Pavel Durov, cofundador y CEO de Telegram, fue arrestado en el aeropuerto de Bourget cerca de París, basado en una orden de arresto en Francia.
Durov, quien reside en Dubái y tiene doble ciudadanía en Francia y los Emiratos Árabes Unidos, se espera que comparezca ante el tribunal el domingo.
La detención ha llamado la atención debido a la historia de Durov de desafiar a las autoridades rusas y a la significativa base de usuarios de Telegram, que cuenta con aproximadamente 900 millones de usuarios activos.
El arresto del fundador de Telegram, Pavel Durov, en un aeropuerto francés ha generado debates sobre si está relacionado con la falta de cooperación de Telegram con las fuerzas del orden o su uso por parte de criminales.
La incidencia subraya los debates en curso sobre la privacidad, la vigilancia gubernamental y hasta qué punto las empresas tecnológicas deben moderar sus plataformas para prevenir actividades ilegales.
Algunos argumentan que las naciones occidentales están presionando para que haya puertas traseras en las aplicaciones de mensajería, mientras que otros señalan la moderación relativamente laxa de Telegram en comparación con otras plataformas.
Unos ingenieros de Francia han desarrollado una batería DIY para bicicletas eléctricas que puede ser reparada y rellenada, compatible con el 90% de las marcas de bicicletas/motores, con el objetivo de combatir la obsolescencia programada.
La batería cuenta con una carcasa a prueba de fuego y agua, con pruebas exhaustivas para garantizar la seguridad, y se lanzará en Kickstarter en septiembre con un descuento del 25% para los primeros patrocinadores.
La comunidad de bicicletas eléctricas DIY ha mostrado interés en el proyecto, con discusiones sobre seguridad, aplicaciones potenciales y sugerencias para características adicionales como transceptores LORA e integración con sistemas de bicicletas existentes.
Pavel Durov, fundador y CEO de Telegram, fue arrestado en el aeropuerto de Le Bourget en París debido a una orden de búsqueda francesa que citaba cargos graves, incluidos terrorismo, tráfico de drogas y más.
Las autoridades francesas alegan que Telegram, bajo el liderazgo de Durov, facilitó el crimen organizado a través de sus servicios de mensajería encriptada, lo que llevó a su detención y a una posible sentencia de prisión de 20 años si es condenado.
La detención ha causado un impacto significativo en Toncoin, la criptomoneda asociada a Telegram, que cayó más del 15%, y puede influir en futuras regulaciones sobre plataformas digitales y criptomonedas.
Pavel Durov, CEO de Telegram, ha sido arrestado por cargos de terrorismo, fraude y pornografía infantil, lo que ha desatado un debate y controversia significativos.
Los críticos argumentan que los proveedores de servicios como Telegram no deberían ser responsables del contenido generado por los usuarios, comparando la situación con casos pasados como el de Kim Dotcom.
La detención ha suscitado preocupaciones sobre el exceso de poder del gobierno y la posibilidad de que se apunte a individuos que se resisten a cumplir con las solicitudes de las fuerzas del orden para obtener datos de usuarios y moderar contenido.
Los defensores a menudo usan listas para proteger activos, pero los atacantes explotan la naturaleza interconectada de las redes, que se representan mejor como gráficos.
Una defensa efectiva requiere visualizar la red como un gráfico, reducir las conexiones innecesarias, minimizar los privilegios de administrador, usar la autenticación de dos factores y rotar regularmente las credenciales.
Adoptar una mentalidad basada en gráficos ayuda a los defensores a proteger mejor sus redes, ya que los atacantes estudian la red real, no diagramas desactualizados o inventarios incompletos.
Los atacantes se concentran profundamente en una sola misión, mientras que los defensores, como los equipos del Centro de Operaciones de Seguridad (SOC), rastrean múltiples señales y priorizan las amenazas según las regulaciones.
Algunos expertos sugieren que los defensores deberían adoptar un pensamiento basado en gráficos, similar al de los atacantes, para identificar mejor las posibles rutas de ataque, con herramientas como BloodHound que ayudan a visualizar estas rutas en Active Directory (AD).
