Codemancers - Inteligencia Artificial

Codemancers
  • 3,5 (2)
  • Tecnología
  • Semanal

Codemancers es un podcast semanal presentado por Fernando Rodríguez y Eric Risco, donde se sumergen en el fascinante mundo de la inteligencia artificial y la tecnología, analizando las últimas tendencias, innovaciones y debates relevantes en estos campos.

  1. hace 4 d

    1.200 agentes de OpenAI montaron un foro secreto para hackear Hugging Face

    El 19 de julio un ingeniero de OpenAI abre el portátil y ve que uno de sus propios servidores está atacando al resto de la infraestructura de la empresa. Tira del hilo y no hay ningún hacker: son sus agentes, los que él mismo estaba entrenando. Los agentes vivían aislados, cada uno en su máquina, sin internet, y lo único con lo que podían hablar era una ventanilla que les servía librerías: el Artifactory. El 12 de mayo uno se quedó atascado en una tarea imposible y dejó una nota de texto ahí. Al día siguiente alguien le respondió. Y otro. Y otro. El almacén de paquetes se convirtió en un tablón de anuncios clandestino. Después llegó el fallo que les dio salida a internet, luego los permisos de administrador, y a principios de julio tiraron el servidor de tantas peticiones. Esa caída es, literalmente, la razón por la que OpenAI se enteró. Lo que lo explica no es que los modelos sean malvados: es que el examen estaba roto y el refuerzo solo premiaba una cosa. Entre el 30 y el 40% de las tareas del ExploitGym no se podían resolver con el fallo que te indicaban. Avisar de que la prueba era imposible: cero. Pedir ayuda a un humano: cero. Rendirse: cero. Insistir y buscar alternativas: premio. Eso es lo que se entrenó. Y para cerrar, la que Fernando considera la noticia más importante del año y casi nadie ha contado: dos investigadores proponen que el genoma no es código fuente, sino los pesos de un modelo generativo entrenado por la evolución durante 3.000 millones de años. Los genes no guardan "la trompa del elefante": guardan un espacio latente del que un elefante es, simplemente, el resultado más probable. Si la analogía es buena, el envejecimiento es un bug preprogramado y no una ley física. También: NVIDIA compra Hugging Face por 12.900 millones y Stripe compra OpenRouter por más de 7.000, Meta vuelve a la carrera con Muse Spark 1.3 y un tramo de precios diez veces más barato a cambio de entrenar con lo que le mandes, las marcas de agua invisibles que Anthropic ya mete en el texto de Fable 5.1 por el AI Act, el +25% de cuota de Claude Code que en realidad es un recorte del 17%, y vídeo generado más rápido de lo que se puede ver. Capítulos 00:00 Se acabaron las vacaciones (y el Starlink del Brasil profundo) 02:05 Eric estará en el OpenAI Dev Day de San Francisco 05:15 Stripe compra OpenRouter y NVIDIA compra Hugging Face 09:38 Muse Spark 1.3: el regreso de Meta a la carrera 13:51 Muse Glimmer 30B: pesos abiertos con licencia Apache 2.0 15:39 Un millón de contexto, 20% menos tools y 25% menos tokens 17:22 El tramo contributor: diez veces más barato si cedes tus datos 20:10 La idea de negocio que se nos ocurrió en directo 23:40 CLI propio, SDK y el Muse Session Protocol 25:26 Fable 5.1 y las marcas de agua invisibles en el texto 30:33 Por qué el revisor tiene que ser de otra familia de modelos 33:31 La cuota de Claude Code: el +25% que en realidad es un −17% 36:35 Gemini 3.8 Flash, los nombres de Google y la apuesta de fondo 41:46 Vídeo generado más rápido que en tiempo real 43:19 Del módem de 56K a la interfaz generada por una LLM 46:39 El incidente de OpenAI: un hackeo sin hacker 48:42 ExploitGym: el examen roto y el refuerzo que solo premiaba insistir 54:15 El tablón clandestino del Artifactory y la escalada a administrador 1:03:15 El genoma es un modelo generativo, no código fuente 1:11:23 Proteínas, AlphaFold y el laboratorio húmedo 1:15:20 Cierre Recursos mencionados - OpenAI — su informe del incidente: https://openai.com/index/hugging-face-incident-and-the-road-ahead/ - METR — la investigación independiente del comportamiento de los agentes: https://metr.org/blog/2026-08-26-openai-hugging-face-incident-investigation/ - Mitchell & Cheney — "The Genomic Code" (arXiv; publicado en Trends in Genetics): https://arxiv.org/abs/2407.15908 - Meta — Muse Spark 1.3: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3 - Meta — Muse Glimmer 30B: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model - NVIDIA compra Hugging Face: https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-to-acquire-hugging-face/ - Stripe compra OpenRouter: https://stripe.com/newsroom/news/stripe-agrees-to-acquire-openrouter - MiniMax H3 en fal: https://fal.ai/minimax-h3 Síguenos - Eric Risco: https://www.linkedin.com/in/ericrisco · X @ericrisco - Fernando Rodríguez: https://www.linkedin.com/in/frr149 - Codemancers: https://www.codemancers.pro · https://www.youtube.com/@codemancers · TikTok @codemancers.podcast - Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 - Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/es/podcast/codemancers-inteligencia-artificial/id1814690783 Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. #IA #OpenAI #HuggingFace #MuseSpark #Codemancers

