Javilin

Sorry, I'm so difficult.

[Javilin @pinxiatico]

🤯
https://t.co/QzjYgUBzwU

[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.

[Emmanuel Macron @EmmanuelMacron]

Première mondiale !

L’ESPCI Paris PSL - CNRS, l’Université de Limoges, IMT Atlantique et le LIMMS à l’Université de Tokyo ont utilisé des clés ADN pour sécuriser une communication numérique.

Vous avez bien lu : un document complet a été chiffré et déchiffré avec de l’ADN.

Cette prouesse ouvre des perspectives nouvelles pour la protection des télécommunications sensibles et plus largement pour l’utilisation de l’ADN comme nouveau support d’information et de stockage.

Avec seulement quelques grammes, on pourrait conserver durablement l’équivalent des données d’un data center avec une consommation énergétique extrêmement faible.

Félicitations aux équipes pour cette avancée majeure au croisement des biotechnologies et de la sécurité des télécommunications.

[Alan @bitforth]

Yo fui ingeniero en Meta, y siempre seguía FAIR desde adentro. Lo que acaban de publicar es la versión que les dejan publicar.

Pero con eso, es más que suficiente para decirles exactamente que es lo que está pasando.

TRIBE v2 predice, vértice por vértice sobre la corteza cerebral, qué zonas activa cualquier video.

Sin escáneres. Sin humanos.

Subes el contenido, obtienes el mapa neural (activación emocional, supresión de razonamiento crítico, modulación prefrontal) antes de que el video lo vea un solo usuario.

Ahora considera la posición de Meta:

1. Tiene años de datos de Reels sobre qué contenido retiene atención, genera enojo, provoca compartir.

2. Saben empíricamente qué funciona. TRIBE v2 les da el mecanismo causal de por qué funciona (a nivel de tejido cortical) Eso convierte correlación histórica en capacidad predictiva sobre contenido nuevo.

3. Internamente hay herramientas que se llaman Gatekeepers y Quick Promotions que sirven para inyectar contenido en el feed de poblaciones arbitrarias a escala.

4. Simulador de respuesta cerebral + conocimiento empírico de contenido efectivo + maquinaria de distribución selectiva. El pipeline está completo.

Y luego está Thiel. Inversor y amigo personal de Zuck. Fundador de Palantir, cuyo negocio es análisis de poblaciones a escala para gobiernos e inteligencia.

NO es descabellado observar que confluyen los incentivos de plataformas construidas por las mismas personas.

La licencia CC BY-NC dice que Meta retiene los derechos comerciales del predictor de respuesta cerebral más preciso jamás construido.

Y recuerda, esto es lo que decidieron hacer público.

[Felix Rieseberg @felixrieseberg]

We're shipping a new feature in Claude Cowork as a research preview that I'm excited about: Dispatch!

One persistent conversation with Claude that runs on your computer. Message it from your phone. Come back to finished work.

To try it out, download Claude Desktop, then pair your phone.

[Francisco Gómez de Tejada | arquitecto @gomezdetejada]

Solsticio de invierno en el Templo de Karnak, Egipto.

[Antoine v.d. SwiftLee  @twannl]

Learn how to speed up Xcode builds
https://t.co/uY4kKOdfMP

🚀 Speed up incremental builds
✅ An example slow type-check fix (300ms gained)
👉🏻 Today's best practices for project settings

#swiftlang #iosdev

[Peter Girnus 🦅 @gothburz]

Last quarter I rolled out Microsoft Copilot to 4,000 employees.

$30 per seat per month.

$1.4 million annually.

I called it "digital transformation."

The board loved that phrase.

They approved it in eleven minutes.

No one asked what it would actually do.

Including me.

I told everyone it would "10x productivity."

That's not a real number.

But it sounds like one.

HR asked how we'd measure the 10x.

I said we'd "leverage analytics dashboards."

They stopped asking.

Three months later I checked the usage reports.

47 people had opened it.

