carrera escondido desde fábrica.
El proyecto todavía está en etapa de investigación (no es un producto pulido), pero ya funciona y está creciendo rapidísimo (más de 6.300 estrellas en GitHub).
Serie completa: “Inside the M4 Apple Neural Engine”
Parte 1: Reverse Engineering(Cómo crackeó las APIs privadas y habló directo con el hardware) → https://t.co/dkx6vU5vx6
Parte 2: ANE Benchmarks(Mediciones reales de rendimiento, sin CoreML, y por qué Apple subestima los 38 TOPS) → https://t.co/XfPsIhn7Ys
Parte 3: Training(Lo más fuerte: cómo logró el entrenamiento completo con forward + backprop) → https://t.co/t1Ox6gQQ1I
REPOOO👇
@eddiegigante Cuando ganas confianza te descuidas, labure un verano en torneria post secundaria y me lastime un dedo con un torno (nada grave, un corte ya cicatrizando) resultado: me pase a sistemas 😜
Muy genia esta chica, si no
hay clase trabajadora porque todos se consideran clase media entonces no hay lucha. Mírenlo todo porque en 3 minutos la descose
LOS VUELOS DE LA MUERTE
"Desde la cabina ordenaron abrir la puerta trasera. El suboficial mantendría la puerta sujeta con el pie de modo que sólo dejara una abertura de unos 40 centímetros. Vaca me fue acercando los cuerpos dormidos (drogados) y los fui empujando uno a uno al
@LaInca_ Inca, leíste este libro? Todavía no vi la serie, pero el libro revisa un poco el impacto de Internet y las redes sociales en los adolescentes y niños. No es un invento de Internet, pero parece q colaboró bastante... https://t.co/0AnqfVkEEo
Otra vez vemos una diferencia de género muy grande en el voto entre hombres y mujeres jóvenes. ¿Por qué?
¿Es por el feminismo? Pues sí... y NO.
Hay otro factor del que se habla muy poco pero que es muy evidente.
Dentro hilo 🧵 con 📈
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