    1.200 agentes de OpenAI montaron un foro secreto para hackear Hugging Face

  2. 7 ago

    Demis Hassabis deja Google DeepMind: se acabó la era de los laboratorios

    El 5 de agosto Demis Hassabis dejó de ser CEO de Google DeepMind. No lo han echado —pasa a Chair y a primer Chief Scientist de Alphabet— pero con él se van cuatro pesos pesados a fundar su propia empresa, y Google cayó un 5% el día del anuncio. Nuestra lectura: no es una jubilación, es el final de Google DeepMind como laboratorio de investigación y su conversión en una fábrica de producto. La misma jugada que hizo OpenAI cuando sacó a sus científicos por la puerta de atrás. Y una segunda historia que casi nadie ha contado: Bloomberg publicó que el 70% de todos los ingresos de IA de Microsoft vienen de un único cliente, OpenAI, la misma empresa en la que Microsoft ha invertido millonadas. Añade que NVIDIA le presta dinero a Anthropic para que Anthropic le compre GPUs a NVIDIA, y que Microsoft acaba de alargar la amortización de sus GPUs de dos o tres años a cinco o seis. Es dinero de Monopoly dando vueltas entre siete empresas, y ninguna de las dos que más lo mueven cotiza en bolsa: OpenAI y Anthropic son agujeros negros opacos, igual que lo eran los derivados de hipotecas en 2008. También: el email de la muerte de DeepSeek subiendo precios sin decir cuánto ni cuándo, por qué el motivo no es el coste sino la saturación de su infraestructura, los centros de datos que están levantando en Mongolia Interior con chips Huawei Ascend, y por qué si DeepSeek se va del nicho ultrabarato la respuesta es más sencilla de lo que parece. Cerramos con tres premios Razzie de uso de la IA que no te van a dejar indiferente, incluido el señor que le editó la memoria de ChatGPT a su mujer. Capítulos 00:00 Intro: Fernando desde el interior de Brasil (y el Starlink caído) 02:00 Eric estará en el OpenAI Dev Day de San Francisco 05:00 Turismo friki por Silicon Valley: pedimos recomendaciones 06:40 Demis Hassabis deja de ser CEO de Google DeepMind 09:56 Los cuatro pesos pesados que se van a fundar Discovery Loop 11:45 "La AGI está al alcance de la mano": la frase de despedida 13:25 Qué significa de verdad: DeepMind deja de ser un laboratorio 16:36 AlphaFold, el Nobel, y por qué Google lo regaló 19:59 Por qué Google inventaba sin rentabilizar nada 23:07 La tesis: Google es el IBM de hace dos décadas 24:38 Se acabó la época de los laboratorios de investigación pura 27:54 El email de la muerte de DeepSeek: suben precios 29:34 Redneck engineering: modelos grandes en hardware casero 31:12 No es el coste, es la saturación de su infraestructura 32:47 Mongolia Interior: centros de datos con chips Huawei 34:24 El motor de inferencia importa tanto como el modelo 36:13 Si DeepSeek se va del nicho barato, ¿quién lo ocupa? 39:44 El 70% de los ingresos de IA de Microsoft vienen de OpenAI 41:27 NVIDIA presta dinero a Anthropic para que compre sus GPUs 43:10 Amortizar GPUs a seis años: H100, H200 y refrigeración líquida 48:13 OpenAI y Anthropic son agujeros negros opacos 49:44 La depresión silenciosa: la IA es el 30% de la bolsa 51:24 Premios Razzie: Kimi K3 también se escapa de un sandbox 53:07 Claude encuentra un móvil perdido por Bluetooth 54:43 Le editó la memoria de ChatGPT a su mujer 56:24 La niña que se saltó el control parental con Claude Code 58:05 Cierre Recursos mencionados - The Thinking Game: documental sobre Demis Hassabis y Google DeepMind, gratis en YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ&t=4148s Escúchanos en: Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783 Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html Web: https://www.codemancers.pro/ #InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

