Tecnología

Hoy traigo a la atención de mis escasísimos pero selectos lectores una serie de notas que he recopilado en los últimos tiempos porque han llamado mi atención y que he arrejuntado alrededor de la genérica etiqueta de “tecnología”.

• Una selección de diez librerías de Python para la creación de UIs. Una vez construí una aplicación de Android nativa que mostraba un dashboard en un móvil viejo 24/7. Sudé tinta. Hoy, casi seguro, lo haría en una fracción del tiempo.
• En Extrapolating quantum factoring se cuenta cómo en 2001 un ordenador cuántico podía factorizar el número 15 y, en 2012, el 21. Luego extrapola, pero eso es lo de menos.
• Ahora que está de moda medir superficies en “campos de fútbol” no sorprenderá tanto que se utilicen los “litros de agua hirviendo” como indicador de la fortaleza de una clave criptográfica.
• The Electrotech Revolution: Some insights into a new way of thinking about the transition muestra una visión optimista del futuro en el que la energía es abundante y barata. La parte más interesante es esa en la que se discute cuánta de la llamada energía primaria actual acaba realmente creando trabajo útil (en lugar de, por ejemplo, calor disipado tontamente en la atmósfera).
• The beauty of batteries es otro artículo optimista que discute cómo el despliegue masivo de baterías puede solucionar muchos de los problemas de nuestros sistemas de distribución eléctrica. Por ejemplo, una estación de energía renovable —y, por lo tanto, de generación irregular— remota necesitaría una conexión eléctrica de menor capacidad (y, por lo tanto mucho más económica) si dispusiese de baterías que le permitiesen evacuar la energía de manera constante a lo largo del día. Muchas ampliaciones de capacidad en determinadas líneas podrían evitarse si, con el concurso de las baterías, la energía pudiera distribuirse de manera mucho más homogénea a lo largo del tiempo. En términos estadísticos, las baterías son dispositivos que transforman los extremos en medias.
• Tras la electricidad, el agua. How Does the US Use Water? nos habla de esa infraestructura y tecnología que tantas veces damos simplemente por supuesto y en la que apenas paramos mientes.

• Todo sobre el rango dinámico de un sensor de imagen (con R).
• “Docling simplifica el procesamiento y parseado de documentos en distintos formatos, incluidos PDFs complejos, […].” Es de IBM (¿existe aún?) y, a pesar de eso, el proyecto está alojado en GitHub.
• No sé si me gustan los Notebooks 2.0 de Observable, un híbrido de Jupyter y Excel (es decir, notebooks reactivos). ¿Qué pasará cuando tengas en una celda cálculos largos y cambies accidentalmente un valor que le afecta? ¿Tocará ir por café?
• En The Bouquet Residence, Steven Wittens critica una tendencia que observa en la estrategia de comunicación de empresas tecnológicas que prima la emoción sobre la información técnica y basada en hechos y datos, particularmente durante las crisis o las caídas de los sistemas.

Ahí va una lista de novedades tecnológicas que he recopilado —y en algunos casos, integrado en mi flujo de trabajo— a lo largo de las últimas semanas:

1. f2 para renombrar ficheros de manera inteligente y en masa. Desde línea de comandos, obviamente.
2. Después de muchos años cómodamente instalado en las herramientas de línea de comandos de toda la vida, he estado explorando reemplazos modernos para algunas de las más comunes.
3. Microsoft ha publicado Edit, un editor simple para usos simples.
4. Typst. ¿Adiós a LaTeX?
5. En esta lista de ocho herramientas de vibe coding, falta mi favorita, Aider.
6. Y aún no he podido explorar Toad.
7. Gemini CLI. Amor y odio a la vez.
8. 20 herramientas SaaS gratuitas y de código más o menos abierto. No sé para qué sirve la mayoría, pero doy fe de que las que conozco hacen lo que dicen hacer bien.
9. Se ve que el DOGE utiliza un LLM para identificar, entre otras cosas, regulaciones que ya no exige la ley (pero que han quedado vigentes por pura inercia).
10. El conjunto de Mandelbrot, en código máquina del x86, generado por Claude (aquí). Una vez dije que los LLMs acabarían generando código máquina directamente…
11. The Economist ha creado SCOTUSbot, un LLM para predecir pronunciamientos del tribunal supremo de los EEUU.
12. Este artículo se publicó antes de que los LLMs alcanzasen el oro en las Olimpiadas Matemáticas Internacionales, pero viene a tratar el mismo asunto.
13. Así usa OpenElections los LLMs. En resumen, para OCR y poco más.
14. Uno de los problemas que plantea el entrenamiento de modelos de IA a la red eléctrica no es tanto el consumo como las fluctuaciones. Cuando el modelo está listo para ser entrenado y alguien pulsa Enter, de repente, todas las GPUs se ponen en marcha y…
15. Ingeniería de contexto > ingeniería de prompts.
16. Tres nuevos modelos chinos de los que soy fan:
    1. Kimi 2. Funciona igual de bien que otros LLMs más reputados para las tareas habituales pero va mucho más al grano.
    2. GLM-4.5, otro modelo que estoy comenzando a probar y que me gusta bastante.
    3. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507.

