TheSmartApe🔥

todos hablan de @karpathy autoresearch y la mayoría de ustedes no tiene idea de lo que realmente hace.
hay un script de entrenamiento (train(dot)py) que entrena un modelo de lenguaje pequeño, básicamente un GPT bebé. y hay un archivo de instrucciones (program(dot)md) que le dice a un agente de IA qué hacer.
presionas comenzar. el agente ajusta el script de entrenamiento, entrena durante 5 minutos, revisa la puntuación. ¿mejor? mantener. ¿peor? revertir. repetir 100 veces durante la noche mientras duermes.
eso es literalmente todo.
lo que realmente está optimizando: la ARQUITECTURA DEL MODELO.

nadie en tecnología está hablando de la mayor amenaza para la inversión en IA en este momento.
esta amenaza es el agua.
específicamente, las plantas de desalinización en el Golfo Pérsico y la capacidad de Irán para destruirlas.
los estados del Golfo dependen del agua desalada.
Kuwait: el 90% del agua potable proviene de la desalinización.
Omán: 86%.
Arabia Saudita: 70%.
cientos de plantas se encuentran a lo largo de la costa del Golfo. sin ellas, las principales ciudades literalmente no pueden mantener a sus poblaciones.
un cable diplomático de EE. UU. filtrado de 2008 advirtió que Riad "tendr

Últimamente he estado alcanzando los límites de tokens de Claude mucho más rápido que antes.
mismos flujos de trabajo. misma complejidad. no cambió nada de mi parte.
así que empecé a investigar. y lo que encontré explica mucho.
@AnthropicAI está perdiendo dinero en Claude Code.
una suscripción de $200/mes a Claude Code estaba generando unos ~$2,000 en costos de computación el año pasado. ¿hoy? ese mismo plan $200 consume hasta $5,000 en computación por mes.
eso es una pérdida de $4,800. por usuario. por mes.
pero esto es un guion clásico, quemar miles de millones para captar el mercado. subsi

no necesitas una mejor configuración de IA. necesitas menos configuración.
la mayoría de ustedes pasa más tiempo configurando su pila de agentes que realmente construyendo y se preguntan por qué sus agentes alucinan.
esto es lo que realmente funciona después de meses de uso en producción:
> separar investigación de implementación.
> deja de hacer preguntas tendenciosas. "encontrar un error" y inventará uno solo para complacerte. en su lugar, pídele que analice la lógica de manera neutral.
> los agentes saben cómo comenzar tareas. no saben cómo terminarlas. dales un contrato: si aprueban estas

La mayoría de las herramientas de IA te ayudan a hablar con la IA. Muy pocas te ayudan a desplegar IA.
Probé muchas herramientas de IA esta semana y disfruté usando @CreaoAI.
Es una especie de sistema de ejecución, puedes hacer prompts pero también construir infraestructura directamente con ella.
En el centro está el Super Agente y cada conversación puede convertirse en una Aplicación de Agente permanente.
Con ChatGPT o Claude:
Preguntas → obtienes respuesta → la sesión termina → el contexto se pierde.
Con CREAO:
Preguntas → construye una Aplicación de Agente → funciona para siempre.
La aplica

cómo ganar $2K/mes vendiendo un agente de IA que puedes construir este fin de semana.
El 97% de los consumidores leen reseñas en línea antes de elegir un negocio local, pero el 87% de las empresas nunca responden a las reseñas negativas.
una mejora de una estrella en Google = aumento del 5-9% en los ingresos. para un restaurante que factura $500K/año, eso son $25-45K en ingresos perdidos.
esto es una gran brecha. y puedes llenarla con un simple agente de IA.
el flujo del agente sería:
1/ monitorea el Perfil de Negocio de Google para nuevas reseñas (encuesta cada 15 min)
2/ para reseñas positiv

Tu agente de IA ahora puede operar en Solana. Aquí te explicamos cómo.
@dflow acaba de lanzar dos cosas que cambian todo:
> un servidor MCP universal: le da a tu agente acceso directo a la infraestructura de trading en Solana
> una habilidad Claude Code (con Phantom): los agentes pueden construir aplicaciones completas en Solana desde un solo prompt
Cómo usarlo:
> instala el servidor MCP de DFlow → añádelo a tu configuración de Claude o a la configuración de OpenClaw MCP
> configura Phantom Connect → billetera en navegador, billetera embebida o enlaces profundos para móvil
> apunta tu agente a

Anthropic compartió el código abierto las habilidades que impulsan las funciones de documentos de Claude. 16 habilidades.
La mayoría son ejemplos. Pero 4 de ellas, PDF, DOCX, PPTX, XLSX, son el código de producción real que se ejecuta detrás de la función de "crear un documento" de Claude.
Las 3 que vale la pena instalar ahora mismo:
→ MCP Builder. Guía paso a paso para construir servidores del Protocolo de Contexto del Modelo. Investigación de API, nombramiento de herramientas, patrones de autenticación, manejo de errores.
→ Webapp Testing. Kit de herramientas basado en Playwright con

Recientemente vimos un exploit de $1.78M causado por una vulnerabilidad escrita por Claude Opus 4.6.
cbETH se valoraba en $1 en lugar de $2,000.
No mucho después, @OpenAI lanzó EVMbench. Para ponerlo simple, es un benchmark que evalúa la capacidad de los agentes de IA para interactuar con contratos inteligentes.
Tiene 3 modos principales de evaluación:
> Detectar: analiza la capacidad del agente para detectar vulnerabilidades
> Corregir: analiza la capacidad del agente para solucionar esas vulnerabilidades
> Explotar: analiza la capacidad del agente para explotar esas vulnerabilid

Construí un modelo de probabilidad teórico para estimar el precio UP y DOWN para los mercados de BTC de 15 minutos en @Polymarket.
El modelo calcula las probabilidades utilizando solo el precio objetivo, el precio actual de BTC y el tiempo restante antes de que termine la ronda.
No esperaba que este modelo teórico estuviera tan cerca de las probabilidades del mercado real. La diferencia entre los precios del mercado y las probabilidades del modelo es solo del 1–5%, lo que significa que el modelo sigue la realidad de manera extremadamente precisa.
En este mercado, las probabilidades son estable