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Awe: Un Nuevo Compilador ALGOL W

2025-04-12
Awe: Un Nuevo Compilador ALGOL W

Awe es un nuevo compilador para el lenguaje de programación ALGOL W, sucesor de Algol 60. Es una implementación completa del lenguaje según se describe en la Descripción del Lenguaje ALGOL W de junio de 1972. Awe debería compilar código escrito para compiladores ALGOL W OS/360 con modificaciones mínimas. Las características incluyen asignación de registros dinámica, manejo de cadenas, números complejos y un sistema de E/S estándar. El proyecto agradece a Hendrick Boom y otros por sus contribuciones.

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Desarrollo

Clonación de VM y Generación de Números Aleatorios en Linux: Implicaciones de Seguridad y Soluciones

2025-04-12
Clonación de VM y Generación de Números Aleatorios en Linux: Implicaciones de Seguridad y Soluciones

Este documento analiza las implicaciones de seguridad de restaurar múltiples clones de VM desde una sola instantánea. Linux expone tres interfaces principales de RNG: /dev/random, /dev/urandom y la llamada al sistema getrandom. Clonar VMs conduce a estados inconsistentes de RNG debido a varios parámetros (como datos del temporizador o salidas de instrucciones CPU HWRNG) que se mezclan en cada resultado. El artículo examina diferentes implementaciones de RNG en núcleos más nuevos y antiguos y propone soluciones: reinicializar el RNG después de la restauración, usar el dispositivo virtio-rng y aprovechar el mecanismo VMGenID (introducido en Linux 5.18 y posterior) para solucionar estados inconsistentes de RNG después de la clonación.

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Desarrollo Clonación de VM RNG de Linux

PyReason: Software de Inferencia Explicable para Razonamiento Basado en Grafos

2025-04-12
PyReason: Software de Inferencia Explicable para Razonamiento Basado en Grafos

PyReason es una herramienta de inferencia visual que utiliza reglas lógicas y hechos para razonar sobre estructuras de grafos. Admite grafos anotados con valores reales y lógica temporal, ofreciendo instalación de biblioteca Python, soporte paralelo multinúcleo (solo Python 3.9 y 3.10), y documentación y ejemplos de código completos. El software se publicó con un artículo y tiene licencia de permiso de marca registrada de la Arizona Board of Regents/Arizona State University.

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Desarrollo razonamiento en grafos

Rust CUDA: Llevando la Computación GPU de Alta Velocidad a Rust

2025-04-11
Rust CUDA: Llevando la Computación GPU de Alta Velocidad a Rust

El proyecto Rust CUDA tiene como objetivo convertir a Rust en un lenguaje de primera categoría para la computación GPU extremadamente rápida utilizando el CUDA Toolkit. Proporciona herramientas para compilar Rust en código PTX altamente optimizado y bibliotecas para interactuar con las bibliotecas CUDA existentes. Abordando los desafíos anteriores en la integración de Rust con CUDA, ofrece un conjunto completo de crates que cubren varios aspectos del ecosistema CUDA, incluidas las funciones del lado de la GPU, wrappers para la API del controlador CUDA y soporte OptiX para el trazado de rayos. Si bien aún se encuentra en desarrollo inicial, el proyecto busca impulsar la industria de la computación GPU Rust hacia adelante.

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Desarrollo

Container Tools: Automatizando la creación de imágenes de contenedor Debian mínimas

2025-04-11
Container Tools: Automatizando la creación de imágenes de contenedor Debian mínimas

Container Tools es un proyecto que automatiza la creación de sistemas de archivos raíz Debian mínimos utilizando debootstrap. Admite la personalización con paquetes y configuraciones específicos e integra el análisis de seguridad para entornos en contenedores. Se puede extender fácilmente a otras distribuciones y proyectos. Resuelve los problemas de ineficiencia de red, iteraciones lentas e hinchazón de almacenamiento de las compilaciones tradicionales de Dockerfiles. Crea imágenes de contenedor ligeras y eficientes, incluyendo solo los componentes necesarios. Hay imágenes preconstruidas con Java, Kafka y más disponibles. El resultado final es un archivo .tar importable y ejecutable mediante `docker import`.

