Claw-code, una reescritura limpia de Claude Code filtrado, es ahora el repositorio de GitHub de más rápido crecimiento, alcanzando las 100.000 estrellas en un día. Anthropic está tratando de contener al genio liberado de la botella, y los repositorios de GitHub que contienen código filtrado se eliminaron debido a un aviso de la DMCA.

El Grupo Toyota lidera, con Lexus en el primer puesto y Toyota en el segundo, seguidos por Suzuki, Subaru y Honda. Tras el dominio nipón, aparece Tesla en sexta posición, seguida por BYD en séptima. Smart, Mazda y Mitsubishi cierran el top 10. De esta manera, de las 10 primeras posiciones, siete son japonesas. En el extremo opuesto de la clasificación se encuentran Land Rover, en último lugar; en MG en el penúltimo y con Lynk & Co por delante de ellas.

Cuando lo presentamos, Chesskelet ya impresionaba con sus 377 bytes de código ensamblador Z80. Álex siguió optimizando hasta dejarlo en unos brutales 354 bytes que juegan al ajedrez de verdad. Para validar el récord, tuvo que presentarlo en directo ante público en un club de ajedrez (requisito indispensable de Guinness). El momento fue épico y muy divertido. Aquí podéis verlo

Cuando se limita el uso de las VPN, pueden aparecer riesgos importantes que no siempre son visibles ni evidentes.

Hace algo más de un año desde que Elon Musk mediante su compañía Neuralink implantó exitosamente un chip en el cerebro de un paciente que tras un accidente se había quedado tetrapléjico devolviéndole a este la capacidad de mover un ratón utilizando su pensamiento lo que le daba una autonomía y capacidad para realizar numerosas actividades que desde el accidente no podía. Desde entonces la compañía dedicada a la neurotecnología ha implantado este chip 21 otros pacientes, y es que las capacidades de este proyecto son amplísimas y podrían cambiar

Un equipo de investigadores acaba de revelar una de las limitaciones más preocupantes de los modelos de inteligencia artificial que analizan video: cuando se les exige no solo responder preguntas, sino también señalar exactamente donde y cuando ocurre la evidencia en el video, su rendimiento cae prácticamente a cero.