Vital Signs

Investment #Photograph #Automobiles #Wanderer #Idol #Finance #Data science #Health #Sport #News#Gadgets#ISFJ-T

[AI_Explorer @ai_explorer25]

This might be the most uncomfortable prediction you read this week.

Anthropic's CEO Dario Amodei believes 50% of all entry-level lawyers, consultants, and finance professionals could be wiped out in the next 1 to 5 years.

In a 47-minute conversation, he breaks down exactly which skills will survive the AI shift, and which professionals are about to become far more valuable.

Here's the part worth sitting with: the real divide won't be AI versus humans.

It will be the people who learn to leverage AI versus the people replaced by those who did.

The gap is already forming. Start learning AI now, not later.

[Jota. @jota_snchez]

Si vives con la mente acelerada, estresado y con la ansiedad siempre de fondo...

El creador de Dilbert 7 trucos mentales para desactivarla al instante:

1. Piensa en tu lecho de muerte

[William A. Wallace, Ph.D. @WilliamWallace]

Muscle aging is usually described as a function of time. In these adults, half of it tracked training history instead.

Researchers sampled muscle from young and older adults across a range of fitness levels, before and after one bout of exercise, measuring gene activity, lipids and metabolites in the same tissue. The age comparison held daily activity constant, matching older adults against young adults doing similar amounts. That matters, because the same group previously found that aging erodes mitochondrial capacity, walking stability and insulin sensitivity even in people who stay adequately active.

What had fallen in older muscle was cellular respiration, the reactions by which mitochondria turn fuel and oxygen into usable energy. Mitochondria sit between the contractile filaments of a muscle fibre, and their capacity sets how much work the fibre can do before it fails. The analysis tied the age differences to mitochondrial respiration, lipid handling, the stress response, and NAD, a molecule those reactions cannot run without.

In older adults who had kept training, half of those age-related differences were simply absent, and their profiles resembled those of young adults. The other half remained regardless of fitness. After the single exercise bout everyone mounted an immune and stress response in gene activity, and among the older adults the size of that response rose with fitness.

Nobody was assigned to train. Older adults who still train are the ones whose joints, health and circumstances allowed it, so part of what looks like a training effect is the reason they could train at all. Gene activity is not strength, size or function, and none of those were outcomes here. One muscle group, sampled once, in people compared against each other rather than followed over years.

Two studies that did assign the exercise point the same way. Melov trained fourteen older adults for six months and the mitochondrial gene signature shifted toward the younger profile, while their strength went from 59 percent below young adults to 38 percent below. Robinson gave twelve weeks of interval training and many age-related differences in muscle proteins reversed. Both assigned the exercise, which is what this study could not.

What nobody has established is which half is which. If the unresponsive half governs strength and function, training buys less than fifty percent suggests. If it is largely inert, the responsive half is the half that counts.

This suggests half of what gets measured as aging in muscle tracked whether someone kept training, and half did not move at all. Both numbers are worth carrying. Train for the half that answers, and plan around the half that will not.

Janssens et al., Nat Aging 2026;6(7):1482-1500 · PMID 42399371
Melov et al., PLoS One 2007;2(5):e465 · PMID 17520024
Robinson et al., Cell Metab 2017;25(3):581-592 · PMID 28273480

[ซึนซึน @svndw81]

ปี 56 ประชาธิปัตย์แถลงลาออกสส. ยกพรรคเพื่อร่วมเคลื่อนไหวร่วมกับกปปส.
พี่โพสต์เฟส “I Support PM Abhisit” ว่า “จัดเต็มครับเฮีย”

สภาพนี้หรอคะที่บอกเลือกเพื่อไทยมาตลอด

[From the Sell Side @ftssthai]

หนี้สินจีนในตลาดตราสารหนี้ตลาดเกิดใหม่

หนึ่งในเรื่องที่ From the Sell Side ได้ยินเป็นประจำจนเบื่อคือ จีนไม่ทำการกู้ (leverage) ที่สูง เนื่องจากจีนระมัดระวังและมีความฉลาดทางการเงินมากกว่าสหรัฐอเมริกา ที่กู้หนี้ยืมสินจนจะถล่ม ฯลฯ เพราะข้อมูลไม่ได้บ่งบอกอย่างนั้นเลย

[Rosana Ferrero 📈📊🙌 @RosanaFerrero]

🧠 Una de las mejores formas de comprender conceptos estadísticos es experimentar con ellos: cambiar parámetros, observar qué ocurre y construir la intuición a partir de la práctica.

Los mejores recursos:
https://t.co/nNRtZszFu3

#stats #cienciadedatos #Estadística #DataScience

[Hanako @hanakoxbt]

ANTHROPIC LEAKED A 4-AGENT SETUP THAT CUTS A CODEBASE AUDIT FROM 3 DAYS TO 20 MINUTES

you point it at a repo and walk away - it comes back with what breaks, ranked, patches already tested.

repo → map → 4 auditors → rank → fix → verify → report → back into the map

the map cuts the repo by blast radius, not by folder - skip it and four agents audit the same three files and miss the one that ships broken.