El estado francés ha creado una plataforma, La Suite (¿Numérique?), que parece una especie de Teams de código abierto pensada para el sector público. Como acostumbramos a decir los europeos de pro, el Airbus de los workspaces.

Hablando de código abierto, en The Value of Open Source Software se estima su valor (8.8 billones españoles de dólares) y su precio (4.15 miles de millones). Además, se calcula que las empresas tendrían que pagar 3.5 veces más por el software si todo él fuese propietario.

Creo que vamos a oír hablar bastante en los próximos meses sobre el uso de algoritmos en la administración. Civio abrió fuego hace casi un año con el caso de BOSCO y vuelve a la carga con Las prisiones españolas usan un algoritmo sin actualizar desde 1993 para decidir sobre permisos de salida, un artículo que permite muchas lecturas y algunas de ellas, desafortunadas.

La noticia anterior da pie, sin duda, a

¿Qué fue antes, la ciencia o la ingeniería?

Tengo tres entradas al respecto. La primera arranca con una serie de comentarios sobre cómo el aprendizaje automático parece más ingeniería que ciencia propiamente dicha y cómo se suma a la lista de ejemplos que parecen demostrar cómo la ingeniería precedió a la ciencia (tesis que el autor considera una priori fuerte al entrar a discutir cada caso particular).

Las otras son ilustraciones concretas de la tensión entre ciencia e ingeniería. Una de ellas discute nada menos que la historia de los primeros remedios para el escorbuto y la segunda, muy apropiadamente, tiene el nombre de What learning by doing looks like.

Modelos directamente en base de datos

Sería muy cómodo poder correr modelos estadísticos directamente en la base de datos, sin tener que realizar costosas y problemáticas extracciones de datos. Rebuscando, he encontrado entradas de hace catorce años sobre el asunto en estas páginas (esta), de la época en que a eso se lo llamaba in-database analytics y se suponía que era el motivo de la entonces esperada fusión de SAS y Teradata.

Últimamente he creado muchos pequeños scripts en Python con parámetros de todo tipo. Tanto esta entrada para los principios generales como, por supuesto, los LLMs más habituales, me han acabado ahorrando horas y horas de trabajo.

shelmet, un paquete de Python para interactuar con la shell, está comenzando a aparecer en la cabecera de mis scripts.

Estoy creando cada vez más diagramas como parte de la documentación de mis proyectos. Ninguna herramienta es tal como me gustaría, pero la más próxima a la que consideraría ideal que he encontrado por el momento es Excalidraw.

I.

Que ssh tenía una puerta trasera (en sus últimas versiones). Está por todas partes, incluido en The Economist. Pasó, se ve, esto:

• La puerta trasera fue plantada en las XZ Utils.
• Su principal mantenedor es un tal Lasse Collin, que, se dice, no parece andar muy bien de salud mental.
• Otro desarrollador, Jia Tan, colaboró en el proyecto durante un tiempo. Finalmente, en febrero, acabó insertando el código malicioso.
• Se ve que el tal Jia Tan no existe; probablemente, se trate de una identidad falsa manejada por… ¿el gobierno ruso?

Véase también esta descripción más técnica y detallada.

Voy a hacer una entrada un poco inusual dentro de lo que viene siendo la trayectoria de este blog por dos motivos: para dejar por escrito cosas que de otra manera se me olvidarán y para, con suerte, ayudar a otros. Sí, porque voy a escribir sobre la wifi, sus mitos, problemas y puede que hasta soluciones.

Muy rápidamente, unas cuantas cosas que todos sabemos: la wifi funciona en dos bandas (y próximamente en una tercera en los 6 GHz), la de 2.4 GHz y la de 5 GHz. Voy a centrarme en la de los 2.4 GHz, aunque todo lo que cuente se extrapola al resto. No creo que haya que mencionar tampoco las diferencias entre las bandas de 2.4 y 5 GHz en términos de ancho de banda (la segunda tiene más) y la distancia operativa: la de los 5.4 GHz tiene menos entre otros motivos porque atraviesa peor paredes y otros obstáculos. Lo cual no es del todo malo: te aísla de los vecinos de tus vecinos.