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some of the HOTD fandom are genuinely exhausting. demanding 100% book accuracy knowing characters with 0 characterisation go months without any mention in F&B. no thought as to how to cram it into 8 hours, on budget while telling a cohesive, well paced story lol

Un multimillonario subió al escenario, agarró un marcador y en 42 minutos explicó cómo funciona realmente la economía. Gratis. Sin vender cursos. Sin promocionar fondos. Dibujó tres fuerzas en una pizarra blanca: crecimiento de la productividad, el ciclo de deuda a corto plazo y el ciclo de deuda a largo plazo. Con esas tres líneas explicó casi todos los crashes, recuperaciones y decisiones de tasas desde 1929. Las escuelas de negocios cobran 200.000 dólares por enseñar frameworks que él resolvió en los primeros 15 minutos. Algunos de esos modelos todavía se consideran “propiedad” en grandes bancos y él los regaló en YouTube. Lo más interesante: en 2018 ya estaba dibujando lo que después pasó en 2020. Tasas en cero. Bancos centrales sin herramientas. Impresora de dinero a toda máquina. Lo escribió en la pizarra como si estuviera leyendo el periódico del futuro. Hay gestores de carteras de primer nivel que hacen que sus analistas junior vean esta charla antes de tocar un terminal. No el material del CFA. No la formación interna. Esta. Millones de personas la han visto. Casi nadie puede nombrar las tres fuerzas que dibuja en los primeros diez minutos. Y sigue estando gratiss. Te recomiendo ver y guardarlo. ES UNA JOYA.

Used Grok Imagine’s reference feature to bring my ideas to life. Created a reference character first, then a reference location, and Grok Imagine did the rest. Started with the girl in the white dress, locked her in as character reference, then referenced a Cotswolds village scene, and got this soft cinematic walk in seconds. The consistency is amazing. Same face, same dress, completely new world. In

Okay, the @VulcanBench results for Qwen3.8-Max are in, and it is not what I expected. First, for anyone new to VulcanBench, here's a quick TL;DR on the eval suite: 23 frontier-hard software engineering tasks taken from real merged OSS PRs, run in a Docker sandbox, 3 runs per task across all three of its effort levels. No puzzles, no random abstract stuff, all real things engineering teams would do with these models. It looks like Qwen3.8-Max has a major overthinking problem, it uses a LOT of tokens and is very slow, period, no other way to see it. My cost to run this benchmark was $126.25, to run the exact same eval suite with DeepSeek V4-Flash was only $13.60. This makes Qwen3.8-Max an insanely expensive model. The tasks Qwen genuinely can't solve fail at every effort level, extra reasoning didn't help. The regression is almost all in work it already handles: six tasks that low solves every single time account for 83% of the 26-point drop, three of them collapsing to zero. It's not losing the hard problems. It's losing the ones it already knows how to do. Since Qwen3.8-Max hit a lot of wall clock budget caps, I thought I'd share more about this. - VulcanBench caps both steps (50–200) and wall clock (5–60 min), each scaled by repo size. - This is aligned with how comparable harnesses bound agents, DeepSWE caps rollouts at 100 environment steps, sitting right inside my step range; Terminal-Bench enforces a per-task wall clock; SWE-bench Verified scaffolds typically allow 20–60 min per instance with 250–350 step limits. - Every model on my chart gets the identical budget, and Qwen is the slowest model I've tested at 20–25 min/task. Soooo... Alibaba positions Qwen3.8-Max as trailing only Claude Fable 5. But on the kind of real coding work engineering teams would actually throw at it, under a fixed budget, its best setting lands mid-pack and its default lands last, so common. If you want to optimize for accuracy, Grok 4.5 is the move. If you want accuracy per dollar, DeepSeek V4-Flash is hard to beat, heck it's 10× cheaper than Qwen and you get higher accuracy. Qwen just isn't in the game at this point, this is not a model I could see engineering teams using for daily coding work.

2026.8.1 #ゼンゼロ2周年  # 記念オフラインイベント Chara：レミエール・ダン　④ Model：菌烨Takoさん （@Takomayuyi ） 撮影ありがとうございました！ #ゼンゼロ記念イベント#

Character : model レミエール・ダン🪽 　菌烨takoさん @Takomayuyi レミエール実装の時からなんとなく菌烨takoさんしかいないよなーって思ってたので、今回のオフイベで『だよね！』と勝手に納得してたのはいい思い出 #ゼンゼロ2周年   # #ゼンゼロ記念イベント#

Sam Altman (CEO de OpenAI): «Ya no necesitas escribir prompts.» En solo 38 minutos explica cómo usar ChatGPT a un nivel que la mayoría de la gente ni se imagina. Es una charla que dio a estudiantes de Stanford. Un amigo me pasó la grabación anoche. Después de verla me di cuenta de que estaba aprovechando apenas el 15 % de lo que esta herramienta realmente puede hacer. Mírala completa y después lee la guía que dejo abajo sobre cómo crear un sistema que se promptea a sí mismo.