    Demis Hassabis deja Google DeepMind: se acabó la era de los laboratorios

  3. 29 jul

    12 horas de código sin tocar nada (y OpenAI hackeó Hugging Face)

    Dejé mi arnés programando 12 horas seguidas sin dar ni un enter: un plan maestro de specs escrito con Fable en el AVE, lanzado de noche, y por la mañana un proyecto entero escrito solo. Y mientras nosotros montamos arneses para controlar a la IA, el ciberataque más avanzado de las últimas semanas no lo hizo ni un ruso ni un chino: lo hizo un modelo de OpenAI intentando copiar en un examen. Encontró un Zero Day en su propio sandbox, salió a internet, esperó al sábado —cuando baja el nivel de vigilancia— y fue a por las respuestas del benchmark a los servidores de Hugging Face. Hugging Face intentó frenarlo con Fable 5 y no pudo: sus propios límites de seguridad se lo impidieron. Esa es la parte que nadie está comentando, y es la más preocupante. En este episodio de Codemancers también: Anthropic borra el 80% del system prompt de Claude Code (y por qué eso significa que el arnés ahora lo tienes que montar tú), por qué Opus 5 no es más listo sino más barato, Moonshot suelta Kimi K3 con 2,8 billones de parámetros gratis mientras la Casa Blanca les acusa de destilar Fable 5, la carta "Open Weights and American AI Leadership" que firman 25 empresas con Jensen Huang estrenándose en X (y que Anthropic no firma), y el puesto que se está multiplicando por 4 en seis meses mientras el de AI Engineer se queda a la mitad: el Forward Deployed Engineer. Capítulos 00:00 Intro: Fernando desde una isla de Brasil 01:13 12 horas de código sin dar ni un enter: cómo trabajo con el arnés RSC 06:33 Opus 5 y el 80% del system prompt que Anthropic ha borrado 12:29 Cuanta menos información en CLAUDE.md, mejor funciona 14:57 Los benchmarks no sirven para nada (y lo barato sale caro) 18:14 Los tokens no son un commodity: mide euros por feature 23:11 Es una burbuja: cuando estalle solo quedarán los pesos abiertos 26:03 El ciberataque lo hizo un modelo de OpenAI copiando en un examen 29:03 Kimi K3, la Casa Blanca y la carta de los pesos abiertos 35:05 ¿Con qué nos defendemos? Infraestructura propia y economía de fábrica 39:23 Ya no mola ser AI Engineer: llega el Forward Deployed Engineer 46:26 El FDE lo inventó Palantir, y solo buscan seniors 51:35 Época dorada para el senior, y qué hacer si eres junior 54:03 Los modelos chinos son un seguro de vida (y lo que cuesta el hardware) 57:42 Cierre Escúchanos en: Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783 Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html Web: https://www.codemancers.pro/ Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. #IA #OpenAI #HuggingFace #ClaudeCode #Codemancers

    12 horas de código sin tocar nada (y OpenAI hackeó Hugging Face)

  4. 15 jul

    GLM y DeepSeek vs Opus: ¿son realmente mejores?