12 had used it more than once.

One of them was me.

I used it to summarize an email I could have read in 30 seconds.

It took 45 seconds.

Plus the time it took to fix the hallucinations.

But I called it a "pilot success."

Success means the pilot didn't visibly fail.

The CFO asked about ROI.

I showed him a graph.

The graph went up and to the right.

It measured "AI enablement."

I made that metric up.

He nodded approvingly.

We're "AI-enabled" now.

I don't know what that means.

But it's in our investor deck.

A senior developer asked why we didn't use Claude or ChatGPT.

I said we needed "enterprise-grade security."

He asked what that meant.

I said "compliance."

He asked which compliance.

I said "all of them."

He looked skeptical.

I scheduled him for a "career development conversation."

He stopped asking questions.

Microsoft sent a case study team.

They wanted to feature us as a success story.

I told them we "saved 40,000 hours."

I calculated that number by multiplying employees by a number I made up.

They didn't verify it.

They never do.

Now we're on Microsoft's website.

"Global enterprise achieves 40,000 hours of productivity gains with Copilot."

The CEO shared it on LinkedIn.

He got 3,000 likes.

He's never used Copilot.

None of the executives have.

We have an exemption.

"Strategic focus requires minimal digital distraction."

I wrote that policy.

The licenses renew next month.

I'm requesting an expansion.

5,000 more seats.

We haven't used the first 4,000.

But this time we'll "drive adoption."

Adoption means mandatory training.

Training means a 45-minute webinar no one watches.

But completion will be tracked.

Completion is a metric.

Metrics go in dashboards.

Dashboards go in board presentations.

Board presentations get me promoted.

I'll be SVP by Q3.

I still don't know what Copilot does.

But I know what it's for.

It's for showing we're "investing in AI."

Investment means spending.

Spending means commitment.

Commitment means we're serious about the future.

The future is whatever I say it is.

As long as the graph goes up and to the right.

[Enid @ios_dev_alb]

New in SwiftUI 🚀

Use GlassEffectContainer to group Liquid Glass elements into one seamless, blended shape.

→ https://t.co/2EYlDNdQjq

[Enid @ios_dev_alb]

New in SwiftUI 🎉

Finally, we can make views automatically curve their corners to follow the shape of their parent using the 'concentric' corner style — making layouts look more consistent and polished.

→ https://t.co/2EYlDNdQjq

[Apple Coding Academy @acodingacademy]

🤯 Una de las grandes novedades de los sistemas 26 de Apple es un nuevo modelo de IA (¿Apple con IA?... me pinchan y no sangro) llamado SpeechTranscriber. Un modelo de transcripción de audio a texto con increíbles capacidades y sin limitación de tiempo al basarse en un modelo de streaming de datos.

👨🏻‍💻 Este modelo da soporte a la nueva API SpeechAnalyzer que sustituye a la ya deprecada SFSpeechRecognizer, permitiendo transcripción en tiempo real desde buffer de audio, de ficheros de audio o cualquier otra fuente de sonido como llamadas o videoconferencias.

🎤 La API puede devolvernos la marcas de tiempo por palabra con un TimeInterval y permitirnos en la reproducción del audio un seguimiento de cada palabra o trozo del texto en la grabación original como si fuera un karaoke. La API es 100% offline, sin necesidad de conexión a internet, 100% en dispositivo.

👩🏼‍💻 La transcripción es gestionada por una AsyncSequence, por lo que bastará hacer un for try await para obtener las palabras que se van entregando. Nos entrega una parte "volátil" que puede ser temporal, y luego la corrección final con todo el contexto. Una vez vayamos teniendo trozos supervisados, pasamos las palabras al modelo Translation que ya tenemos desde iOS 18 y que ahora está integrado en concurrencia estricta y puede usarse en ViewModels, y ya tenemos traducción en tiempo real en el dispositivo.

