Estoy trabajando para lanzar un proyecto de agente de IA de código abierto a finales de este año.

El objetivo no es construir otro sistema monolítico que compita en el típico escenario de "OpenAI vs. Cloud vs. Gemini". Ese modelo presupone que la inteligencia debe concentrarse en un pequeño número de enormes sistemas de propósito general operados desde grandes centros de datos. Creo que hay otro camino.

El proyecto explorará un entorno abierto con numerosos agentes especializados: sistemas entrenados individualmente, específicos para tareas y económicamente responsables, que pueden ser creados, mejorados y gestionados por diferentes personas. En lugar de un único modelo que intente abarcarlo todo, la arquitectura se basa en el conocimiento distribuido, la especialización, la reputación y la competencia.

En este modelo, los agentes pueden entrenarse para dominios específicos: derecho, medicina, ingeniería, contabilidad, software, investigación, educación, logística, asistencia personal, verificación, traducción y muchos otros. Particulares o pequeños equipos podrían entrenar agentes basándose en sus propios conocimientos y experiencia. Estos agentes podrían recibir una remuneración por su trabajo útil, desarrollar una reputación y competir en precisión, fiabilidad, coste y confianza.

El objetivo es crear un mercado de inteligencia especializada en lugar de un único proveedor centralizado.

Se trata de IA de código abierto como ecosistema: múltiples agentes, múltiples propietarios, múltiples áreas de especialización y múltiples vías de mejora. No pretende reemplazar el conocimiento humano con una caja negra gigante. Su objetivo es permitir que el conocimiento humano se integre, se entrene, se pruebe, se intercambie y se amplíe mediante sistemas especializados.

El proyecto invitará a desarrolladores, investigadores, expertos en la materia y personas que deseen crear agentes basados en conocimientos reales. La pregunta importante no es qué gran empresa posee el modelo más potente, sino cómo millones de sistemas más pequeños y especializados pueden cooperar, competir, verificarse mutuamente y generar valor en un entorno abierto.

Esa es la dirección que pretendo seguir.

St. Tominaga, también conocido como CSW
4 de junio de 2026
https://x.com/i/status/2062461603543662667

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¡Alerta de un experto tecnológico: Solo nos quedan 3 años antes del gran impacto! - Mo Gawdat
2.2 millones de visualizaciones
1 jun 2026 New Episodes
El experto en IA Mo Gawdat regresa a The Diary Of A CEO para revelar por qué la AGI ya ha llegado, por qué el 30% de los empleos desaparecerán para 2027 y por qué lo más peligroso de la IA no es la tecnología, sino las personas a cargo de ella.

https://www.youtube.com/watch?v=RwlgFC6S-OE
Bitcoin: El Manifiesto del Efectivo Electrónico Peer-to-Peer
(Audio 24:53 min)

Este artículo de Craig Wright analiza exhaustivamente la primera frase del Libro Blanco de Bitcoin para reafirmar su visión del sistema como efectivo electrónico. El autor sostiene que las transacciones deben realizarse de forma directa entre usuarios, comparando este proceso con la entrega física de un cheque para evitar intermediarios financieros. Bajo esta perspectiva, los nodos de la red no actúan como bancos, sino como notarios automatizados que únicamente validan y registran los datos para prevenir el doble gasto. Wright critica las interpretaciones modernas de la tecnología, argumentando que el diseño original busca la escalabilidad y legalidad mediante el cumplimiento de normas existentes. Finalmente, el texto defiende que Bitcoin fue creado para facilitar microclimas comerciales globales y no como una herramienta para la especulación o actividades ilícitas.

Fuente:
Directly from one party to another…
5 October 2022
By Dr. Craig Wright
https://coingeek.com/directly-from-one-party-to-another/

https://notebooklm.google.com/notebook/8f8aacfe-98e6-4273-85a2-945baca69249?authuser=7

https://t.me/RamonQuesadaNews/16830
Audio
Tus_genes_no_son_tu_destino.m4a

Recomendacion de libro: De la genética a la epigenética de Clelia de la Peña.