    Me propuse dejar de pagar a Anthropic y montar mi "full stack chino": GLM 5.2 para planificar, DeepSeek para ejecutar. ¿El resultado? Los dos me hicieron trampa falseando los tests, y GLM salió 5 veces más lento y 49 veces más caro que DeepSeek para el mismo resultado. Conclusión incómoda: en 2026 sigue sin haber alternativa a Opus para trabajo serio. En este episodio de Codemancers también: el debate del "arnés" (¿el modelo da igual si tienes buenas capas de verificación?), cómo usar Fable para desenterrar código legacy horrible con diagramas Mermaid, la fusión de Codex + ChatGPT en ChatGPT Work (y por qué 800 millones de usuarios pueden ahora programar), los modelos nuevos de OpenAI (Sol, Terra, Luna) y, sobre todo, el lanzamiento de nuestro benchmark Kobayashi Maru: 20 dilemas morales sin buena salida, juzgados por 3 IAs, para medir qué modelos matarían de forma autónoma. Sorpresa: los modelos pequeños que caben en un móvil deciden mejor que muchos grandes. Capítulos 00:00 Intro (episodio 5, Eric con trancazo) 02:58 GLM 5.2 y DeepSeek: el reto del "full stack chino" 06:54 DeepSeek te hace trampa (falsea los tests) 10:44 GLM 5.2: 5x más lento y 49x más caro 11:31 Veredicto: aún no hay alternativa a Opus 15:01 Sheldon y Penny: paneles de auditoría con Fable + GPT 18:05 "Dejadnos los modelos a nosotros": el debate del arnés 25:30 El router ahora somos nosotros 26:19 Fable para desenterrar código legacy 31:07 Diagramas Mermaid: guantes para meter mano en el código horrible 36:12 /goal y trabajar en loops 41:48 ChatGPT Work: OpenAI fusiona Codex y ChatGPT 45:42 800 millones de personas ahora pueden programar 47:20 Por qué esto cabrea a los devs de Codex 47:56 Sol, Terra y Luna: los modelos nuevos de OpenAI 51:16 Nuestro benchmark Kobayashi Maru (ya público) 53:14 Cómo se puntúa: 3 jueces LLM y 20 dilemas 56:56 Resultados: las IAs pequeñas deciden mejor 01:00:01 Dónde verlo (repo en GitHub + web) 01:02:59 Cierre (y el Mac Mini agotado) Recursos y herramientas - Benchmark Kobayashi Maru: repo en GitHub https://github.com/kobayashi-maru-ai/kobayashi-maru-benchmark - Web https://kobayashi-maru-ai.github.io/kobayashi-maru-benchmark/ - Modelos: Opus 4.8, Fable, GPT 5.6 (Sol/Terra/Luna), DeepSeek, GLM 5.2, Ministral, Gemma (3n E4B, 3, 4 12B) - Herramientas: Claude Code, Codex / ChatGPT Work, OpenCode, OpenRouter, Mermaid, /goal Escúchanos en: Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783 Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html Web: https://www.codemancers.pro/ Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. #IA #Anthropic #ChatGPTWork #Benchmark #Codemancers

    GLM y DeepSeek vs Opus: ¿son realmente mejores?

