Rusticus

Blinking cursor

[Míriam González @miriamgonp]

Me está costando horrores conseguir lo que necesito y casi todos los bloqueos son burocráticos. Tampoco es tan difícil lo que pido.

Secuenciar mi tumor y desarrollar vacuna a partir de ahí.

Bueno pues tardamos tanto que ya tengo extendida la metástasis.

En hueso estaba más tranquila, no es órgano vital, pero en hígado la cosa cambia, y si salta a cerebro, que es el siguiente sitio ya estoy perdida y no hay vacuna que valga.

Tengo el dinero, tengo los medios, pero lo que no tengo es tiempo para malgastarlo en burocracias paradas porque es agosto

[𝔸𝕦𝕝𝕒𝕤 𝕀𝕟𝕥𝕖𝕝𝕚𝕘𝕖𝕟𝕥𝕖𝕤 @AulasInteligent]

Interesante artículo de Demis Hassabis.

[Pablo Tovar @pablotovar]

Carl Jung dijo:

No importa cuán aislado est��s y cuán solo te sientas, si haces tu trabajo verdadera y conscientemente, aliados desconocidos vendrán a buscarte.

[Aakash Gupta @aakashgupta]

The math on this image is insane.

New Horizons transmitted at 2,000 bits per second from 3 billion miles away. Slower than a 1990s dial-up modem. It took 16 months to download all the flyby data.

The spacecraft had to hit a target box 100km wide, arriving within 150 seconds of schedule, after 9 years of flight. Miss it and the preloaded observation commands point at empty space.

Ten days before arrival, the spacecraft crashed and went into safe mode. Engineers had 72 hours to restore everything.

The probe is now 5 billion miles out, still whispering data back to Earth. We got 50 gigabits of Pluto photos using technology slower than your phone’s bluetooth.

[Codetoday Unlimited @codetoday_]

Did you know?

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[JOSE M.SERNA GARCIA @josemmol]

#BuenosDiasATodos hoy parece que el calor cede por el SURESTE. Quizas tambien ayude esta colección de cielos nocturnos que voy dejando por aqui en composiciones de apenas 1 minuto.
HOY desfilan cielos de Murcia-Albacete-Almería.

#cielosESA @AstronomiaRivas @geologoenapuros

[François Chollet @fchollet]

You can't automate what you don't understand.

[Andrej Karpathy @karpathy]

+1 for "context engineering" over "prompt engineering".

People associate prompts with short task descriptions you'd give an LLM in your day-to-day use. When in every industrial-strength LLM app, context engineering is the delicate art and science of filling the context window with just the right information for the next step. Science because doing this right involves task descriptions and explanations, few shot examples, RAG, related (possibly multimodal) data, tools, state and history, compacting... Too little or of the wrong form and the LLM doesn't have the right context for optimal performance. Too much or too irrelevant and the LLM costs might go up and performance might come down. Doing this well is highly non-trivial. And art because of the guiding intuition around LLM psychology of people spirits.

On top of context engineering itself, an LLM app has to:
- break up problems just right into control flows
- pack the context windows just right
- dispatch calls to LLMs of the right kind and capability
- handle generation-verification UIUX flows
- a lot more - guardrails, security, evals, parallelism, prefetching, ...

So context engineering is just one small piece of an emerging thick layer of non-trivial software that coordinates individual LLM calls (and a lot more) into full LLM apps. The term "ChatGPT wrapper" is tired and really, really wrong.

[HispaSat @Hispasat]

Ya estamos realizando las primeras altas y esto va como un 🚀
200/10 Mbps vía satélite en cualquier lugar de España #Conéctate35 ¿A qué esperas?

[Eduardo Manchón @eduardomanchon]

Freepik es, ahora mismo, la empresa de software más relevante de España. No solo por tamaño, sino por factores que la hacen única y capaz de competir en innovación con los grandes. Abro hilo y lo explico 👇

[Jaime Gómez-Obregón @JaimeObregon]

✍️ ¿Cómo funcionan las listas de espera en la sanidad pública?

Todo sería más fácil si las autoridades sanitarias publicaran datos detallados y actualizados a diario —o, al menos, semanalmente— de las listas de espera en cada especialidad.

Pero no hay datos. O yo no los encuentro. Todo lo que veo son unos indicadores agregados que publica el Ministerio dos veces al año. Y que no sirven para nada: son dos fotogramas borrosos de una película en la que, literalmente, nos va la salud.

📊 Hechos

1️⃣ Ayer pido cita con el especialista y me la dan para mayo de 2026: eso son 394 días de espera.

2️⃣ Mi amiga Oksana pidió cita el 12 de febrero y se la dan para el 22 de diciembre: 313 días de espera.

Ambos en la misma ciudad, para la misma especialidad (oftalmología) y con la misma prioridad, aunque en diferente centro de salud.

Esto es un problema clásico de teoría de colas:

— λ es la tasa de llegada de pacientes
— μ es la tasa de pacientes atendidos

Asumo que el sistema es dinámico: μ, por ejemplo, decrecerá en agosto porque hay más sanitarios de vacaciones. Supongo que λ también es función del tiempo, porque la población del territorio fluctúa durante el año, entre otras razones.

Otra simplificación válida para entender la dinámica de colas del sistema sanitario: aceptar que la dinamicidad es cíclica y tiene período anual. Esto es, que las variaciones en λ y μ son todos los años, a grandes rasgos, las mismas:

λ(t) = λ(t + T), μ(t) = μ(t + T), con T=365

El tiempo que un paciente pasa en el sistema es W, y el tiempo que pasa esperando es Wq. Como el tiempo en la consulta médica (minutos) es despreciable frente al tiempo de espera (meses), podemos aceptar que:

Wq ≈ W

Para simplificar aún más, consideremos que todos los pacientes tienen la misma prioridad.