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Desarrollo imágenes de contenedor compilación automatizada

ParticleOS: Una distribución Linux inmutable y totalmente personalizable

2025-04-11
ParticleOS: Una distribución Linux inmutable y totalmente personalizable

ParticleOS es una distribución Linux inmutable única que permite a los usuarios construir y firmar sus propias imágenes, dándoles control total sobre la configuración del sistema. Los usuarios eligen la distribución base (actualmente, se admiten Arch y Fedora) y los paquetes que desean. Las actualizaciones del sistema se gestionan clonando el repositorio y ejecutando comandos mkosi. Se recomienda construir systemd desde el código fuente para garantizar que todas las funciones funcionen correctamente. ParticleOS utiliza las claves del usuario para la firma de arranque seguro y proporciona instrucciones de instalación detalladas, incluida la instalación de la unidad USB y la configuración de systemd-homed. En máquinas virtuales, la contraseña raíz predeterminada y el nombre de usuario son 'particleos'.

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Desarrollo sistema inmutable inicio seguro

Puerto de Mbed-TLS para Classic Mac OS: Un Desafío Retro-Tech

2025-04-11
Puerto de Mbed-TLS para Classic Mac OS: Un Desafío Retro-Tech

Un desarrollador portó con éxito Mbed TLS a Classic Mac OS 7/8/9, una hazaña notable. El proyecto superó numerosos obstáculos, incluyendo las limitaciones de los compiladores C89/C90 que carecen de funciones modernas de C y las peculiaridades del sistema de archivos de Mac. El desarrollador implementó la emulación de enteros de 64 bits y un sistema personalizado de recolección de entropía, permitiendo finalmente una solicitud GET HTTPS básica en un Mac clásico. Si bien existen limitaciones de seguridad, el proyecto muestra una pasión por la tecnología retro y habilidades de programación impresionantes.

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Desarrollo Programación Retro

Pledge: Un framework de programación reactiva ligero para Swift

2025-04-10
Pledge: Un framework de programación reactiva ligero para Swift

Pledge es un framework de programación reactiva ligero y seguro para subprocesos para Swift que simplifica la gestión del estado y la propagación de eventos. A diferencia de otros frameworks con curvas de aprendizaje pronunciadas, Pledge se centra en resolver problemas cotidianos que enfrentan los desarrolladores. Ofrece implementación segura para subprocesos, notificaciones basadas en prioridad, colas personalizables, actualizaciones por lotes, limitación de velocidad y operadores funcionales comunes. Usando `PLObservable` y `PLGlobalStore`, los desarrolladores pueden implementar fácilmente el patrón de observador y la gestión del estado global, mejorando la eficiencia y la mantenibilidad del código.

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Desarrollo Programación Reactiva Gestión de Estado

Convertir Docstrings en Funciones LLM: Presentamos la biblioteca smartfunc

2025-04-10
Convertir Docstrings en Funciones LLM: Presentamos la biblioteca smartfunc

La biblioteca smartfunc transforma ingeniosamente las docstrings en funciones LLM, simplificando la interacción con los modelos de lenguaje grandes. Usando decoradores y plantillas Jinja2, convierte el texto de las docstrings en prompts, interactuando con varios proveedores de LLM (como OpenAI) a través de la biblioteca llm subyacente. smartfunc admite modelos Pydantic para definir estructuras de respuesta, funciones asíncronas, prompts del sistema y un modo de depuración para facilitar la resolución de problemas, lo que aumenta significativamente la eficiencia del desarrollo. Si bien su funcionalidad es relativamente simplificada, su simplicidad y facilidad de uso la hacen ideal para la creación rápida de prototipos.

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Desarrollo

TVMC: Compresión de mallas variables en el tiempo usando mallas de referencia rastreadas por volumen

2025-04-10
TVMC: Compresión de mallas variables en el tiempo usando mallas de referencia rastreadas por volumen

El proyecto TVMC presenta un nuevo enfoque para la compresión de mallas variables en el tiempo. Utiliza mallas de referencia rastreadas por volumen, empleando una canalización de varios pasos que incluye el seguimiento de volumen ARAP, MDS para la generación del centro de referencia, el cálculo del cuaternión de transformación, la creación de una malla de referencia libre de autocontacto rastreada por volumen, la deformación de la malla, el cálculo del campo de desplazamiento y la compresión y evaluación basadas en Draco. El proyecto admite Windows y Ubuntu, ofreciendo instrucciones detalladas de compilación y ejecución de Docker, junto con instrucciones para la ejecución en una máquina local.