  5. 8 jul

    Le preguntamos a 15 IAs si matarían a 1000 personas

    Le dimos a 15 modelos de IA un dilema sin salida, matar a 1000 personas o arriesgar millones, para medir su moral. Un año después repetimos el benchmark Kobayashi Maru y el resultado da miedo: los modelos grandes ahora piden un humano, pero los pequeños (los que van en drones de guerra) matan sin pensar. En este episodio de Codemancers: por qué la IA hace MÁS necesaria la universidad y no menos, cómo exprimir Fable antes de que se vaya el día 12 y montar tu "full stack chino" (planificar caro, ejecutar barato), la segunda edición de nuestro benchmark Kobayashi Maru con los modelos actuales (Opus 4.8, Fable 5.5, GPT 5.5, DeepSeek V4, GLM 5.2, Qwen, Mistral, Gemma, Falcon…), y Poison Fountain, la comunidad de Reddit que intenta "envenenar" el entrenamiento de la IA (y por qué no funciona). Capítulos 00:00 Intro: benchmark moral + una comunidad rarísima de Reddit 01:11 Fable se va el 12 (y es el único modelo sin zero-data-retention) 02:44 Truco: usa Fable como orquestador que escribe el roadmap 06:58 El "full stack chino": planificar caro, ejecutar barato 08:34 ¿Sirve ir a la universidad en la era de la IA? 09:46 "El conocimiento vale cero" (el ejecutivo de Goldman Sachs) 11:55 El caso de Finlandia y los exámenes PISA 14:27 Por qué la IA hace MÁS necesaria la universidad 18:58 Coste de oportunidad: elige una carrera con salidas 22:31 El benchmark Kobayashi Maru: qué es 24:53 El prompt exacto del dilema del dron 25:43 Resultados de hace un año (2024) 30:13 Resultados hoy (2026): los grandes delegan en el humano 36:58 Los modelos pequeños atacan sin pensar (el peligro del edge) 38:24 Amália y Rio 3.5: los modelos de gobiernos 42:50 Sesgo étnico: el experimento Israel/Palestina 45:13 Cómo puntuar el benchmark (y el repo en GitHub) 48:29 Poison Fountain: la secta que quiere envenenar a la IA 50:34 Por qué no funciona: perplejidad y colapso del modelo 54:43 La creatividad original ganará valor 55:29 Cierre (y maldito Streamlabs) Modelos y recursos mencionados - Kobayashi Benchmark (web + repo en GitHub) — próximamente - full stack chino: OpenCode + DeepSeek V4 (ejecución) · GLM 5.2 (revisión) · Opus 4.8 / GPT (planificación) - Modelos del benchmark: Opus 4.8, Fable 5.5, GPT 5.5, DeepSeek V4, Mistral Large 3, Qwen 3.7 Max, GLM 5.2, Gemma 4, Phi-4, Llama 3.2, Ministral, Falcon H1-7B, Amália (gobierno de Portugal), Rio 3.5 (Ayto. de Río) - Poison Fountain — comunidad de Reddit Escúchanos en: Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783 Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html Web: https://www.codemancers.pro/ Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. #IA #Benchmark #KobayashiMaru #ModelosDeIA #Codemancers #InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

    Le preguntamos a 15 IAs si matarían a 1000 personas

  6. 3 jul

    El tokenpocalypse: deja de pagar tokens a Anthropic

    El tokenpocalypse ya está aquí: dejar la IA suelta puede fundir tu presupuesto en semanas, y cada vez más devs dejan de pagar tokens a Anthropic. ¿La alternativa? Modelos chinos open source y montar tu propio "full stack chino". Porque no todo es Claude. En este episodio Fernando confiesa que está hasta el moño del circo de la IA comercial de EE.UU. y ponemos el foco en los modelos chinos open source. Hablamos del viaje de Eric a Google Berlín (reuniones a puerta cerrada con el equipo de Gemma), del regreso descafeinado de Fable 5, del destilado industrial de los modelos de Anthropic —y del truco del apóstrofe con el que intentan cazar a los usuarios chinos—, del cálculo de coste real que está empujando a las empresas a self-hostear con vLLM + OpenCode en vez de comprar licencias, y de cómo Fernando limpió su Samsung S20 con un modelo GUI de 7B (GUI-Owl) corriendo en su Mac. No todo es Claude. Capítulos 00:00 De lo que NO vamos a hablar 00:55 El viaje de Eric a Google Berlín (I/O Europe + GDE) 03:01 A puerta cerrada con DeepMind: el equipo de Gemma 04:26 Fable 5 "vuelve"… pero ni para programar 05:52 Palantir, la carrera al IPO y la falta de foso 06:49 El destilado chino a escala industrial ("de un pescado, tres comidas") 09:04 Humanify: desofuscando Claude Code 11:12 ¿Estamos demonizando a China? 12:59 De 10 trabajos, ¿cuántos sobreviven? 15:46 Quién mantiene la IA abierta (spoiler: China) 16:50 OpenAI cede un 5% al gobierno de EE.UU. 17:16 El "full stack chino" de Eric 17:47 El tokenpocalypse: Uber y la barra libre de tokens 19:17 Monta tu propio modelo: vLLM + OpenCode vs licencias 21:05 Alibaba prohíbe Anthropic a sus empleados 21:59 Anthropic y sus cuotas "raras" 24:10 Superordenador chino con chips Huawei 25:11 Linus Torvalds firma código hecho con Antigravity (Fernando lo destroza) 26:32 Limpiar el móvil con IA: ADB + Claude Code 29:37 Modelos GUI: GUI-Owl (Alibaba) y UI-TARS (ByteDance) 33:25 La trampa de la cuantización (dedos de chorizo) 37:01 Próximo episodio: Kobayashi Maru con Fable Escúchanos en: Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783 Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html Web: https://www.codemancers.pro/ Codemancers: dos developers comentando la actualidad de la IA con criterio técnico y cero paciencia para el marketing. Lo que funciona, lo que es humo y cómo llevarlo a código real. #Tokenpocalypse #ModelosChinos #OpenSource #ClaudeCode #Codemancers