A pesar de los posibles beneficios, los defensores a menudo enfrentan limitaciones organizativas y requisitos de cumplimiento, lo que dificulta la implementación de estrategias más dinámicas, similares a las de los atacantes.
Greg Wilson utilizó Anthropic Claude 3.5 para extraer y crear entradas de calendario a partir de una imagen JPG de su horario de lecciones de piano jazz.
Claude 3.5 enumeró con precisión las fechas y generó un archivo ICS para Google Calendar, programando eventos a las 2:00 PM, hora del Pacífico.
ChatGPT podría identificar las fechas, pero requería pasos adicionales, como proporcionar código Python, para crear el archivo ICS.
Anthropic Claude 3.5 puede generar archivos iCalendar, pero los usuarios deben verificar los resultados debido a errores ocasionales que pueden parecer plausibles.
Algunos expertos recomiendan usar Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para escribir validadores de Python y asegurar la precisión de los datos generados.
La naturaleza estocástica de los LLM puede llevar a errores de "desfase de uno", lo que puede socavar la confianza en la información proporcionada, haciendo que la verificación sea esencial, especialmente para datos críticos.
Un estudio en dos guarderías de Helsinki encontró que el uso de purificadores de aire redujo los días de enfermedad de los niños en aproximadamente un 30%.
La investigación, dirigida por E3 Pandemic Response y Enni Sanmark del Hospital Universitario de Helsinki HUS, probó varios purificadores de aire durante las temporadas de resfriados y gripe y continuará hasta abril para evaluar su impacto en las dolencias estomacales.
La investigación tiene como objetivo crear un esquema efectivo de purificación de aire para guarderías, con resultados finales esperados para la próxima primavera.
Un estudio reveló que los purificadores de aire en las guarderías redujeron los días de enfermedad de los niños en un tercio, lo que indica posibles aplicaciones más amplias en escuelas y espacios públicos.
A pesar de los beneficios, existe resistencia a implementar purificadores de aire, similar a la oposición histórica al lavado de manos en entornos médicos.
La investigación enfatiza la importancia de la calidad del aire y la ventilación en la reducción de la transmisión de enfermedades, con sugerencias de combinar purificadores de aire con luz UV y mascarillas para una mayor efectividad.
Strandbeest es una aplicación del mecanismo de Jansen, que tiene como objetivo reducir las emisiones de caucho/microplásticos de los neumáticos mediante la creación de vehículos con patas eficientes.
Theo Jansen's Strandbeest es celebrado por sus logros artísticos y técnicos, incluyendo su capacidad para almacenar y utilizar la energía eólica para moverse.
Versiones en miniatura del Strandbeest están disponibles para su compra, mostrando su innovador diseño a menor escala.
Facebook prohibió permanentemente a un desarrollador por crear "Unfollow Everything", una herramienta que ayuda a los usuarios a dejar de seguir a todos los amigos, grupos y páginas para reducir el tiempo que pasan en la plataforma.
La herramienta recibió comentarios positivos por permitir a los usuarios disfrutar de los beneficios de Facebook mientras evitaban sus elementos adictivos, pero Facebook emitió una carta de cese y desistimiento y deshabilitó las cuentas del desarrollador.
Esta prohibición también interrumpió un estudio de la Universidad de Neuchâtel sobre el impacto del News Feed, destacando cómo las plataformas utilizan los términos de servicio para limitar el control del usuario y suprimir herramientas empoderadoras.
Facebook prohibió a un usuario de por vida por ayudar a otros a usar menos la plataforma, lo que desató un debate sobre la usabilidad y los problemas del algoritmo de la plataforma.
Los usuarios informan que el algoritmo de Facebook muestra contenido irrelevante e inflamatorio, lo que lleva a muchos a reducir su uso o cambiar a otras plataformas como Instagram y X (anteriormente Twitter).
Algunos usuarios están desarrollando o utilizando herramientas y plataformas alternativas, como proyectos de código abierto y filtros de contenido, para evitar los inconvenientes de Facebook y mejorar su experiencia en las redes sociales.
Papersway es una herramienta de gestión de ventanas desplazable para Sway/i3wm, inspirada en PaperWM, que organiza las ventanas en una fila con dos visibles a la vez.