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Desarrollo compresión de mallas seguimiento de volumen

Photon: Biblioteca de procesamiento de imágenes Rust/WebAssembly de alto rendimiento

2025-04-10
Photon: Biblioteca de procesamiento de imágenes Rust/WebAssembly de alto rendimiento

Photon es una biblioteca de procesamiento de imágenes Rust de alto rendimiento que se compila en WebAssembly, permitiendo el procesamiento de imágenes seguro y ultrarrápido, tanto de forma nativa como en la web. Admite varios formatos de imagen (PNG, JPEG, BMP, etc.) y ofrece más de 96 funciones personalizables que abarcan la corrección de imágenes, el cambio de tamaño, las convoluciones, la manipulación de canales, las transformaciones, los efectos monocromáticos, la manipulación del color, los filtros, las marcas de agua y la fusión. Photon está disponible de forma nativa, a través de WebAssembly en navegadores y Node.js. La versión 0.3.2 añade nuevas funciones como filtro duotono, rotación de imagen y filtro de difuminado.

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Desarrollo

RCSS: Preprocesador CSS con sintaxis inspirada en Rust

2025-04-10
RCSS: Preprocesador CSS con sintaxis inspirada en Rust

RCSS es un lenguaje de estilo que aporta la sintaxis inspirada en Rust a CSS. Combinando la robustez de Rust con características similares a SASS, como anidamiento y variables, busca estilos más limpios y fáciles de mantener. La implementación actual cuenta con una sintaxis similar a Rust, admitiendo variables, anidamiento y funciones (actualmente sin argumentos), además de una extensión de VS Code para resaltar la sintaxis. Los planes futuros incluyen agregar soporte para funciones con argumentos, importación, un formateador, una mejor formatación de salida CSS y mejores herramientas de manejo de errores y depuración. RCSS tiene una velocidad de compilación impresionante, completando en unos pocos cientos de microsegundos.

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Desarrollo preprocesador CSS

Visor WebGL para Escenas de Vóxeles Esparsos

2025-04-09
Visor WebGL para Escenas de Vóxeles Esparsos

Un visor interactivo basado en WebGL para visualizar escenas de vóxeles dispersos del artículo Nvidia Sparse Voxels Rasterization. Este visor te permite explorar y visualizar el campo de radiancia de vóxeles desde tu navegador web. El renderizado es similar a la implementación de referencia CUDA. Cuenta con controles de cámara interactivos (ratón y táctil), visualización de métricas de rendimiento (FPS) y admite la carga de archivos PLY personalizados. El proyecto utilizó asistencia de IA, demostrando ser altamente eficiente para el código estándar, pero menos para la depuración de gráficos complejos. Los archivos PLY generados pueden ser grandes; considera limitar el recuento de vóxeles.

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Desarrollo Renderizado de Vóxeles

LispE: Un dialecto Lisp novedoso con coincidencia de patrones y lógica

2025-04-09
LispE: Un dialecto Lisp novedoso con coincidencia de patrones y lógica

LispE, un dialecto Lisp moderno desarrollado por Naver, se distingue de las implementaciones tradicionales de Lisp, como Common Lisp, Scheme y Clojure, a través de construcciones innovadoras: defpat, defmacro y defpred. LispE extiende la flexibilidad y el sistema de macros de Lisp con coincidencia de patrones avanzada, capacidades de macro mejoradas y elementos de programación lógica. defpat permite definir múltiples funciones con el mismo nombre, cada una activada por un patrón de argumento específico; defmacro simplifica la creación de sintaxis personalizada utilizando coincidencia de patrones y un operador $; defpred integra la coincidencia de patrones con la evaluación basada en predicados y el retroceso automático, combinando la programación lógica en el marco de Lisp. En comparación con otros Lisps, LispE ofrece una mayor expresividad y modularidad.

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Desarrollo

¡Ejecutando Windows XP y 2003 en el Apple TV original!

