El presidente Trump ha firmado una orden ejecutiva para iniciar Genesis Mission, un proyecto federal cuyo objetivo es convertir los datos del gobierno y los supercomputadores en un sistema unificado de IA para ciencia y seguridad nacional. Esto ya no va de startups. Va de estado, poder y ventaja estratégica. 🏗️ La nueva plataforma: El Departamento de Energía liderará la creación de la American Science and Security Platform, que unificará: - Supercomputación de alto rendimiento - Grandes bases de datos federales - Modelos de IA avanzados - Laboratorios de investigación punteros Todo dentro de un único entorno coordinado. 🧪 Sectores prioritarios El objetivo es acelerar avances en: - Energía - Biotecnología - Nuevos materiales - Ciencia cuántica - Semiconductores Campos donde los ciclos de innovación normalmente duran años… y ahora buscan reducirlos a meses. ⚠️ Cambio de narrativa Aquí está el punto crítico: La IA ya no se presenta como: - Una herramienta comercial - Una moda tecnológica - Un producto de Big Tech Ahora se posiciona como infraestructura nacional, al nivel de: - Redes eléctricas - Defensa - Sistemas estratégicos La frontera de la IA deja de estar solo en empresas privadas y entra directamente en el aparato del Estado. ⏱️ Implementación rápida La orden incluye plazos claros: los primeros sistemas deben demostrar impacto real en retos nacionales en cuestión de meses, no de años. 🧭 Lectura estratégica Estados Unidos está institucionalizando la IA como uno de los pilares de su poder científico, económico y geopolítico futuro. No es narrativa. Es arquitectura de Estado. 💬 ¿Qué opináis? ¿Estamos entrando en una era donde la ventaja en IA definirá directamente el poder global? ¿O esto abre un nuevo escenario de dependencia tecnológica estatal? Me interesa leer visiones técnicas y estratégicas.

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Meta acaba de liberar SAM 3, la nueva versión de su modelo de segmentación… y esta vez viene open source y con un salto real en usabilidad. 🔍 ¿Qué hace SAM 3?: SAM 3 puede encontrar y seguir prácticamente cualquier cosa en imágenes o vídeos usando solo: - Un prompt de texto - O una imagen de ejemplo Nada de cajas, clics o herramientas de precisión. Le dices “coche”, “persona”, “botella”, “silla de diseño” → y lo detecta todo automáticamente. 🎥 Tracking estable en vídeo: El modelo mantiene las máscaras estables a lo largo del tiempo, aunque el objeto: - Cambie de posición, - Salga del plano, - Vuelva a entrar, - O cambie la iluminación. Esto antes solo se conseguía con modelos separados de detección + tracking. Ahora todo va en un único sistema. 🧩 Mucho más accesible: SAM 3 elimina la fricción de versiones anteriores. Ya no necesitas saber segmentación: text → objetos detectados imagen → objetos detectados hints simples → objetos detectados Cualquiera puede usarlo. 🛠️ Aplicaciones directas: - Edición de vídeo - Product shots - Clips deportivos - Creatividad y VFX - Investigación científica - Análisis visual - Shopping y e-commerce - Contenido dinámico Básicamente, seleccionar y seguir objetos deja de ser trabajo manual. 🧬 Open Source Meta ha liberado código y weights. Cualquiera puede descargarlo, estudiarlo o construir herramientas encima. 🔗 Descargar en GitHub: https://github.com/facebookresearch/sam3 🔗 Probar en el playground de Meta: https://aidemos.meta.com/segment-anything/ 💬 ¿Qué opináis? ¿Es el siguiente paso hacia editores controlados totalmente por prompts? ¿O aún queda camino para sustituir los flujos manuales? Comenta abajo — quiero ver perspectivas técnicas.

Google acaba de presentar Antigravity, una plataforma gratuita construida sobre Gemini 3 que permite desarrollar agentes completos dentro de un único espacio de trabajo. Lo importante: 🔧 1. Un IDE donde los agentes trabajan solos Antigravity combina: - Editor - Terminal - Navegador Los agentes pueden escribir código, testearlo y ejecutarlo sin salir del entorno. El desarrollador solo supervisa, corrige dirección y revisa logs, planes y capturas. Esto no es “autocompletado”:es ejecución autónoma dentro del IDE. 🧠 2. Multi-modelo Funciona con: - Gemini 3 - Gemini 3 Pro - Claude Sonnet 4.5 - Y cualquier otro modelo compatible Disponible para Windows, macOS y Linux. 📂 3. Manager de agentes Incluye una vista tipo “control center” para lanzar varios agentes en distintos workspaces, monitorizar su progreso y ver qué hace cada uno en tiempo real. ⚙️ 4. Cambio de paradigma Google es clara: el objetivo es mover el desarrollo hacia un flujo task-driven: - El humano marca el objetivo - El agente ejecuta tareas - El desarrollador solo supervisa Esto acelera ciclos, reduce tareas repetitivas y acerca el desarrollo a un modelo operacional más similar a equipos híbridos humano-IA. 🆓 5. Gratis en la preview Incluye límites generosos para Gemini 3 Pro. El mensaje de fondo: los agentes dejan de ser “experimentos” y entran en el día a día del desarrollo real. ❓ ¿Qué opináis? ¿Creéis que los agentes sustituirán partes enteras del workflow de desarrollo?¿O que aún falta madurez? Comenta abajo — quiero ver distintas perspectivas técnicas.

Será genial que podamos conocerte todos en esta comunidad. Por favor, preséntate, dinos tus metas y en qué proyecto trabajas/has pensado y comienza a diseñar tus propias reglas del juego.