Sea el 1 de enero de 2025 el origen de tiempo y A el día de entrada de un paciente a la cola. Entonces:

A[Jaime] = 92 días
A[Oksana] = 42 días

Pero:

— W[Jaime] = 394 días
— W[Oksana] = 313 días

Es decir, que yo entro a la cola 50 días más tarde que Oksana, pero salgo 81 días después. ¿Por qué? No hay transparencia en los datos ni en los algoritmos, así que solo puedo hacer suposiciones.

❓ ¿Cómo se asigna un médico especialista a cada nuevo paciente que entra al sistema?

— Un criterio simple es hacerlo por turnos rotativos («round robin»). Pero esto no es óptimo ni balancea la carga.

— Otra opción es asignarlo al especialista con menor cola en cada momento. Esto balancea la carga, pero castiga con más trabajo a los médicos más eficaces.

🧐 ¿Se está deteriorando el sistema?

En teoría de colas, un sistema es estable si cumple que, en promedio y a largo plazo:

λ ≈ μ

Pero en 50 días el tiempo de espera ha aumentado en 81 jornadas, lo que sugiere que el sistema podría ser inestable (estar divergiendo), al menos en estos momentos y para esta especialidad. Es decir; cada día que pasa el sistema sanitario estaría más tensionado, y los tiempos de espera serían cada vez mayores.

Hemos dicho que el sistema es cíclico. Si además fuese estable o convergente, entonces el rápido crecimiento de W en estas semanas tendría que anularse con un decrecimiento compensatorio en otro momento del año. Marzo es temporada alta de gripe, pero la especialidad en cuestión es oftalmología… ¿es esta demanda estacional? No se me ocurren razones. ¿Será entonces la oferta de oftalmólogos lo estacional aquí? No sé…

Otra posibilidad: lo que está sucediendo es que el sistema se está degradando lentamente (λ > μ). Esto significa que el sistema público es insostenible en el largo plazo y se está hundiendo a cámara lenta.

⚙️ ¿Qué soluciones hay?

Me han dado 394 días de espera: más que una cita, es un insulto. Quejarme no arregla nada, así que aquí van algunas soluciones. No es física cuántica; son propuestas de cajón. Y si alguna ya está en marcha… es evidente que, por lo que sea, no está funcionando bien:

1️⃣ Implementar un sistema que capture y publique datos anonimizados y actualizados a diario del estado del sistema y sus dinámicas: λ, μ y W de cada especialista y especialidad, centros de salud, agendas de los médicos, indicadores de carga del sistema, de sus partes, KPI de evolución temporal… Microdatos y un cuadro de mando integral.

2️⃣ Definir un algoritmo dinámico, público y auditable de asignación de pacientes a especialistas. Nada de cajas negras; nada de manipulación para colar a los amigos. Entradas: calendario laboral de cada profesional, tipo de patología, urgencia, edad del paciente… Esto permitiría balancear el sistema y detectar cuellos de botella antes de que se cronifiquen.

3️⃣ Incrementar temporalmente μ: más especialistas, más consultas, más eficiencia… Esto descongestionaría el sistema y reduciría W incluso aunque el sistema permanezca inestable en el largo plazo. Aunque solo fuese temporal, un aumento puntual de capacidad provocaría una reducción duradera del tiempo promedio de espera.

👉 Esto último es lo que hizo el primer gobierno de Aznar en 1996: abrir los quirófanos por las tardes. Fue caro y no resolvió el problema de fondo, pero alivió la situación durante algún tiempo.

🎉 Comentario final

Sé que la realidad es bastante más compleja que estas notas mías en una servilleta. Solo intento entender lo que la sanidad pública no me explica, y que está manifiestamente roto.

[Tinybird @tinybird]

Tinybird Forward is live on @ProductHunt!

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[Carlos Sánchez @chocotuits]

La mayoría de la gente no es consciente de lo peligroso que es compartir el DNI sin marca de agua.

Por eso hemos creado Saferlayer, una herramienta gratuita para proteger tus documentos y evitar estafas.

Enlace a la app y explicación más detallada a continuación 👇

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

95% of Jupyter Notebook users don't know these five awesome tricks:

[Jaime Gómez-Obregón @JaimeObregon]

Me gusta mucho Justicio¹, una innovadora herramienta para consultar boletines oficiales y otros corpus jurídicos con la potencia que brinda la IA.

Sería un sueño conectar estas ideas con las que exploré en @BOCantabria, @BORMECantabria, SuperBOE² y mi propuesta para un nuevo boletín oficial³.

En abril me reuní con un consejero y dos directores generales para proponerlo. Fue una total pérdida de tiempo. La brecha entre los servicios públicos digitales que tenemos y los que podríamos tener comienza a medirse en años-luz.

[Brett Adcock @adcock_brett]

Anthropic announced Claude can now use computers through direct screen interaction (in public beta)

The AI model can move cursors, click, and type by analyzing screenshots - reaching 14.9% on OSWorld benchmarks, double the next-best AI model

[OpenAI @OpenAI]

You can now bring GPTs into any conversation in ChatGPT - simply type @ and select the GPT.

This allows you to add relevant GPTs with the full context of the conversation.

[Rusticus @Rusticus_j]

April 2023. 🥵🥵 Data source: IFAPA. Osuna weather station (Andalusia-Spain).

[El Estoico® (Pepe García) | Estoicismo en español @ElEstoicoEsp]

5 ideas para fortalecer la atención a diario:

👇

[Rusticus @Rusticus_j]

Modo vacaciones:
Training a sequential model to generate simple #SQL queries.
#keras