2025-04-09
¡Ejecutando Windows XP y 2003 en el Apple TV original!

Después de dos años de trabajo, un desarrollador logró ejecutar con éxito Windows XP y Windows Server 2003 en el Apple TV original. Esta hazaña superó obstáculos significativos debido al firmware solo EFI del dispositivo, incompatible con Windows estándar. Utilizando un gestor de arranque FreeLoader personalizado y controladores, el desarrollador logró un sistema de arranque con acceso al escritorio, aunque algunas funciones como PCI, USB y audio permanecen parcial o totalmente rotas.

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Tecnología

CodeScientist: Herramienta de IA para el Descubrimiento Científico Automatizado – Costos y Riesgos

2025-04-09
CodeScientist: Herramienta de IA para el Descubrimiento Científico Automatizado – Costos y Riesgos

CodeScientist es un agente autónomo que utiliza LLMs para el descubrimiento científico automatizado. Genera, depura y ejecuta experimentos, pero los costos varían según las iteraciones de depuración, el tamaño de los prompts, etc., con un promedio de alrededor de US$ 4 por experimento. Los usuarios deben gestionar cuidadosamente las claves de API y controlar el uso para evitar costos elevados. El código generado puede contener claves de API; se recomiendan patrones de exclusión para evitar confirmaciones accidentales.

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Desarrollo Gestión de Costos

Visualizando la seguridad del kernel de Linux: Un mapa de defensa y un verificador de endurecimiento

2025-04-09
Visualizando la seguridad del kernel de Linux: Un mapa de defensa y un verificador de endurecimiento

La seguridad del kernel de Linux es intrincada. Este proyecto presenta un mapa visual que detalla las relaciones entre las clases de vulnerabilidades, las técnicas de explotación, los mecanismos de detección y las tecnologías de defensa. El mapa, escrito en lenguaje DOT y renderizado con GraphViz, ayuda a navegar por la documentación y el código fuente del kernel. Complementando el mapa, hay una herramienta, `kernel-hardening-checker`, que automatiza la verificación de las opciones de endurecimiento de seguridad del kernel de Linux, particularmente las que a menudo están deshabilitadas de forma predeterminada en las distribuciones principales, mejorando así la seguridad del sistema.

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Desarrollo seguridad del kernel de Linux endurecimiento de seguridad análisis de vulnerabilidades

Formateador de Dockerfile Modernizado: dockerfmt

2025-04-09
Formateador de Dockerfile Modernizado: dockerfmt

Presentamos dockerfmt, un formateador de Dockerfile modernizado basado en el analizador buildkit. Ofrece soporte mejorado para comandos RUN (aunque aún no se admite la agrupación y los puntos y comas), soporte básico para comentarios en línea y varias opciones de línea de comandos para verificar, escribir, sangría y manejo de saltos de línea. También se proporcionan enlaces JS para una fácil integración. Si bien funciones como el ajuste de línea para comandos JSON largos y la directiva # escape=X aún no se han implementado, dockerfmt proporciona una forma fácil y eficaz de formatear tus Dockerfiles.

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Desarrollo formateador

Coroot: Observabilidad accionable sin cambios de código

2025-04-08
Coroot: Observabilidad accionable sin cambios de código

Coroot es una plataforma de observabilidad de código abierto que recopila automáticamente métricas, registros y rastreos sin necesidad de modificar el código, convirtiendo estos datos en información procesable. Aprovechando eBPF para la monitorización sin instrumentación, proporciona un mapa de servicios, inspecciones predefinidas, resúmenes del estado de las aplicaciones, rastreo distribuido, análisis de registros y capacidades de creación de perfiles. Coroot identifica y resuelve problemas de aplicaciones rápidamente, se integra con Kubernetes y las principales plataformas en la nube, y ofrece seguimiento de SLO y monitorización de costes para ayudar a los desarrolladores a optimizar el rendimiento de las aplicaciones y reducir los costes en la nube.