Las características clave incluyen cambiar el número de ventanas visibles, alternar el modo monocular y saltar a un espacio de trabajo nuevo.
Instalarlo es sencillo a través de CPAN o apt-get para Debian/Ubuntu, con instrucciones de uso y combinaciones de teclas proporcionadas en el manual papersway(1).
Papersway es una nueva herramienta de gestión de ventanas desplazables diseñada para Sway/i3wm, que ha ganado una atención significativa en Hacker News con 160 puntos y 36 comentarios.
Los usuarios lo están comparando con proyectos similares como PaperWM para Gnome y Karousel para KDE, destacando sus posibles beneficios, especialmente para monitores de pantalla ancha.
Se están llevando a cabo discusiones sobre cambiar el nombre del proyecto para evitar confusiones y se han solicitado más demostraciones visuales, lo que indica un fuerte interés y compromiso de la comunidad.
El artículo discute la construcción de un motor de búsqueda robusto utilizando PostgreSQL, combinando la búsqueda léxica tradicional y las técnicas modernas de búsqueda semántica.
Las técnicas clave incluyen la búsqueda de texto completo con tsvector, la búsqueda semántica con pgvector y la coincidencia difusa con pg_trgm.
La implementación detalla el código SQL para configurar tablas, realizar búsquedas híbridas y difusas, y ajustar el sistema de búsqueda para un rendimiento óptimo.
Se está discutiendo PostgreSQL como un motor de búsqueda potencial, con herramientas como la búsqueda vectorial y trigramas, pero carece de control avanzado de clasificación de búsqueda en comparación con sistemas de búsqueda especializados como Solr y Elasticsearch.
ParadeDB's pg_search integra Tantivy, una biblioteca inspirada en Lucene, en PostgreSQL, ofreciendo características como el ranking BM25 y tokenizadores para múltiples idiomas, mientras mantiene los datos normalizados.
Se mencionan alternativas como pgroonga y la indexación personalizada en PostgreSQL, pero se recomiendan herramientas especializadas para funcionalidades de búsqueda críticas debido a las limitaciones de PostgreSQL para manejar requisitos de búsqueda complejos.
Lidl's owner, Schwarz Group, está transformando su unidad interna de TI, Schwarz Digits, en una división independiente de computación en la nube, compitiendo con AWS, Google y Microsoft.
Este movimiento es parte del cambio de Europa hacia la computación en la nube soberana, impulsado por estrictas leyes de privacidad y el cumplimiento del GDPR, con iniciativas como Gaia-X que apoyan marcos de nube seguros y conformes con la UE.
Schwarz Digits, con €1.9 mil millones en ventas y clientes importantes como SAP y Bayern Munich, ofrece una gama de servicios, mientras que AWS está invirtiendo €7.8 mil millones en una Nube Soberana Europea, que se lanzará en Alemania para 2025.
Lidl destaca el cambio de Europa hacia la computación soberana, centrándose en la iniciativa Gaia-X.
Gaia-X es criticado por ser excesivamente burocrático, carecer de estándares técnicos claros y producir resultados tangibles mínimos.
A pesar de las críticas, existe una demanda significativa en el mercado de servicios en la nube europeos, impulsada por el deseo de alternativas a los principales proveedores de nube de EE. UU.
AMD ha introducido el chip móvil Strix Point, que cuenta con una GPU integrada (iGPU) más grande y ligeras mejoras en la arquitectura, continuando con el éxito de las iGPUs anteriores utilizadas en dispositivos como el Steam Deck de Valve y el ROG Ally de Asus.
El GPU de Strix Point incluye ocho Procesadores de Grupo de Trabajo (WGP), un aumento respecto a generaciones anteriores, y utiliza memoria LPDDR5-7500, proporcionando un ancho de banda de 120 GB/s, lo que resulta en ganancias significativas de rendimiento.
Strix Point supera a Meteor Lake de Intel y Snapdragon X Elite de Qualcomm en varios benchmarks, particularmente en el rendimiento de juegos, demostrando la efectiva estrategia de AMD de mejoras incrementales.
