Linus Torvalds ha probado Antigravity de Google para el vibcoding
El creador de Linux y Git, el legendario Linus Torvalds, decidió experimentar con una nueva herramienta de Google: Antigravity. Utilizó esta tecnología para crear un visualizador mediante vibcoding. ¡Es genial ver que incluso los fundadores de productos icónicos prueban nuevas características!
El creador de Linux y Git, el legendario Linus Torvalds, decidió experimentar con una nueva herramienta de Google: Antigravity. Utilizó esta tecnología para crear un visualizador mediante vibcoding. ¡Es genial ver que incluso los fundadores de productos icónicos prueban nuevas características!
Google ha lanzado Guided Learning en Gemini: ahora las lecciones son como las de un tutor personal
En Google Gemini ha aparecido un nuevo modo: Guided Learning. Ahora puedes aprender sobre cualquier tema, paso a paso, como si tuvieras un mentor personal.
Cómo activar Guided Learning:
- Accede a Google Gemini a través del navegador
- Crea un nuevo diálogo
- En los modos selecciona Guided Learning
- Ingresa el tema o sube tu documento para estudiar
¡Eso es todo, sin configuraciones ni complementos adicionales!
¿Qué hace genial a Guided Learning? Gemini no solo te cuenta, sino que realmente te guía a través del tema, asegurándose de que asimiles el material y no simplemente deslices sin prestar atención.
¿Qué hay dentro?
- Lecciones estructuradas con explicaciones claras
- Imágenes, videos e interactividad
- Cuestionarios personalizados para verificar la comprensión
- Seguimiento y ajuste según tus avances
Es un competidor completo del Modo Estudio de ChatGPT, pero la característica de Gemini radica en su estructura y en el “guía”.
Los tutores de IA se están convirtiendo en una realidad. ¡La era ha comenzado! 😋
En Google Gemini ha aparecido un nuevo modo: Guided Learning. Ahora puedes aprender sobre cualquier tema, paso a paso, como si tuvieras un mentor personal.
Cómo activar Guided Learning:
- Accede a Google Gemini a través del navegador
- Crea un nuevo diálogo
- En los modos selecciona Guided Learning
- Ingresa el tema o sube tu documento para estudiar
¡Eso es todo, sin configuraciones ni complementos adicionales!
¿Qué hace genial a Guided Learning? Gemini no solo te cuenta, sino que realmente te guía a través del tema, asegurándose de que asimiles el material y no simplemente deslices sin prestar atención.
¿Qué hay dentro?
- Lecciones estructuradas con explicaciones claras
- Imágenes, videos e interactividad
- Cuestionarios personalizados para verificar la comprensión
- Seguimiento y ajuste según tus avances
Es un competidor completo del Modo Estudio de ChatGPT, pero la característica de Gemini radica en su estructura y en el “guía”.
Los tutores de IA se están convirtiendo en una realidad. ¡La era ha comenzado! 😋
¿Qué necesitarán los programadores en 2026? 😆
Si te has preguntado qué le espera a los informáticos en el futuro, aquí lo tienes. Esto es lo que necesitarán los programadores en 2026. 😆 ¡Prepárate con anticipación, porque la tecnología no se detiene!
Si te has preguntado qué le espera a los informáticos en el futuro, aquí lo tienes. Esto es lo que necesitarán los programadores en 2026. 😆 ¡Prepárate con anticipación, porque la tecnología no se detiene!
🎬 Cuando la tecnología se encuentra con el arte: Opus 4.5 + three.js + mediapipe
Opus 4.5 se une a three.js y mediapipe — ¡el resultado es un verdadero cine! Un nuevo nivel de efectos visuales e interactividad, donde la creatividad está limitada solo por tu imaginación.
Opus 4.5 se une a three.js y mediapipe — ¡el resultado es un verdadero cine! Un nuevo nivel de efectos visuales e interactividad, donde la creatividad está limitada solo por tu imaginación.
Google y sus socios lanzan el Protocolo de Comercio Universal — las compras con agentes de IA se convierten en realidad
Los agentes de IA pronto cambiarán la forma en que hacemos compras en línea. Google, en asociación con Shopify, Etsy, Wayfair, Target y Walmart, han presentado el Protocolo de Comercio Universal (UCP) — un estándar abierto que permite a los agentes y sistemas "negociar" fácilmente entre sí en todas las etapas del proceso de compra.
Muy pronto, el UCP soportará un checkout nativo — será posible realizar compras directamente en Modo IA e incluso en la aplicación Gemini.