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Desarrollo

HNSW: Un Mundo Pequeño Navegable Jerárquico para la Búsqueda Eficiente de Vecinos Más Cercanos

2025-04-08
HNSW: Un Mundo Pequeño Navegable Jerárquico para la Búsqueda Eficiente de Vecinos Más Cercanos

HNSW es un algoritmo basado en un grafo de mundo pequeño navegable jerárquico para la búsqueda de vecinos más cercanos de incrustaciones vectoriales. Utiliza una estructura jerárquica para acelerar el proceso de búsqueda. El algoritmo construye estructuras de grafo dispersas y densas en diferentes niveles y busca de forma eficiente de arriba hacia abajo. El código es conciso, utilizando C++ moderno y Eigen para la aceleración SIMD, requiriendo solo alrededor de 500 líneas de código.

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Desarrollo búsqueda de vecinos más cercanos incrustaciones vectoriales

Plugin LLM: Resume hilos de Hacker News con facilidad

2025-04-08
Plugin LLM: Resume hilos de Hacker News con facilidad

Un nuevo plugin LLM, `llm-hacker-news`, te permite resumir fácilmente hilos de conversación de Hacker News. Simplemente instala el plugin y usa el comando `llm -f hn:ID 'tu instrucción'` (por ejemplo, `llm -f hn:43615912 'resumen con citas directas ilustrativas'`) para obtener un resumen del hilo con el ID especificado (que se encuentra en la URL del hilo). Las instrucciones de instalación y configuración local se proporcionan en el README.

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Desarrollo

Neuroplasticidad en tiempo real: Otorgando a los LLMs preentrenados aprendizaje en tiempo real

2025-04-08
Neuroplasticidad en tiempo real: Otorgando a los LLMs preentrenados aprendizaje en tiempo real

Esta técnica experimental, llamada "Grafiti Neural", utiliza un complemento llamado "Capa de Pulverización" para inyectar rastros de memoria directamente en la etapa final de inferencia de los modelos de lenguaje grandes preentrenados (LLMs) sin ajuste fino ni reentrenamiento. Imitando la neuroplasticidad del cerebro, altera sutilmente el "pensamiento" del modelo modificando incrustaciones vectoriales, lo que influye en sus predicciones de tokens generativos. A través de la interacción, el modelo aprende y evoluciona gradualmente. Si bien no fuerza salidas de palabras específicas, orienta al modelo hacia conceptos asociados con la interacción repetida. El objetivo es dotar a los modelos de IA de un comportamiento más proactivo, una personalidad más centrada y una curiosidad mejorada, ayudándoles, en última instancia, a lograr una forma de autoconciencia a nivel neuronal.

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IA

Servidor MCP ligero: Datos meteorológicos en tiempo real para Claude

2025-04-07
Servidor MCP ligero: Datos meteorológicos en tiempo real para Claude

Este proyecto crea un servidor ligero de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite a asistentes de IA como Claude acceder e interpretar datos meteorológicos en tiempo real. Los usuarios simplemente agregan el servidor a su configuración de Claude, compilan el binario usando `go build`, configuran una clave API meteorológica y pueden consultar información meteorológica para ciudades específicas dentro de Claude. El proyecto presenta un diseño modular que abarca el manejo del servidor, la lógica de negocios, servicios simulados para pruebas y plantillas de vista, y está licenciado bajo la Licencia MIT.

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Desarrollo datos meteorológicos en tiempo real

Kahuna: Tu gestor de bases de datos IndexedDB

2025-04-07
Kahuna: Tu gestor de bases de datos IndexedDB

Kahuna es una extensión de navegador para Firefox y navegadores basados en Chromium que simplifica la gestión de bases de datos IndexedDB. Te permite crear, modificar, ver, consultar, editar, importar y exportar datos IndexedDB. Incluye funciones como filtrado de datos, paginación, ejecución de código JavaScript e importación/exportación en varios formatos (Dexie, JSON, CSV). Aunque la documentación está en progreso, Kahuna es una herramienta poderosa para desarrolladores que trabajan con IndexedDB.