4 auditors run in parallel with separate contexts - deps, secrets, dead code, hot paths, and none of them sees another's findings.

rank is code, not an agent - sort by what breaks production, drop the duplicates, zero tokens.

the fixer only opens patches for the top slice - a hundred findings nobody acts on is a report, not an audit.

verify runs the suite on every patch and red goes back to the fixer - that patch only, never the whole batch.

the back edge into the map is the whole trick - accepted findings become rules, so next week starts where this one ended.

one human step in all of it: which fixes ship - 20 minutes instead of 3 days.

save this and read the full graph engineering course below ↓

[Dr. Carlos Arnaud @carlos_arnaud]

Siempre considera la #Desvenlafaxina cuando tengas como paciente a una mujer con síntomas de perimenopausia, con #SíntomasVasomotores y #SíntomasAfectivos

Una excelente opción clínica

No aumenta de peso
Ayuda a #Bochornos
No afecta función sexual
100 mg
Siempre en la mañana

[Vital Signs @VitalSigns27]

จบตรีเท่านั้นคือเลือดแท้ คงเป็นของมือค่าสุดอย่างเดียวในชีวิต ต้องหวงไว้เท่าชีวิต

[ไม่เชื่อครับ โม้🤗 @reno____o]

มีแบ่งแยกเลือดแท้ เลือดผสมจริงเหรอ ขอสอบถามคนเรียนโท ฬ

[nimdaex ฉีดแล้วร์ร์ร์ร์ร์ @nimdaex]

แต่การออกตัว พูดแรง ของโตโยต้าพี่ใหญ่ในไทยนี่ ถือว่า case study ได้เลย
แสดงให้เห็นว่า dna ญี่ปุ่น accord plaza ในไทยยังคงอยู่ ญี่ปุ่นยังมีแนวคิด ชนะไปด้วยกัน ไม่ว่า แบรนด์ไหน แต่ ญี่ปุ่น จะชนะไปด้วยกัน ให้คนประเทศที่ไปลงทุนชนะไปด้วย
ซึ่ง อะไรแบบนี้ สันดาน จีน ไม่มี

[ทุบกะลา ท้าฝัน @paichewee65779]

ขนาดนี้แล้ว ถ้ารัฐบาลยังเฉยก็ไม่ไหวนะ

[Vital Signs @VitalSigns27]

สู้มือ

[​𝖯𝖯 ‧〰︎★ @__zpjrz]

555555555555 วันนี้คุณแม่มาแนว Jurassic World 🦖😂 #ครูสุนีย์

[Srettha Thavisin @Thavisin]

พูดได้ถูกต้องและดีมากครับ

[Vital Signs @VitalSigns27]

อนาคตลูกหลานไทยในมือคนเหล่านี้

[MissV @MissV38601]

ชอบคลิปนี้มากกกก

[Vital Signs @VitalSigns27]

ทำมาหลายรบ.แล้ว? หัวใจดวง ที่ 180 กว่สแล้ว ไม่น่าจะดปลี่ยนกันได้ภายใน 4เดือนขแงรบ.นี้

[िहंदूसतािन. bratty @bkkk888]

@calendargurl_ @yasintara ทำแบบนั้นก็ไม่มีฮีโร่ตัวเป็นๆออกข่าวได้สิ ทำแบบปัจจุบันมันสร้างข่าวได้บ่อยๆ เรียกกระแส กลบกระแสได้

[Vital Signs @VitalSigns27]

โปรตอน/ วินฟาส

[kangg @kangg]

ญี่ปุ่นสอนให้คนไทยประกอบเครื่องยนต์เป็น แต่ไม่เคยให้เทคโนโลยีใดๆกับคนไทย

ไม่งั้นอยู่กันมา 50-60 ปี คนไทยรุ่นแรกๆที่ทำงานกับบริษัทรถญี่ปุ่นน่าจะมีทักษะด้านเทคโนโลยีจนแตกแขนงทำบริษัทเทคโนโลยียานยนต์ในไทยได้

ประเทศใน sea ที่รับจ้างประกอบรถญี่ปุ่นมานาน ไม่มีประเทศไหนมีทักษะด้านเทคโนโลยีจนถึงขั้นคนในประเทศตั้งบริษัทด้านยานยนต์ได้ขนาดนั้น

เครื่องยนต์ที่ใช้ในรถที่ขายใน sea ก็เป็นเครื่องที่ตกทอดมาจากญี่ปุ่น ญี่ปุ่นคิด ญี่ปุ่นทำ ไทยได้รับมาต่อยอด รุ่นเก่าจัดบ้างรุ่นเก่าน้อยบ้างว่ากันไป นานๆทีมีรุ่นใหม่ที่ปรับปรุงจากรุ่นเดิมใช้