🤖 O también, una vez tenemos nuestra transcripción, podemos pasarla al modelo LLM de Foundation Model, y obtener resúmenes de lo hablado, búsqueda de temas importantes, síntesis, preguntas del contenido... todo 100% offline, 100% sin costes, 100% privado y en nuestro dispositivo... pero oye... que Apple no tiene nada de IA, ¿verdad?... 🤦🏻‍♂️
———
Somos Apple Coding Academy, la única academia del mundo ACN (Apple Consultant Network), y ya estamos preparando los programas con las versiones 26 para lanzarlos en septiembre.

[Mohammad Azam @azamsharp]

SwiftUI + Foundation Models + SwiftData = ♥️

* Persisting your model recommendations

[Majid Jabrayilov @mecid]

Not sure I understand it. Why do we need @concurrent when we have nonisolated + async combination? Is it provide the same functionality?

[Thomas Ricouard @Dimillian]

You can use Claude 4 Opus in Xcode!

[Niké de Samotracia @NikSamotracia]

Si a mí también me gusta el verano, pero de Vivaldi.

[Operador Nuclear @OperadorNuclear]

Imagina poder detectar un tumor oculto y, en el mismo acto médico, destruirlo sin afectar el tejido sano. Eso es la teragnosis: una técnica que une diagnóstico y tratamiento en un solo procedimiento gracias al uso de radioisótopos.

La clave está en combinar átomos radiactivos con moléculas diseñadas para buscar y adherirse a células específicas. Una vez inyectadas, estas moléculas localizan el objetivo (como un tumor) y lo hacen visible mediante radiación detectable por equipos como el PET. Esta es la fase diagnóstica.

Luego, otro radioisótopo —o el mismo con propiedades terapéuticas— emite una radiación diferente, como partículas beta o alfa, que destruyen únicamente las células enfermas. Todo ocurre a nivel celular, con una precisión milimétrica y sin dañar tejidos sanos cercanos.

Ya se está utilizando en hospitales españoles para tratar cánceres complejos. Con ¹⁷⁷Lu-PSMA-617, por ejemplo, se ha conseguido reducir el dolor en un 60 % y aumentar la supervivencia en pacientes con cáncer de próstata metastásico. También se emplea en tumores neuroendocrinos, cáncer de tiroides o incluso infecciones resistentes.

Esta técnica no solo es eficaz. Es profundamente humana. Cada átomo administrado representa una historia: personas que ganan tiempo, calidad de vida y esperanza.

España tiene el conocimiento y los centros preparados, pero necesita más inversión en ciclotrones, infraestructura y formación. Porque lo nuclear no solo genera electricidad: también puede sanar.

Esta publicación está basada en el excelente artículo de Pino Díez Álvarez-Buylla publicado en la revista Nuclear España (abril 2025) de la @SNEu235, que explica con detalle y claridad cómo esta técnica está revolucionando la medicina moderna.

https://t.co/VoHg3tPuDI

[Mohammad Azam @azamsharp]

Use defer { isLoading = false } to guarantee your loading spinner stops ⏳—whether login ✅ or fails ❌.

Clean, safe, and no duplicate code! ✨

#SwiftUI #iOSDev

[Thomas Ricouard @Dimillian]

Let's break it down. This time, I started with an empty Xcode project. Claude 4 one-shotted a fully working iOS app that can list and create posts (with a good UX) and read/write to a database. It compiled the app and took a screenshot to confirm that it's working. One prompt.

[Vincent Pradeilles @v_pradeilles]

SwiftUI gives you 2 ways to trigger animations: the modifier .animation() and the function withAnimation()

But do know what's the difference between the two? 🤨

Or when you should use one over the other?

Let me break it down for you 😌

[Majid Jabrayilov @mecid]

The SwiftUI framework introduced the onGeometryChange view modifier, and I am happy to say that it is backward compatible with iOS 16. The onGeometryChange allows us to track geometry changes of any view in SwiftUI.
https://t.co/s433QufWHR