cuelebre

Will code for food

[Oliver Prompts @oliviscusAI]

Someone open-sourced an Android emulator that runs in Docker.

It's called docker-android. One docker command spins up a complete Android device with ADB port-forwarding, KVM, and GPU acceleration.. fully headless and CI-ready.

100% Open Source.

[Ayaan 🐧 @twtayaan]

🚨 S3 is no longer just Object Storage.

Yesterday (April 7, 2026), AWS officially launched Amazon S3 Files.

This is the biggest update to S3 in 20 years.

It can:
→ Mount S3 buckets as native file systems
→ Provide sub-millisecond file access
→ Handle POSIX permissions (UID/GID) natively
→ Connect to Lambda, EC2, and EKS directly
→ Eliminate the need for s3fs or data staging

Your AI agents can read/write to S3 like a local disk, while your data team access the same objects via API.

DevOps just got a massive upgrade.

Source: https://t.co/gwGIhDlInU

[Tech with Mak @techNmak]

For 38 years, computer scientists believed Dijkstra's algorithm was optimal for sparse graphs.

The logic seemed airtight:

Dijkstra sorts vertices by distance.
Sorting has a lower bound of O(n log n).
Therefore shortest paths can't be faster.

5 researchers proved the assumption wrong.

The trick: combine Dijkstra's priority queue with Bellman-Ford's dynamic programming. Divide and conquer on vertex sets. Shrink the frontier.

Result: O(m log^(2/3) n)

First improvement for directed graphs since Fibonacci heap in 1987.

Tsinghua. Stanford. Max Planck. 17 pages.

[Erick @ErickSky]

🚨 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👇

[dax @thdxr]

HAHAHAHAHAHA

[Nenad Zaric @ZaricNenad_]

Monitoring the internet for new .zip domains

https://t.co/qbYiOY0F82

[Jeff Geerling @geerlingguy]

My book Ansible for DevOps is free for #AnsibleFest! Grab a copy using this link: https://t.co/F0ckjM2EEa

[Sam Bowne @sambowne]

New CRISPR-based map ties every human gene to its function https://t.co/A6EqT1w65P

[emilio lindosa lucas @411emilio]

Visualización de la música para los que no somos sinestésicos (o la simetría OPTIC(a) de las variaciones Goldberg) https://t.co/lAg9T9kqII a través de @emulenews

[PT SWARM @ptswarm]

📝New research by @a13xp0p0v: "A Kernel Hacker Meets Fuchsia OS"

Fuchsia OS is based on the Zircon microkernel and developed by Google. Alexander assessed it from the attacker's point of view.

Read the article: https://t.co/meuKtNLChu

[cuelebre @SQLbre]

@baumannzone Madrugar. Despues de comer no me llega suficiente sangre Al cerebro

[reaktorplayer @reaktorplayer]

FoxDot : https://t.co/oLz8sAaImS Live coding with Python – Make music with Python and SuperCollider.

[Hacker News Bot @newsycombinator]

Rancher Desktop, a Docker Desktop Replacement https://t.co/hTfKZmJVcC

[DevOps Borat @DEVOPS_BORAT]

To make error is human. To propagate error to all server in automatic way is #devops.

[Sebastian Caceres @sebiwicb]

Service mesh => https://t.co/mDWwODiFUW

[@jschnatterer @jschnatterer]

After years of working with @jenkinsci , I only recently found out about two very helpful collections of utility #groovy scripts:

- the official one: https://t.co/wF9XDqo2qk
- and the one by @sag47:
https://t.co/yXR9HBMQNp

[Binni Shah @binitamshah]

GoKart : It finds vulnerabilities using the SSA (single static assignment) form of Go source code - A static analysis tool for securing Go code : https://t.co/pz0OSweEpN credits @praetorianlabs

[nikhil @jhanikhil]

in cursed news: today I wrote some Kubernetes YAML that is *also* valid AT&T syntax x86_64 assembly (both print hello world)

[nixCraft 🐧 @nixcraft]

Oooooh my god!!! Real life application of Python... wait for it.