เครื่องรถญี่ปุ่นรุ่นดีๆเทคโนโลยีล้ำๆ ไทยไม่เคยได้ใช้ในรถไทย

ส่วนการเรียนระดับอาชีวะ/ป.ตรีด้านเครื่องยนต์ในไทยก็ไม่ได้สอนด้านเทคโนโลยีขั้นสูงจนคนไทยไปสู่อุตฯยานยนค์ระดับโลกได้ แต่กาีเรียนด้านนี้ไทยแค่สอนให้รู้จักเครื่อง ดูเป็น ประกอบเป็น ซ่อมเป็น ข้อดีอย่างเดียวเราเลยได้เห็นคนไทยเปิดร้านซ่อมรถเยอะทั้ง มอไซค์ รถญี่ปุ่น แต่ซ่อมตามแมนวลมั้ย ซ่อมตามขั้นตอนมาตรฐานถูกต้องมั้ยก็อีกเรื่องนึง

บริษัทรถญี่ปุ่นจัดโครงการให้เด็กอาชีวะก็ crm ไม่ได้ให้ความรู้ขั้นสูงกับสถานศึกษา แต่เน้นให้รู้จักเครื่องยนต์ของตัวเอง ประกอบเป็น ซ่อมเป็น

[Morlex @0xMorlex]

Andrew Ng: "RAG" is becoming a "Graph" problem

This 1-hour deep dive shows why. Once agents can retrieve, judge, retry and call other agents, a simple RAG pipeline becomes something very different

Here are the 4 steps you must watching:

• 00:00 - Andrew Ng on why agents need iterative workflows
• 12:40 - turning RAG into a self-correcting retrieval loop
• 31:20 - building cyclic graphs with generate → critique → refine
• 55:40 - connecting specialized agents inside one shared graph

The steps: RAG → Self-RAG → Loops → Memory → Multi-Agent Graphs

Start learning it today, so you're building with it while everyone else is still catching up tomorrow

[Dhairya @dkare1009]

Most people use LLMs.
Very few actually understand how they work under the hood.

If you want to go from prompt user → real AI engineer, study these 9 concepts in order:

1️⃣ Transformers — attention, tokens, self-attention basics
https://t.co/65pkMfS4og

2️⃣ Transformer tricks — what makes them stable & scalable
https://t.co/mnUQYpQ9q2

3️⃣ From Transformers → LLMs — how scale changes behavior
https://t.co/uXOVnCsmGA

4️⃣ LLM training — where “intelligence” actually emerges
https://t.co/RFkBljQ8Pi

5️⃣ Instruction tuning & alignment — why fine-tuning matters
https://t.co/nmZB6JE0NK

6️⃣ LLM reasoning — why models fail + what improves them
https://t.co/UY8V9bZjAU

7️⃣ Agentic LLMs — models that plan, call tools, and act
https://t.co/EZbxuxBimR

8️⃣ LLM evaluation — measure beyond demos & vibes
https://t.co/yZ4Uig7uGw

9️⃣ What’s next — trends that actually matter

Bookmark this. Study step-by-step. Your prompts will level up — and so will your builds.

CC: Author

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

DeepSeek has open-sourced DeepSeek Harness.

(crossed 35k stars in a few hours)

it is built around one core idea: everything is a plugin

let me explain what that means:

the model adapter, the tool registry, the session log, and the agent loop itself are all plugins in DeepSeek Harness (dsh). every one of them can be swapped for your own.

that matters because changing how an agent assembles context usually means editing the framework's own source, or forking it and paying for that fork on every upgrade.

the mechanics that make it work:

→ a plugin claims a stable key like ctx .tools or ctx .llm, and other plugins find it by that key instead of importing a concrete implementation.

→ dependencies are declared rather than hand-sequenced, so load order falls out of what each plugin requires.

→ registrations are reversible, so unloading a plugin unwinds everything it registered.

→ one event, agent/pre-step, decides what the model sees. listeners can rewrite the claimed messages or reject them, which is where nearly all custom context engineering would land.

→ the session log is append-only and covers system prompts, reasoning, tool calls, subagent scheduling, and every context injection.

that last one is what i would actually reach for.

logging tool calls is standard, and when an agent misbehaves you are still guessing at what was in the window. here, model-visible means logged, asserted at runtime, so a new model-visible input requires a new session event.

deepseek was the last major lab shipping coding-grade models without a first-party harness to train against, and it now ships one that can delegate subagent work to Claude Code and Codex.

link to GitHub repo: https://t.co/Q7jrt6qxvk

if you want the full anatomy of what a harness actually contains, the article is quoted below.

[mireia. @heymireia]

El CEO de Google dándose cuenta de que uno de sus propios ingenieros de Cloud se subió a un escenario a construir una app entera con Claude en 26 minutos y acaba de filtrar todo el proceso gratis