Nuc

[Debílek 🇨🇿 @vsemocnydebilek]

Sasha je bůh !
😂😂😂

[Pablo Cambronero 🇪🇦 @PabloCamPiq]

💢 Con todo mi respeto y pésame al infinito dolor de las víctimas he estado en @telecincoes hablando sobre la gestión del gasto público ferroviario.
No es de recibo que se destinen 1.500 millones de € públicos a ferrocarriles de otros países cuando aquí enterramos personas que no deberían haber muerto.

[Dripbits @dripbitsnft]

Reggae Star Wars is diabolical

Who did this? 🤣

[Javier Irastorza @javierirastorza]

"Esta mierda de política tiene un coste. Andar mintiendo todo el día tiene un coste. Andar metiendo a colegas, a tu hermano, a tu mujer, a pvtes en Ineco... tiene un coste. (..) Que te dediques a gastar los fondos de reconstrucción en mierda tiene un coste.
Gripe, riada, apagón, volcán y nevada."

@aparachiqui

(sigue)

[marido con muchos pisos @pamplinero]

Simplemente “España”, el mayor espectáculo del mundo

[𝗖𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗲𝗹𝗼𝗱𝗶𝗲𝘀 @Old_But_Gold50s]

When the “mistakes” onstage are choreographed perfectly down to the beat. Welcome to the “Mistake Waltz.”

[𝗖𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗲𝗹𝗼𝗱𝗶𝗲𝘀 @Old_But_Gold50s]

Vivaldi's “Winter,” visualized in a fascinating way, so that the auditory experience is even more intense; one can literally “see” the music, so to speak

[Ladytron Fan Account @Lady_FanAccount]

“Miss Murder” was written by all four members of AFI for the band's 2006 album Decemberunderground. The song's unusual title began as a throwaway lyric from Davey Havok during a difficult writing process, the band repeatedly reworked the chorus before ultimately keeping the unconventional hook. For many years Havok deliberately refused to explain exactly what the song meant, allowing listeners to form their own interpretations. In September 2025, however, he finally revealed that “Miss Murder” is essentially a metaphor for suicide and existential despair.

Released in April 2006 as the lead single from Decemberunderground, “Miss Murder” became AFI's biggest commercial hit, reaching No. 24 on the Billboard Hot 100 and spending five weeks at No. 1 on the Alternative Songs chart. It also peaked at No. 44 on the UK Singles Chart. The music video, directed by Marc Webb, helped cement the song's visual identity and AFI won the MTV Video Music Award for Best Rock Video in 2006.

[Nuc @liquemnuc]

Zsqk

[Anime Tweets @AnimexTwts]

Japan is cooking censorship with these anime

[Akira Kei @AkiraKei12]

Chainsmoker Cat Opening - All References #chainsmokercat #ヤニねこ

[MENA Resiliente @MENA_Resiliente]

La parquedad nórdica debería ser Patrimonio Cultural de la UNESCO.

[🌾 Ｒ ú ａ ♜ @Rua_isBack]

Mi propuesta:

[Hooandee ✨ Handheld PC, portátiles y más! @Hooandee]

https://t.co/Iy7rpYFbjX

[Javier G. Recuenco @Recuenco]

En el hilo turras de hoy, después del descanso pascual, vamos a hablar de cuando uno decide conscientemente desconectarse del sistema porque no es para él. Vamos al tema.

[Juan Luis Hortelano @jlhortelano]

Esta noticia me parece muy importante.

200.000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio jugando al Doom de 1993.

No una red neuronal artificial. No un LLM. Neuronas de verdad, creadas a partir de células de piel o sangre de donantes adultos, creciendo sobre un chip de silicio dentro de una máquina que cabe en un escritorio.

Cortical Labs (@CorticalLabs), una startup australiana, acaba de publicar el vídeo y el código en GitHub (https://t.co/xNZy90EtDt).
Su ordenador biológico CL1 (unos 35.000 dólares la unidad) tiene un sistema de soporte vital interno que mantiene las neuronas vivas hasta seis meses. Temperatura, filtración de residuos, mezcla de gases, circulación. Todo dentro de la caja. Un acuario para cerebros en miniatura, si quieres verlo así.