El protocolo ya cuenta con el apoyo de más de 20 compañías del sector, es compatible con A2A y está disponible desde hoy. Todos los detalles y otros anuncios — en el NRF Big Show, a través del siguiente enlace:
https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/nrf-2026/
Los agentes de IA pronto cambiarán la forma en que hacemos compras en línea. Google, en asociación con Shopify, Etsy, Wayfair, Target y Walmart, han presentado el Protocolo de Comercio Universal (UCP) — un estándar abierto que permite a los agentes y sistemas "negociar" fácilmente entre sí en todas las etapas del proceso de compra.
Muy pronto, el UCP soportará un checkout nativo — será posible realizar compras directamente en Modo IA e incluso en la aplicación Gemini.
El protocolo ya cuenta con el apoyo de más de 20 compañías del sector, es compatible con A2A y está disponible desde hoy. Todos los detalles y otros anuncios — en el NRF Big Show, a través del siguiente enlace:
https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/nrf-2026/
🔥 Antigravity Tools — el mejor sistema para gestionar cuentas de IA y usar proxies
Antigravity Tools está ganando popularidad en la red: es una solución profesional para gestionar múltiples cuentas de IA y usar proxies. La aplicación combina gestión de múltiples cuentas, conversión de protocolos y enrutamiento inteligente de solicitudes en una sola ventana. Como resultado, tu PC se convierte en una estación de IA local rápida, estable y económica.
Una característica destacada es que puedes convertir sesiones web normales (Google/Anthropic) en interfaces API, eliminando completamente las interrupciones entre diferentes proveedores. Todo funciona con OpenAI, y la principal apuesta está en la privacidad y la seguridad.
¡Vamos a probarlo! https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager/blob/main/README_EN.md
Antigravity Tools está ganando popularidad en la red: es una solución profesional para gestionar múltiples cuentas de IA y usar proxies. La aplicación combina gestión de múltiples cuentas, conversión de protocolos y enrutamiento inteligente de solicitudes en una sola ventana. Como resultado, tu PC se convierte en una estación de IA local rápida, estable y económica.
Una característica destacada es que puedes convertir sesiones web normales (Google/Anthropic) en interfaces API, eliminando completamente las interrupciones entre diferentes proveedores. Todo funciona con OpenAI, y la principal apuesta está en la privacidad y la seguridad.
¡Vamos a probarlo! https://github.com/lbjlaq/Antigravity-Manager/blob/main/README_EN.md
🔥 Nuevo plugin de IA ralph-research: automatización de la investigación sobre artículos científicos
En la comunidad se está discutiendo activamente un fresco plugin para la automatización de la investigación sobre publicaciones de IA: ralph-research. Su característica principal es el ralph-loop, un ciclo donde el LLM no solo escribe código basado en artículos científicos, sino que también realiza experimentos, analiza errores y busca nuevas soluciones. 🤩
El plugin fue completamente generado en un solo pase en Claude Code. Ya puede codificar conceptos a partir de papers de IA y los prueba a sí mismo en un ciclo de retroalimentación automática.
Notas del autor:
- La implementación del artículo ReAct tomó solo 40 minutos, ¡y casi sin pausas!
- Durante el proceso surgieron problemas, pero el ralph-loop los solucionó por sí mismo. Aquí es donde se manifiesta su fortaleza: explora el espacio de soluciones y aprende de los errores. Para la investigación, donde hay muchos experimentos, esto es especialmente valioso.
- En otros artículos recientes, el plugin se ha comportado bastante bien. Hay esperanza de que el sistema se vuelva más estable.
- Como ocurre con todas las herramientas LLM, al plugin le cuesta integrar nuevos modelos, incluso si se le dan instrucciones y API; pero esto se puede resolver con un buen prompting.
- Por ahora, no es una herramienta perfecta y se utiliza principalmente para pruebas internas. Antes de su lanzamiento, queda mucho por ajustar: tanto la lógica como las dependencias de otros plugins.
¡Esperamos más detalles pronto y estaremos atentos a las actualizaciones!
En la comunidad se está discutiendo activamente un fresco plugin para la automatización de la investigación sobre publicaciones de IA: ralph-research. Su característica principal es el ralph-loop, un ciclo donde el LLM no solo escribe código basado en artículos científicos, sino que también realiza experimentos, analiza errores y busca nuevas soluciones. 🤩
El plugin fue completamente generado en un solo pase en Claude Code. Ya puede codificar conceptos a partir de papers de IA y los prueba a sí mismo en un ciclo de retroalimentación automática.
Notas del autor:
- La implementación del artículo ReAct tomó solo 40 minutos, ¡y casi sin pausas!
- Durante el proceso surgieron problemas, pero el ralph-loop los solucionó por sí mismo. Aquí es donde se manifiesta su fortaleza: explora el espacio de soluciones y aprende de los errores. Para la investigación, donde hay muchos experimentos, esto es especialmente valioso.