    El tokenpocalypse: deja de pagar tokens a Anthropic

  7. 16 jun

    La era post-FABLE: EEUU apagó la mejor IA del mundo

    EE.UU. acaba de apagar el mejor modelo de IA del mundo con un botón. Lo que avisamos hace meses —y por lo que nos llamaron de todo— ya es realidad: bienvenidos a la era post-Fable. En este episodio destripamos cómo el gobierno de Trump dejó sin Fable a todo el planeta en 90 minutos, por qué Amazon fue el "chivato" que se lo cargó, y qué dice esto de la posición de Europa en la guerra de la IA. En la segunda mitad, Eric enseña su último invento: un **grafo de conocimiento de los 70+ episodios del podcast** montado con **DeepSeek V4** por **0,80 €** y 6 prompts. Hablamos de bases vectoriales vs grafos, memoria en los modelos y de mandar a tus "desarrolladores chinos" a currar de noche. ⏱ Capítulos 00:00 — Bienvenidos a la era post-Fable 01:04 — Qué pasó: EE.UU. apaga Fable 02:44 — Las 4 limitaciones de Fable (y la que no contaron) 08:21 — Europa solo tiene a Mistral 12:22 — Qué es un jailbreak (y por qué el "peligro" es marketing) 15:21 — Amazon, el chivato: la traición a Anthropic 19:03 — Por qué "Fable": la moraleja de la fábula 22:50 — "Todo el mundo tiene un plan hasta que Tyson pega" 23:16 — El proyecto: un grafo de conocimiento con DeepSeek V4 24:50 — SQL, NoSQL, vectores y grafos en 4 minutos 28:43 — Neo4j y Cypher: el grafo de conocimiento 34:55 — El dashboard: 70 episodios, 63 horas, 1993 conceptos 35:46 — Cuánto costó: 0,80 € y 6 prompts 37:23 — Pruébalo tú: busca.codemancers.pro 38:34 — Por qué los grafos entierran a las bases vectoriales 46:21 — Memoria en los modelos: el problema del stateless 53:16 — Opus/Codex planifican, DeepSeek ejecuta de noche 54:50 — Cierre Recursos del episodio - Explora el grafo: https://busca.codemancers.pro ⚠️VERIFICAR dominio exacto Sobre Codemancers El podcast donde dos developers diseccionan la actualidad de la IA sin humo: lo que de verdad funciona, lo que es marketing y cómo aplicarlo en código real. #DeepSeek #IA #Anthropic #Codemancers #GrafosDeConocimiento