El Radeon 890M de AMD, parte de la serie Strix Point, presenta una arquitectura gráfica más nueva que sus homólogos de escritorio de AMD, lo que indica un enfoque en las GPU integradas móviles (iGPUs).
Los usuarios informan experiencias mixtas con el soporte de software de AMD, particularmente en aplicaciones de aprendizaje automático (ML), donde el ecosistema CUDA de Nvidia sigue siendo dominante.
La iGPU Strix Point se considera un competidor potencial de los gráficos integrados de Intel, con algunos usuarios destacando su rendimiento prometedor para juegos de baja potencia y tareas de computación.
La publicación ofrece una lista completa de mediciones y estadísticas relacionadas con la neurotecnología, abarcando diversas escalas desde el nivel molecular hasta el de hardware.
Incluye datos detallados sobre estructuras biológicas, componentes celulares, información genética y costos operativos, lo que lo convierte en una referencia valiosa para aquellos en neurociencia y campos relacionados.
La amplia gama de métricas, desde el conteo de neuronas hasta las frecuencias de las ondas cerebrales, ofrece una comprensión amplia de los aspectos físicos y funcionales de la neurotecnología.
La publicación discute la importancia de memorizar números clave de neurotecnología para una mejor comprensión y generación de ideas, enfatizando los beneficios del aprendizaje de memoria en campos científicos.
Destaca la conexión entre conocer hechos específicos y la capacidad de recorrer caminos de ideas complejas sin necesidad de verificaciones constantes, trazando paralelismos con medidas cotidianas como kilómetros y millas.
La discusión incluye referencias a recursos y libros que ayudan a comprender los procesos celulares y la importancia de tener conocimientos fundamentales en varias disciplinas científicas.
La discusión se centró en el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) para el análisis automático de la causa raíz (RCA) de incidentes en la nube, destacando tanto el potencial como las preocupaciones.
Las preocupaciones incluyen el riesgo de análisis superficiales, la disminución en el desarrollo de nuevos expertos y el comportamiento inesperado de los sistemas automatizados, conocido como 'sorpresa de automatización'.
Si bien los LLM pueden ahorrar tiempo, existe escepticismo sobre su efectividad en tareas complejas como el RCA, lo que enfatiza la necesidad de un enfoque equilibrado para mantener la experiencia humana y la cultura operativa.
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) están siendo debatidos por su efectividad en el análisis de incidentes en la nube y la determinación de causas raíz, con escepticismo sobre su capacidad para razonar sobre sistemas complejos y evidencias.
Algunos sugieren ajustar finamente los LLM en conjuntos de datos específicos, como datos de interrupciones, para mejorar su rendimiento en tareas especializadas, aunque persisten preocupaciones sobre sus limitaciones y el posible uso indebido.
La discusión destaca el problema más amplio de las capacidades y limitaciones de los LLM, enfatizando la necesidad de evidencia empírica y una consideración cuidadosa antes de implementarlos en aplicaciones críticas.
Ruby es un lenguaje de programación interpretado y orientado a objetos, comúnmente utilizado para el desarrollo web, conocido por su simplicidad, extensibilidad y portabilidad entre plataformas.
Las características clave incluyen una sintaxis simple, capacidades avanzadas de orientación a objetos (mix-ins, métodos singleton), sobrecarga de operadores, manejo de excepciones, iteradores, cierres, recolección de basura y carga dinámica de archivos de objetos.
Creado por Yukihiro Matsumoto (Matz) en 1995, los recursos de Ruby incluyen opciones de instalación, documentación, una lista de correo y vías para comentarios y contribuciones.
Se ha actualizado la documentación oficial de Ruby con un nuevo diseño, pero los usuarios tienen reacciones mixtas, citando un soporte móvil deficiente y un exceso de espacio en blanco.
La nueva combinación de colores verdes es criticada por desviarse del tradicional rojo de Ruby, y hay preocupaciones sobre la legibilidad de la fuente y el contraste.
Si bien algunos aprecian el nuevo diseño del bloque de código, la actualización ha generado debate sobre las elecciones de diseño en general y la funcionalidad.