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Aquí hay algo que vale la pena reflexionar: los antiguos egipcios podían construir las pirámides, pero no podrían haber construido el Empire State Building. ¿Por qué? Diferentes restricciones, diferentes herramientas, diferentes sistemas de pensamiento.
El paralelo es sorprendente cuando miramos la ingeniería de software. Durante décadas—realmente, desde los años 70—hemos estado iterando de manera incremental. Mejores lenguajes, frameworks, metodologías... claro. Pero ¿transformador? ¿Mejoras de orden de magnitud? No exactamente.
Luego llegó la IA. Y de repente, el juego cambió.
Lo que estamos

¿Estás aumentando tu presencia en X ahora mismo? Básicamente, estás adelantándote a todos los que todavía duermen sobre lo que está sucediendo.
La plataforma está implementando una integración de IA seria y tecnología de vanguardia que está transformando la forma en que fluye la información a nivel global. Esto no son solo actualizaciones de la plataforma, sino que se está convirtiendo en el pulso en tiempo real donde todo se rompe, se discute y se difunde. Ya sea que estés siguiendo movimientos del mercado, monitoreando actualizaciones de proyectos o manteniéndote al día con los desarrollos d

¿Sabes cuál es la verdadera ventaja de las herramientas de bajo código? No se trata de que puedas construir cosas sin entender programación.
Lo más importante es que te liberan de ese estado de parálisis de «pensar demasiado antes de empezar».
El problema de muchas personas está en eso. Quedan atrapadas en sus mentes, repitiendo, planificando en exceso, cuestionándose a sí mismas… y como resultado, no hacen nada. Una idea muere así.
La genialidad de este tipo de herramientas es que rompen ese ciclo vicioso. Te permiten empezar directamente, aprender mientras haces, y avanzar rápidamente de 0 a

Lo que hace que la IA sea única es su capacidad para generar respuestas completamente personalizadas en cuestión de segundos, lo que cambia las reglas del juego para los aprendices. En el pasado, dependíamos de expertos para ahorrar tiempo—evitar caer en esos errores conocidos. Pero ahora la lógica es diferente: cuando los errores pueden corregirse de inmediato y el conocimiento puede ser entregado con precisión a tu nivel de comprensión, el modelo tradicional de dependencia de expertos se vuelve un poco obsoleto. Esto es especialmente cierto en la inversión en criptomonedas y el aprendizaje s

Imagina esto: dos tipos que empiezan desde cero ahora mismo.
Tipo #1 devora cada guía de flujo de trabajo de IA, busca las técnicas de prompts más recientes, mira interminables tutoriales de YouTube sobre optimización de IA.
¿Y el Tipo #2? Él simplemente sigue hablando con la IA. Iterando. Probando. Refinando sus preguntas en función de lo que realmente funciona.
Los tipos como el #2 siempre salen ganando. Cada vez.
La diferencia no está en conocer los trucos más recientes, sino en usarlos. La teoría muere en la práctica. Aquellos que realmente *experimentan* con IA terminan siempre a kilómetr

Hay un fenómeno interesante que vale la pena destacar: algunas aplicaciones de IA están explorando un nuevo modo de interacción: los usuarios no ven la IA solo como una herramienta que usan una vez y ya está, sino que van construyendo poco a poco una relación continua. Cada conversación, cada interacción influye sutilmente en la dirección de la personalidad y las respuestas de este personaje de IA, e incluso puede moldear su trayectoria de crecimiento. En pocas palabras, es como criar un compañero de IA que recuerda quién eres: recordará tus preferencias, lo que has dicho, y el historial de in

El producto finalmente funciona. Sin embargo, pasé unas sólidas 2 horas depurando—honestamente, ese esfuerzo no es ninguna broma. Realmente te hace valorar cuánto esfuerzo se invierte en construir y mantener software. Los desarrolladores merecen mucho más reconocimiento por lidiar con estas cosas.

Esto ya no es solo una victoria, sino más bien un cambio de página.
Cuando los desarrolladores dejan de defender arduamente sus elecciones tecnológicas y en su lugar muestran directamente productos que ya funcionan, toda la discusión en realidad debería llegar a su fin.
El estado de las pruebas de conocimiento cero está cambiando silenciosamente. De ser un concepto que se discute y se vuelve a debatir constantemente, está evolucionando gradualmente hacia algo que la gente simplemente construye directamente. Este cambio refleja el punto crítico en el que la tecnología pasa de la validación teór

Recordando una frase del profesor de la clase de algoritmos en la universidad, en ese momento todos nos reímos: No pierdas tiempo aprendiendo cómo escribir código, en unos años las máquinas generarán automáticamente, solo necesitas entender la arquitectura del sistema y los diagramas de flujo.
En ese entonces pensábamos que ese tipo estaba presumiendo. ¿Y ahora? Resulta que tenía bastante razón.
Los últimos ocho años, el mundo de la programación ha cambiado realmente rápido. Las herramientas de automatización son cada vez más potentes, y la eficiencia en la generación de código ha aumentado de

Miden selecciona no ser compatible con EVM, en esencia, es una consideración de diseño arquitectónico — y no una crítica a EVM en sí misma.
La diferencia clave radica en esto: Miden traslada la lógica de ejecución del chain al lado del usuario, manteniendo los datos de estado fuera de la cadena, y solo enviando la prueba a la cadena para su verificación.
Comparando con la idea de EVM, se puede ver la diferencia. EVM realiza la verificación y la ejecución en la cadena, y cada nodo debe ejecutar la lógica. Estas dos arquitecturas son completamente diferentes — una en la que el usuario realiza lo