- En otros artículos recientes, el plugin se ha comportado bastante bien. Hay esperanza de que el sistema se vuelva más estable.
- Como ocurre con todas las herramientas LLM, al plugin le cuesta integrar nuevos modelos, incluso si se le dan instrucciones y API; pero esto se puede resolver con un buen prompting.
- Por ahora, no es una herramienta perfecta y se utiliza principalmente para pruebas internas. Antes de su lanzamiento, queda mucho por ajustar: tanto la lógica como las dependencias de otros plugins.
¡Esperamos más detalles pronto y estaremos atentos a las actualizaciones!
🤖 ¡Gemini juega al Pictionary... consigo mismo!
El equipo de Gemini decidió poner a prueba las capacidades de su IA con un experimento inusual: Gemini dibujó automáticamente una imagen en el navegador (utilizando Antigravity), y luego intentó adivinarla al estilo del clásico juego Pictionary.
¿El resultado? Lógica + acción = ¡explosión de cerebro! 🤯
Ahora la inteligencia artificial no solo crea, ¡sino que también reconoce su propia creatividad!
El equipo de Gemini decidió poner a prueba las capacidades de su IA con un experimento inusual: Gemini dibujó automáticamente una imagen en el navegador (utilizando Antigravity), y luego intentó adivinarla al estilo del clásico juego Pictionary.
¿El resultado? Lógica + acción = ¡explosión de cerebro! 🤯
Ahora la inteligencia artificial no solo crea, ¡sino que también reconoce su propia creatividad!
28 horas en Claude Code: cuando el código es más importante que dormir
He pasado 28 horas seguidas en Claude Code — sin pausas, sin dormir, solo yo y las interminables líneas de código. Mis ojos ya se abren en automático, y mis pensamientos se generan como si fueran de una GPT después de la tercera reinicialización. Bueno, ¿quién fue el que habló sobre el equilibrio entre el trabajo y la vida?
He pasado 28 horas seguidas en Claude Code — sin pausas, sin dormir, solo yo y las interminables líneas de código. Mis ojos ya se abren en automático, y mis pensamientos se generan como si fueran de una GPT después de la tercera reinicialización. Bueno, ¿quién fue el que habló sobre el equilibrio entre el trabajo y la vida?
🚢 Simulación de un barco pirata: ¿quién tiene el mejor código?
¿Cuál de los modelos de lenguaje más destacados se desempeña mejor en la tarea de crear una simulación de página única de un barco pirata en HTML/CSS/JS? Comparamos los códigos fuente (¡de 189 a 974 líneas!) y las métricas:
— GPT-5.2: 974 líneas, razonamiento — 25 seg, total: 230 seg (8.8/10)
— Gemini 3 Pro: 427 líneas, razonamiento — 12 seg, total: 51 seg (9.0/10)
— Grok 4.1: 189 líneas, razonamiento — 69 seg, total: 82 seg (8.5/10)
— Opus 4.5: 770 líneas, razonamiento — 14 seg, total: 123 seg (9.0/10)
Todas las conclusiones se tomaron en primer lugar, sin reintentos ni ajustes. El tiempo de ejecución es desde el momento en que se presiona Enter hasta la entrega del código. GitHub con los códigos fuente y estadísticas detalladas — en el enlace.
PD: Sí, la velocidad también se ve afectada por cuánto tiempo "piensa" el modelo antes de comenzar a proporcionar resultados, así que los números de tiempo no son una doctrina, sino una guía.
¿Cuál de los modelos de lenguaje más destacados se desempeña mejor en la tarea de crear una simulación de página única de un barco pirata en HTML/CSS/JS? Comparamos los códigos fuente (¡de 189 a 974 líneas!) y las métricas:
— GPT-5.2: 974 líneas, razonamiento — 25 seg, total: 230 seg (8.8/10)
— Gemini 3 Pro: 427 líneas, razonamiento — 12 seg, total: 51 seg (9.0/10)
— Grok 4.1: 189 líneas, razonamiento — 69 seg, total: 82 seg (8.5/10)
— Opus 4.5: 770 líneas, razonamiento — 14 seg, total: 123 seg (9.0/10)
Todas las conclusiones se tomaron en primer lugar, sin reintentos ni ajustes. El tiempo de ejecución es desde el momento en que se presiona Enter hasta la entrega del código. GitHub con los códigos fuente y estadísticas detalladas — en el enlace.
PD: Sí, la velocidad también se ve afectada por cuánto tiempo "piensa" el modelo antes de comenzar a proporcionar resultados, así que los números de tiempo no son una doctrina, sino una guía.