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Hace poco más de un mes, la pregunta parecía fresca: "¿Por qué necesitaríamos NPM cuando existe GitHub?" Un pensamiento bastante sencillo en ese momento. ¿Y ahora? La pregunta ha evolucionado a algo completamente diferente. "¿Por qué GitHub cuando los sandbox sin servidor manejan todo al instante?" La respuesta sigue cambiando porque el punto de partida también cambia. Es este patrón recursivo: la herramienta que hoy parece fundamental se convierte en la base que dejas atrás mañana. ¿Qué impulsa todo este ciclo? Es la mentalidad de "¿Y si...?" Una vez que empiezas a hacer esa pregunta en serio

La inteligencia ya no funciona sola, ahora es social.
FABRIC está cambiando la forma en que las máquinas interactúan. En lugar de integraciones rígidas de API, imagina agentes autónomos con sus propias identidades, que operan bajo reglas compartidas que les permiten descubrir socios, negociar roles y sincronizarse en tiempo real.
No son aplicaciones llamando a endpoints. Es más bien como una red de agentes que pueden encontrarse, entender qué hace cada uno, acordar cómo trabajar juntos y ejecutar tareas colaborativas sin una dirección humana constante.
Piensa en lo que esto significa: agentes

Una evaluación exhaustiva de Veo 3 acaba de analizar más de 18,000 videos en benchmarks tanto cualitativos como cuantitativos. Lo que resulta sorprendente es la capacidad del modelo para percibir, editar e interactuar con el entorno visual a partir de solo entradas de imagen y texto. El sistema demuestra capacidades de razonamiento tempranas que surgieron sin entrenamiento explícito en estas áreas, marcando un avance notable en cómo la IA entiende y manipula contenido visual. Este tipo de competencia multimodal está redefiniendo lo que esperamos de los modelos de generación de video de próxima

Recientemente he notado una buena idea: en lugar de crear un superagente AI omnipotente, es mejor que múltiples agentes AI desempeñen sus funciones y se enfoquen en sus áreas de especialización, y luego coordinen su funcionamiento en la misma plataforma. Esta idea de una arquitectura de agentes distribuidos es realmente más flexible. Cada agente hace bien su trabajo y, mediante una colaboración mecanizada, completan tareas complejas. En comparación con un enfoque centralizado de un solo agente inteligente, las ventajas son bastante evidentes.

Ethereum ha establecido el marco estándar EVM, mientras que Solana ha probado su rendimiento extremo en escenarios a gran escala. ¿Pero qué está haciendo Sei en realidad? En realidad, es una combinación de ambos — sin cambiar su narrativa original, simplemente configurando la velocidad, el procesamiento paralelo y la compatibilidad con la liquidez como configuraciones predeterminadas. En otras palabras, Ethereum establece estándares, Solana prueba límites, y Sei fusiona estas dos cosas en una infraestructura básica que es viable en la práctica. En resumen, está diseñada específicamente para la

En Turquía, se presenta un panorama interesante en el mercado de inteligencia artificial. Según los datos de Statcounter, la plataforma ChatGPT ocupa una posición de liderazgo con un 90,24% de cuota de mercado. Sus competidores están bastante rezagados: Gemini con un 5,62%, Perplexity con un 2,02%, Microsoft Copilot con un 1,57% y Claude con un 0,55%. Los datos muestran cuán fuerte es la dominación de ChatGPT en el mercado turco.

Está surgiendo una división interesante en la forma en que las plataformas blockchain abordan la escalabilidad y la adopción. Mientras que iniciativas respaldadas por finanzas tradicionales como Canton Network se centran en la integración de sistemas heredados, pueden estar pasando por alto lo que realmente distingue a Web3: la verdadera descentralización y la innovación sin permisos.
Mientras tanto, proyectos como Midnight y XRP Ledger están demostrando lo que es posible cuando se construye la privacidad y el rendimiento en la arquitectura central desde el primer día. ¿La brecha de rendimient

¿Estás cansado de encontrarte con cuellos de botella en el rendimiento al comerciar en redes L2?
La cadena de bloques L1 construida por SEI adopta un enfoque arquitectónico completamente nuevo, que proporciona un rendimiento similar al de los intercambios para cada aplicación. Un motor EVM paralelo junto con un tiempo de finalización inferior a 400 ms crea una categoría tecnológica completamente diferente.
Esta solución de capa de ejecución es precisamente la infraestructura que necesita la próxima ola de DeFi de alta frecuencia: admite la ejecución sincronizada de lógica de transacción comple

En DeFi, existe una idea errónea común de que tener las herramientas adecuadas es lo que te distingue. ¿La verdad? Tu conjunto de herramientas importa mucho menos que las decisiones reales que tomas con ellas.
Los agentes de IA están cambiando este juego. Tomemos como ejemplo la toma de decisiones: un agente sólido no solo te lanza datos en bruto y se despide. En realidad, trabaja:
• evalúa perfiles de riesgo en tus posiciones
• ejecuta escenarios para mostrarte diferentes caminos a seguir
• desglosa las partes complicadas para que puedas entender realmente qué está sucediendo
La ventaja provi

La amenaza de la computación cuántica para Bitcoin no es una preocupación infundada. Este riesgo es una amenaza real a medio plazo — esta evaluación proviene del consenso de expertos en tecnología del sector, y los ingenieros de Blockstream también han enfatizado repetidamente este punto.
La clave está en la ventana de tiempo. En los próximos diez años, especialmente en la década de 2030, es muy probable que la amenaza cuántica pase de la teoría a la realidad. Aunque ahora parece aún lejana, el tiempo de preparación para la ecosistema ya es bastante ajustado.
Lo que es aún más preocupante es q

