Las plantas carn铆voras han evolucionado al menos diez veces a lo largo de la historia para obtener nutrientes de presas de animales que el suelo no proporciona.
Estas plantas han permanecido relativamente peque帽as debido a que sus mecanismos de alimentaci贸n carn铆vora son adaptaciones a suelos pobres en nutrientes, lo que no justifica el crecimiento hacia tama帽os mayores.
Existen diferentes mecanismos de captura entre las plantas carn铆voras, como las trampas adhesivas de las droser谩ceas o los mecanismos de cierre de las trampas de las Venus atrapamoscas.
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Apple est谩 introduciendo Liquid Glass como un cambio estrat茅gico que apunta a un futuro posterior al touch, preparando a los usuarios para interfaces espaciales y contextuales.
El dise帽o Liquid Glass es una continuaci贸n del patr贸n de Apple de cambio de dise帽o significativo que precede a un cambio fundamental en la interacci贸n humano-computadora.
La integraci贸n vertical de Apple permite una experiencia fluida entre hardware y software, mientras que Liquid Glass muestra las capacidades 煤nicas de los dispositivos de Apple.
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El art铆culo discute algoritmos eficientes para buscar subcadenas utilizando instrucciones SIMD.
El algoritmo Karp-Rabin se modifica para comparaci贸n paralela usando instrucciones SIMD.
Se presentan diversas implementaciones para diferentes arquitecturas como ARM y x64, utilizando diferentes extensiones de SIMD como SSE y AVX.
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Meta planea invertir 14,3 mil millones de d贸lares en Scale AI para reforzar su divisi贸n de inteligencia artificial.
Alexandr Wang, CEO de Scale AI, se unir谩 a Meta en un papel de liderazgo.
La inversi贸n representa alrededor del 10% de los ingresos de Meta en 2024 y es su segunda inversi贸n m谩s grande.
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OxCaml es un conjunto de extensiones para el lenguaje OCaml, centrado en mejorar el rendimiento y la seguridad del c贸digo.
El objetivo es proporcionar control sobre aspectos cr铆ticos del rendimiento de manera segura y conveniente, sin complicar el uso del lenguaje.
OxCaml es compatible con los programas de OCaml, pero busca evolucionar el lenguaje para mejorar la ingenier铆a del rendimiento.
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Tattoy es un compositor de texto para terminales modernos que a帽ade efectos visuales atractivos utilizando s贸lo texto.
Funciona con cualquier emulador de terminal que soporte color verdadero y puede renderizar sombreados de GPU.
Incluye caracter铆sticas como un minimapa de scrollback, ajuste autom谩tico de contraste de texto y la capacidad de ejecutar un segundo terminal de fondo.
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La programaci贸n l贸gica es poco conocida en comparaci贸n con paradigmas como la programaci贸n imperativa, la programaci贸n orientada a objetos y la programaci贸n funcional.
La programaci贸n l贸gica es eficaz para modelar relaciones complejas, un problema que puede resultar complicado en otros paradigmas de programaci贸n.
Prolog es un lenguaje de programaci贸n l贸gica conocido, pero su ejecuci贸n depende del orden en que se escriben las reglas, lo que da lugar a una complejidad adicional.
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La endometriosis es una condici贸n en la que el tejido similar al endometrial crece fuera del 煤tero, causando dolor severo y problemas de fertilidad.
La teor铆a dominante de la menstruaci贸n retr贸grada no explica todos los casos de endometriosis, especialmente aquellos que ocurren fuera de la regi贸n p茅lvica.
La endometriosis comparte similitudes con el c谩ncer, como la presencia de mutaciones som谩ticas y un comportamiento invasivo.
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Los modelos de lenguaje actuales son est谩ticos y no pueden adaptarse a nuevas tareas sin ajustes externos.
SEAL permite que los modelos se adapten generando sus propios datos de ajuste fino y directrices de actualizaci贸n, lo que mejora su capacidad de incorporaci贸n de conocimiento y generalizaci贸n con pocos ejemplos.
El post analiza la escalabilidad del aprendizaje por refuerzo (RL) y concluye que, actualmente, Q-learning no es escalable para problemas de largo alcance.
Se menciona que los algoritmos actuales de Q-learning no est谩n preparados para resolver problemas complejos que requieren m谩s de 100 pasos de decisi贸n sem谩ntica.
El aprendizaje por refuerzo fuera de pol铆tica (off-policy) tiene potencial para mejorar la eficiencia al reutilizar datos, pero enfrenta desaf铆os de escalabilidad en problemas con horizontes largos debido a la acumulaci贸n de sesgos en las predicciones.
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