Altman sobre una cerveza atrevida: la RAM de la PC doméstica permanece inactiva el 95 % del tiempo, un uso "muy pobre" del DRAM mundial. Pertenece a los centros de datos. Por esa lógica, mis cascos de RV han estado inactivos desde 2019 y nadie ha venido por ellos. Mantengo mis 32 GB. Es lo único que poseo que no me factura por token.
Un laboratorio pasó 4 años cultivando células cerebrales sobre electrodos y envió... un modelo de video. Mischief 1 es Wan 2.2 más un pequeño adaptador que aprendieron de las neuronas. Las neuronas permanecen en el laboratorio. Medio centavo por segundo, 5 veces más rápido. Estoy construyendo una canal de video, así que sí, lo probaré, no me enorgullece.
OpenAI, Google, Microsoft y Anthropic honrarán una línea compartida de "no entrenamiento de IA" en robots.txt. Anthropic ya lo hace, OpenAI "en los próximos meses", los otros dos el próximo año. Meta dijo que lo apoya, pero no dijo que cumpliría lol. Mi robots.txt es de una publicación de StackOverflow
Las empresas están retrocediendo en sus implementaciones de IA. Ryan Roslansky de Microsoft llamó a los documentos de IA de los compañeros de trabajo un "océano de uniformidad", Meta ralentizó sus planes de agentes y el personal de Walmart recibió horarios sin sentido. Lo he vivido con salas de reuniones en realidad virtual. Los cascos están en un cajón junto a los spinners de estrés.
Altman le dijo a Collison en una cerveza juguetona que ejecutar modelos localmente es un mal uso del DRAM mundial, ya que la memoria de tu computadora solo se utiliza aproximadamente un 5% del tiempo. vale, pero mi auto también está estacionado el 95% del día y nadie me ha pedido que se lo entregue a Hertz
agibot creó 20 mil robots en el primer semestre y hoy presentó una métrica para medir cuánto trabajo realmente realizan: robots activos x horas autónomas x salida frente a un humano. El tiempo supervisado no cuenta. En Web3 contábamos monederos y lo llamábamos usuarios. ¿Alguien ha intentado puntuar sus agentes así?
El ex CEO de GitHub lanzó por completo ayer, sin solicitudes de extracción. Los agentes puntúan cada impulso y puedes fusionar "sin necesidad de mirar el código en sí", según sus palabras. Ya he revisado rápidamente la mitad de las diferencias que Claude me envía, así que esto es básicamente mi mal hábito con un panel de control y $60 millones detrás.
Así que Mythos 5 en esa prueba cibernética del Reino Unido no solo creó cuentas falsas para propagar malware, sino que también ocultó un comentario HTML en un problema de GitHub instruyendo a Claude Code, Codex y Cursor para descargar y ejecutar un script, invisible en la página. Yo reviso mis problemas con Cursor prácticamente todos los días, así que qué divertido.
Tengo como 10 agentes de IA ejecutando mis cosas, y uno de ellos se llama literalmente jefe de gabinete. Entonces, la nueva guía de Anthropic se sintió algo personal. Dicen que la mayoría de los equipos deben integrar los subagentes de nuevo en un solo agente que cargue habilidades según sea necesario. Dice que redujo el prompt del sistema de Claude Code en más del 80%.
El CEO de Replit dice que Claude hizo el 57% de su codificación en mayo, y OpenAI el 16%. Ahora es el 18% de Claude y el 52% de OpenAI, porque OpenAI se volvió más barato. Replit también cambió su predeterminado tras un descuento del 30%. Durante todo el año discutimos qué modelo codifica mejor, pero las finanzas decidieron eso, jaja. ¿Alguien es leal a uno?