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Desarrollo

OpenPrompt: Integración fluida de código en LLMs

2025-04-07
OpenPrompt: Integración fluida de código en LLMs

OpenPrompt simplifica el proceso de alimentar código en modelos de lenguaje grandes como Claude, GPT-4 y Grok. Esta herramienta serializa rápidamente archivos y carpetas en XML, facilitando la carga de tu base de código. Disponible para Windows, macOS y Linux (con ejecutables proporcionados), OpenPrompt te permite seleccionar directorios, filtrar archivos, añadir instrucciones y generar un prompt XML listo para pegar en tu LLM elegido. Los casos de uso incluyen revisiones de código, generación de documentación, asistencia de refactorización, búsqueda de errores, aprendizaje de nuevas bases de código y análisis arquitectural.

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Desarrollo Herramienta para Desarrolladores

GitMCP: Acceso sencillo a la documentación de proyectos de GitHub con IA

2025-04-07
GitMCP: Acceso sencillo a la documentación de proyectos de GitHub con IA

GitMCP es un servicio gratuito y de código abierto que transforma sin problemas cualquier proyecto de GitHub en un punto final remoto del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), permitiendo que los asistentes de IA accedan y comprendan la documentación del proyecto sin esfuerzo. No se requiere configuración; GitMCP funciona de inmediato y es totalmente gratuito y privado, sin recopilar ninguna información de identificación personal o consultas. Los usuarios acceden a repositorios de GitHub o sitios de GitHub Pages mediante formatos de URL simples. Los asistentes de IA pueden acceder a la documentación del proyecto a través de GitMCP, utilizando la búsqueda semántica para optimizar el uso de tokens. GitMCP actúa como un puente entre la documentación del repositorio de GitHub y los asistentes de IA, implementando el MCP, garantizando una entrega eficiente y precisa de la información.

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Desarrollo Protocolo de Contexto del Modelo

Juego de Eliminación de LLM: Razonamiento Social, Estrategia y Engaño

2025-04-07
Juego de Eliminación de LLM: Razonamiento Social, Estrategia y Engaño

Los investigadores crearon un benchmark de "juego de eliminación" multijugador para evaluar los grandes modelos de lenguaje (LLM) en razonamiento social, estrategia y engaño. Ocho LLM compiten, participando en conversaciones públicas y privadas, formando alianzas y votando para eliminar oponentes hasta que solo quedan dos. Un jurado de jugadores eliminados decide entonces al ganador. Al analizar los registros de conversaciones, los patrones de votación y las clasificaciones, se revela cómo los LLM equilibran el conocimiento compartido con intenciones ocultas, forjando alianzas o traicionándolas estratégicamente. El benchmark va más allá de los diálogos simples, obligando a los modelos a navegar por las dinámicas públicas frente a las privadas, la votación estratégica y la persuasión del jurado. GPT-4.5 Preview surgió como el mejor.

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IA Juego Estratégico

mem-isolate: Ejecutando código inseguro de forma segura

2025-04-06
mem-isolate: Ejecutando código inseguro de forma segura

mem-isolate ejecuta tu función mediante un fork(), espera el resultado y lo devuelve al proceso padre, evitando que el código inseguro afecte el espacio de memoria del proceso padre. Maneja fugas de memoria y fragmentación de montón, imponiendo pureza de memoria incluso para funciones impuras. Actualmente, solo admite sistemas similares a Unix, añadiendo una sobrecarga de aproximadamente 1 ms en comparación con las llamadas a funciones directas, una compensación razonable para la seguridad de memoria en aplicaciones críticas.

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Desarrollo aislamiento de memoria comunicación entre procesos programación segura

TripoSG: Síntesis de Formas 3D de Alta Fidelidad con Modelos de Flujo Rectificados a Gran Escala

2025-04-06
TripoSG: Síntesis de Formas 3D de Alta Fidelidad con Modelos de Flujo Rectificados a Gran Escala

TripoSG es un modelo base de vanguardia para la generación de imágenes a 3D de alta fidelidad. Aprovechando transformadores de flujo rectificados a gran escala, entrenamiento supervisado híbrido y un conjunto de datos de alta calidad, alcanza resultados de vanguardia. TripoSG genera mallas con características nítidas, detalles finos y estructuras complejas, reflejando con precisión la semántica de la imagen de entrada. Cuenta con fuertes capacidades de generalización, manejando diversos estilos de entrada. Un modelo de 1.5B de parámetros, junto con el código de inferencia y una demostración interactiva, ya está disponible.

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(github.com)
IA generación de IA
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