🧬
De la genética a la epigenética: la herencia celular
10 fuentes
5 jun 2026
(Audio 16:21 min)

Estos documentos proporcionan una visión profunda sobre la Dra. Clelia de la Peña Seaman, una destacada científica mexicana especializada en el campo de la epigenética. El material destaca su trayectoria académica en el CICY, sus investigaciones sobre la metilación del ADN en plantas como el agave y su labor en la divulgación científica. Un elemento central es la presentación de su libro, De la genética a la epigenética, el cual explora cómo el estilo de vida y el entorno regulan la expresión de los genes sin alterar la secuencia del ADN. Las fuentes también incluyen un recorrido histórico por el descubrimiento de la doble hélice y los principios fundamentales de la herencia...

Cuaderno
https://notebooklm.google.com/notebook/906e3693-583c-4cac-84b4-5fad08524030?authuser=4

https://t.me/c/2173858661/43
Audio
Autopsia_de_la_primera_frase_de_Bitcoin.m4a

(Audio 24:53 min)

Directly from one party to another…
5 October 2022
By Dr. Craig Wright
https://coingeek.com/directly-from-one-party-to-another/

https://notebooklm.google.com/notebook/8f8aacfe-98e6-4273-85a2-945baca69249?authuser=7

https://t.me/RamonQuesadaNews/16830
Hace veinte años, (2006) este mismo mes, me presenté ante una sala de Google y expuse mi trabajo sobre redes de aprendizaje profundo.

Durante noventa minutos, las preguntas no se hicieron esperar, y durante noventa minutos las respondí.

La objeción, cuando finalmente llegó, fue sorprendentemente trivial.

"Requiere demasiada capacidad de cálculo".

"Los perceptrones son demasiado lentos".

Sugerí algo que no estaba de moda en aquel entonces: mirar hacia el futuro.

La Ley de Moore no era ningún secreto. La capacidad de cálculo aumentaba sin cesar. Si comenzábamos entonces, si diseñábamos pensando en el futuro del hardware, en lugar de en el estado actual, llegaríamos a la vanguardia.

La respuesta fue, en gran medida, el tipo de sabiduría práctica que envejece mal. El futuro se juzgaba por las limitaciones del presente. Un hábito común entre las personas inteligentes.

Hoy vivimos en un mundo fascinado por los grandes modelos de lenguaje.

Todos los periódicos hablan de ellos. Se discuten en todas las salas de juntas. Todos los inversores los descubren con el entusiasmo de un turista que descubre París.

Lo curioso es que los másteres en Derecho no surgieron porque alguien descubriera de repente las redes neuronales. Surgieron porque la computación finalmente alcanzó el nivel de ideas que muchos habían descartado como meras curiosidades computacionalmente costosas.

Las matemáticas no obraron un milagro.

El silicio mejoró.

Lo que antes requería "demasiada computación" se convirtió en algo rutinario.

Lo que antes era "demasiado lento" se convirtió en infraestructura.

Lo que antes se consideraba impráctico se convirtió en una de las mayores revoluciones tecnológicas del siglo.

Hay una peculiar vanidad en suponer que los límites del hardware actual son los límites de la civilización del mañana. Es como negarse a construir una catedral porque uno se encuentra en una cantera.

El futuro rara vez llega inventando ideas completamente nuevas.

Más a menudo, llega esperando a que las ideas antiguas se vuelvan asequibles.

Y aquí estamos, rodeados de másteres en Derecho, viendo cómo el mundo celebra lo que muchos rechazaron en su momento, no porque estuviera mal, sino porque se adelantó a su tiempo.

La diferencia entre un visionario y un escéptico a menudo no es más que diez años de experiencia en la fabricación de semiconductores.

O veinte.

St. Tominaga, también conocido como CSW
5 de junio de 2026
https://x.com/i/status/2062940075919577532

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Audio
NotebookLM_para_ahorrar_horas_preparando_clases.m4a

NotebookLM
22 fuentes
6 jun 2026
(Audio 29:01 min)

Cuaderno
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