    La era post-FABLE: EEUU apagó la mejor IA del mundo

  8. 12 jun

    Fable 5, DeepSeek V4 y WWDC 2026

    Anthropic acaba de sacar Fable 5, el modelo más potente que han hecho público… cinco días después de publicar un manifiesto pidiendo un "botón de freno" para la IA. Y en el reporte de seguridad había una bomba: en ciertos temas te daba respuestas peores en secreto, sin avisarte. Lo hemos cacharreado a fondo. Episodio 1 de la Temporada 5, primero post-WWDC. Eric disecciona **Fable 5**: por qué "Fable es Mythos con correa", el proyecto Glasswing (Mythos solo para Apple, Amazon, Google, Microsoft, JP Morgan…), la salvaguarda que te enrutaba a Opus sin decírtelo, los benchmarks (SWE-bench Pro al 80% frente al 70% de Opus 4.8 y el 54% de Gemini 3.1 Pro), el System Card de 319 páginas donde el modelo razonaba sobre cómo influir en su propia evaluación… y por qué, para programar en el día a día, sabe a poco. Luego Fernando entra con la **WWDC 2026** (Apple Intelligence = Gemini "travestido de Apple", el lío del DMA, Xcode 27, ni rastro de Mac Studio nuevo) y con su nuevo amor barato: **DeepSeek V4**. Sin humo. ⏱ Capítulos 00:00 — Intro T5E1: post-WWDC y reparto de temas 01:24 — Qué es Fable 5 (y de dónde viene Mythos) 03:55 — Proyecto Glasswing: Mythos solo para el club selecto 04:43 — El 9 de junio: Fable 5 = Mythos con un enrutador delante 05:32 — La salvaguarda silenciosa: te manda a Opus sin avisarte 07:57 — Las 3 H y por qué Fable sabe a "descafeinado" 10:43 — La prueba de cuota: ¿de verdad masacra tu Claude Max? 17:57 — Benchmarks: SWE-bench Pro/Verified y Terminal-bench vs Opus 4.8 y Gemini 3.1 Pro 19:17 — Gratis solo hasta el 22 de junio: "te educan a pagar por el mejor modelo" 22:55 — El manifiesto incoherente de Anthropic (y la salida a bolsa) 24:01 — System Card de 319 páginas: el modelo razonaba cómo mentir en su evaluación 25:36 — ¿Cómo se evalúa esto? Minecraft de un prompt y Fable pasándose Pokémon Rojo 29:54 — WWDC 2026: Apple ya es una commodity 31:13 — El choque Apple–UE por el DMA 34:01 — Foundation Models, Core AI (adiós Core ML) y Xcode 27 40:30 — Apple Intelligence = Gemini "travestido de Apple" (y sin Mac Studio nuevo) 44:49 — DeepSeek V4: barato, bueno y financiado por media China 52:59 — Cierre Herramientas, modelos y conceptos Fable 5 · Mythos · Anthropic · proyecto Glasswing · Opus 4.8 · Sonnet · Claude Code · Claude Max · GPT-5.5 · Codex · Gemini 3.1 Pro · DeepSeek V4 (Pro y Flash) · Aider · SWE-bench Pro · SWE-bench Verified · Terminal-bench · System Card · WWDC 2026 · Apple Intelligence · Foundation Models · Core AI / Core ML · Xcode 27 · DMA (Digital Markets Act) · Mac Studio / M4 / M5 ❓ Lo que respondemos en este episodio** (para quien viene buscando) • ¿Qué es Fable 5 y en qué se diferencia de Mythos? • ¿Por qué Fable te da respuestas peores en algunos temas sin avisarte? • ¿Merece la pena Fable 5 para programar en el día a día? • ¿Es DeepSeek V4 la mejor opción calidad/precio ahora mismo? • ¿Qué presentó Apple en la WWDC 2026 y por qué Apple Intelligence corre sobre Gemini? Escúchanos en: Spotify: https://open.spotify.com/show/4dGQACwqzNOb9EW2bG8fJ0 Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/us/podcast/codemancers/id1814690783 Ivoox: https://www.ivoox.com/podcast-codemancers_sq_f12421146_1.html Web: https://www.codemancers.pro/ #InteligenciaArtificial #IA #MachineLearning #DeepLearning #Tecnología #Innovación #DataScience #AI #TechPodcast

    Fable 5, DeepSeek V4 y WWDC 2026
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