La postura pro-tecnología de la administración Trump impulsa el auge de la IA y los centros de datos en Texas
La convergencia de tres tendencias principales está remodelando el panorama de infraestructura de Estados Unidos: el regreso de Trump a la Casa Blanca trae impulso a la desregulación, la adopción de inteligencia artificial se acelera a nivel mundial y Texas emerge como el epicentro de la expansión de centros de datos.
¿Por qué Texas? Los costos de energía más bajos, las políticas favorables a los negocios y la infraestructura existente lo convierten en la opción natural para los gigant

Avances en la Prueba ZK: Bloques Finalizados en Segundos
Un avance importante en la tecnología de pruebas de conocimiento cero está transformando la escalabilidad de Layer2. Los últimos desarrollos permiten pruebas ZK instantáneas que se ejecutan directamente en GPUs de uso general, eliminando los períodos de espera tradicionales para la finalización que han afectado a las soluciones L2.
Los principales métricas de rendimiento cuentan la historia: un rendimiento sostenido que alcanza aproximadamente 15K TPS con una arquitectura de ejecución modular. Esto no es solo una mejora incremental, sino

Es hora de ponerse serios con Rust. El ecosistema está impulsando a los desarrolladores en esta dirección, y hay razones sólidas para ello: rendimiento, seguridad de memoria y la capacidad de escribir contratos inteligentes seguros hacen que sea esencial para cualquiera que construya en Web3. Ya sea que estés trabajando en infraestructura blockchain o en protocolos en cadena, las habilidades en Rust se están convirtiendo en imprescindibles.

¿Por qué incluso los ingenieros de IA de primer nivel luchan por prever el crecimiento explosivo de los sistemas que ellos mismos crearon? La respuesta radica en una peculiaridad fundamental de la cognición humana: nuestros cerebros están wired para procesar progresiones lineales, no expansiones exponenciales. Naturalmente esperamos que las cosas crezcan en líneas rectas, pero las tecnologías transformadoras explotan a lo largo de curvas que nuestra intuición simplemente no puede comprender. Este punto ciego cognitivo hace que investigadores y arquitectos subestimen repetidamente las capacidad

Día 25 de pruebas de Opus 4.5—aún buscando esa cosa que no puede manejar. Cada mañana vuelvo a intentarlo, tratando de encontrar el límite. ¿Hasta ahora? Es bastante sorprendente lo capaz que se ha vuelto. El panorama de la IA sigue cambiando más rápido de lo que nadie esperaba. Te hace preguntarte qué es realmente imposible ahora, o si simplemente nos estamos quedando sin casos de prueba creativos. El límite sigue moviéndose. ¿Con qué están topándose realmente las personas en este momento?

El equipo central de tecnología de una de las principales empresas de IA recientemente utilizó una herramienta de programación de IA para reproducir en solo una hora todo su sistema de coordinación distribuida, que su equipo había perfeccionado durante un año.
¿De qué nos habla esto? Hasta qué punto ha avanzado la productividad de la IA.
Lo más interesante es que, en el círculo tecnológico de Silicon Valley, las grandes empresas a menudo no evitan reconocer públicamente las innovaciones de sus competidores. Esta actitud de «confianza plena» refleja un respeto por el progreso tecnológico en sí

DeepSeek a principios de año publicó su último artículo titulado «mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections», en el que también participó el fundador Liang Wenfeng. Se trata de un artículo técnico profundo y accesible sobre la arquitectura subyacente, cuyos puntos destacados se pueden entender así:
En primer lugar, la estabilidad del entrenamiento de los modelos grandes mejora notablemente. El HC (conexiones residuales mejoradas) de versiones anteriores tenía un rendimiento realmente impresionante, pero presentaba un problema — el proceso de entrenamiento era propenso a fallar. mHC resuelve

Mucho de la conversación actual sobre IA se queda atrapada en ciclos de hype y narrativas de moda. Todos están obsesionados con la arquitectura del modelo, métricas de rendimiento, puntuaciones de benchmarks, pero ¿dónde está la sustancia real?
El verdadero problema: la gente debate sobre estos indicadores en un vacío. Rara vez hay una base en resultados tangibles y del mundo real. ¿Qué funciona realmente? ¿Qué valor medible crea? Esas preguntas se pierden en el ruido.
Hasta que la discusión se enfoque en aplicaciones concretas e impacto demostrable en lugar de métricas teóricas, solo estamos

¿La «Triángulo de la imposibilidad» de la cadena de bloques ha sido realmente roto?
Recientemente, V神 publicó un artículo que ofrece una respuesta clara. Hablando de este problema difícil, los profesionales del sector lo tienen muy claro: la descentralización, la seguridad y la escalabilidad son características que a menudo no se pueden tener todas a la vez. Cualquier cadena pública debe hacer un equilibrio entre estas tres, y elegir dos suele implicar sacrificar la tercera.
En su análisis más reciente, V神 explica en detalle cómo resolver gradualmente esta situación. Señala que, en el pasado,

Los motores mundiales generados por IA podrían ser un cambio radical para el entrenamiento de modelos de RL. Piénsalo: en lugar de gastar recursos masivos construyendo entornos simulados desde cero, estos sistemas podrían generar automáticamente escenarios de entrenamiento complejos y diversos. Esto podría reducir drásticamente la carga computacional y desbloquear nuevas posibilidades para desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo más sofisticados. Las aplicaciones potenciales en blockchain, juegos y sistemas autónomos son bastante prometedoras. Vale la pena estar atento a cómo evolucion