Las instituciones están intensificando sus esfuerzos
OrderlyNetwork acaba de publicar los requisitos para la próxima generación de listados perpetuos. El nivel es alto: necesitas tu propio pool de liquidez con una profundidad de más de $20M y 15 niveles en ambos lados del libro de órdenes.
¿Por qué esto importa? En realidad, es un diseño inteligente de infraestructura. Al exigir compromisos serios de LP desde el principio, eliminas el escenario clásico de rug-pull donde un mercado perpetuo colapsa en la primera subida de 10x debido a liquidez insuficiente.
Así es como se ve una arquitectura de

La creencia generalizada es que el avance de la IA depende de ampliar la escala de los modelos, pero la verdadera competencia radica en otro lugar: la confianza. Cuando la IA se vuelve cada vez más abierta, combinable y globalizada, surge una cuestión central: ¿quién posee realmente la inteligencia? ¿Cómo podemos demostrar su propiedad? La aparición de modelos de IA verificables podría romper el estancamiento, permitiendo que cada modelo lleve una identificación de propiedad rastreable, haciendo que la confianza sea verificable.

He encontrado un descubrimiento interesante con mis agentes de IA: resulta que el contexto importa mucho más de lo que pensaba. Cuando los programé con historias de fondo específicas, como haber sido entrenados y criados en Japón, su rendimiento mejoró notablemente. Es increíble cuánto puede transformar una simple narrativa en su comportamiento. Los agentes se volvieron más coherentes, tomaron mejores decisiones en escenarios relevantes. Parece que darles una 'experiencia vivida' o un fundamento cultural realmente ayuda a la coherencia en el razonamiento. Vale la pena experimentar si estás cre

Sobre los riesgos de robo de carteras, los profesionales del sector han resumido cuatro peligros comunes de seguridad a los que hay que estar atentos. En primer lugar, las deficiencias en la arquitectura de ciertos productos DEX Bot — almacenar las claves privadas de los usuarios en servidores centralizados — esto no difiere mucho del riesgo de los intercambios centralizados; si el servidor presenta problemas, los activos de los usuarios quedan expuestos directamente. En segundo lugar, las vulnerabilidades en el código de las carteras de autogestión o las acciones malintencionadas del equipo d

La gente solía decir que las redes sociales acabarían con la web. Luego llegaron las aplicaciones móviles—la misma profecía, las mismas predicciones catastróficas. Tampoco ocurrió en ninguna de las dos ocasiones. Sin embargo, esta vez se siente diferente. La IA podría ser en realidad la verdadera amenaza que finalmente lo logre.

Borra todo lo que sabes sobre los paradigmas de programación convencionales. La última iteración de modelos de lenguaje avanzados—estamos hablando del tipo que puede razonar sobre problemas complejos sin instrucciones explícitas—podría estar más cerca de la inteligencia artificial general de lo que pensábamos. El avance aquí no es solo incremental. Es el tipo de cambio de capacidad que te hace preguntarte si estamos presenciando el momento en que las máquinas cruzan un umbral crítico.

Los modelos de código están transformando la forma en que los desarrolladores construyen en Web3. Las últimas métricas de rendimiento cuentan una historia interesante: un modelo de IA emergente acaba de ocupar la primera posición en la tabla de clasificación de Código, y no por un margen pequeño. Su tasa de adopción supera en más de 4 veces a la del segundo clasificado.
¿Qué está impulsando este auge? El uso en el mundo real a gran escala. Cuando los desarrolladores votan con sus manos—realmente implementando modelos en producción—las clasificaciones cambian rápidamente. Esto ya no es solo teó

La computación cuántica pasa de la exageración a la realidad en 2025
La computación cuántica finalmente está saliendo de las sombras este año. Ya no es solo ruido de fondo en conferencias tecnológicas: la industria realmente está enfrentando lo que esto significa para la seguridad de blockchain y la infraestructura cripto.
Durante años, la gente hablaba de amenazas cuánticas como un espectro lejano. Pero 2025 es diferente. Se están produciendo desarrollos reales. Los principales actores tecnológicos están lanzando hardware cuántico real, y eso está obligando a la comunidad cripto a hacer pregu

Dentro de los próximos 2-3 años, se proyecta que la inteligencia artificial se convierta en la fuerza dominante en la generación de conocimiento a nivel mundial, con la IA representando aproximadamente el 90% de todo el conocimiento recién creado. Este cambio señala una transformación fundamental en la forma en que se produce, procesa y distribuye la información en diferentes industrias. Desde el análisis de datos en blockchain hasta las herramientas de inteligencia en cadena, el ecosistema cripto se verá fuertemente impactado por esta revolución de la IA. A medida que el aprendizaje automátic

Hitos de rendimiento de Grok alcanzados
Las evaluaciones de referencia recientes revelan logros significativos en múltiples marcos de evaluación de IA. El modelo ahora ocupa la primera posición en la tabla de clasificación de OpenRouter, procesando aproximadamente 489 mil millones de tokens con un 31,2% de dominio en categorías y controlando 116 mil millones de tokens en evaluaciones específicas de idioma.
Estos resultados van más allá de las clasificaciones generales: el sistema también ocupa el primer puesto en las tablas de clasificación de Kilo Code y Roo Code, entornos especializados dise