La historia viene de lejos. En 2022, con su prototipo DishBrain, ya enseñaron a 800.000 neuronas a jugar al Pong. Las neuronas aprendieron en unos cinco minutos. Un algoritmo estándar de deep reinforcement learning tardaba unos 90 minutos en lo mismo.
Eso ya fue un hito. Pero Internet pidió lo que ultimamente siempre pide: "¿Puede correr Doom?"
Pues sí. Puede.

Ahora la cosa se pone interesante de verdad. Doom es un juego en 3D con laberintos, enemigos, armas, navegación espacial. Varios órdenes de magnitud más complejo que mover una paleta en el Pong. Para conseguirlo, el investigador independiente Sean Cole usó la API de Cortical Labs y lo montó en menos de una semana (cuando el Pong llevó más de un año de desarrollo). El sistema traduce la señal de vídeo del juego en patrones de estimulación eléctrica. Las neuronas "sienten" lo que pasa en la pantalla. Si disparan en un patrón concreto, el marine dispara. Si disparan en otro, se mueve a la derecha. Aprendizaje adaptativo en tiempo real, con latencia por debajo del milisegundo.

Esto ya no es Pong. Esto es otra cosa bastante mas seria y compleja.

Y aunque el hype con esto puede ser tremendo creo que también es importante leer la letra pequeña.
El propio Sean Cole, en la documentación del repositorio de GitHub, reconoce algo que casi nadie está mencionando: su decodificador (el software convencional que traduce los disparos neuronales en acciones del juego) tiende a convertirse en lo que él llama un "policy head". Es decir, el software de PyTorch que rodea a las neuronas puede estar aprendiendo a resolver el juego por su cuenta, esquivando a las propias neuronas. Cole incluso ha incluido modos de ablación en el código para que otros investigadores puedan probar si las células realmente importan o si el silicio está haciendo todo el trabajo en la sombra.

Eso es honestidad científica de la buena. Y dice mucho del estado real del proyecto: lo que han resuelto de forma brillante es el problema de interfaz (conectar neuronas vivas con un entorno digital en tiempo real). Lo que todavía no han demostrado es que 200.000 neuronas humanas puedan ser las que realmente toman las decisiones en lugar de ir de pasajeras.
Y aquí es donde, en mi opinión, esto se pone más interesante que el vídeo viral.

Porque lo que Cortical Labs está construyendo no es un juguete para que Internet se ría. Están creando la primera plataforma comercial de computación biológica. Ya han vendido 115 unidades. Un rack de 30 CL1 consume entre 850 y 1.000 vatios, comparable a un servidor GPU de gama media. Y han abierto una nube (Cortical Cloud) para que cualquier desarrollador pueda desplegar código directamente sobre neuronas vivas sin tener un laboratorio.

Las aplicaciones médicas son las que me parecen realmente brutales. Poder modelar enfermedades cerebrales, probar fármacos sobre neuronas humanas reales sin necesidad de modelos animales, estudiar cómo procesan información las neuronas de forma directa... Cortical Labs lo llama "Inteligencia Biológica Sintética" para diferenciarlo de la inteligencia artificial convencional. Y creo que el nombre es acertado.
Igual que pasó con Internet a finales de los 90, donde mucha gente miraba las primeras webs y decía "¿para qué quiero yo esto?", puede que estemos viendo los primeros pasos de algo que dentro de unos años nos parezca obvio. Neuronas humanas cultivadas como componente de computación, aprendiendo de datasets minúsculos comparado con lo que necesita cualquier LLM, consumiendo una fracción de la energía.

La pregunta es si esto será un complemento de la IA de silicio o algo completamente distinto. Me da que todavía es pronto para saberlo. Pero una cosa tengo clara: cuando la biología y la computación se mezclan a este nivel, las reglas del juego cambian. Y 200.000 neuronas jugando al Doom, por chapucero que sea el resultado hoy, es el tipo de demostración que dentro de 10 años miraremos como miramos ahora aquella primera web de Yahoo.

[The Buck You Will @TheBuckYouWill]

THE YEAR IS 1992.

Kids today will NEVER understand how HARD this song hit!

AND STILL A BANGER!
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[has Real Madrid robbed a club ? @Has_RMrbdaclub]

Real Madrid fanbase whenever their club is struggling or getting cooked 😭😭