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China se convierte en el segundo país capaz de recuperar la primera etapa de un cohete con el lanzamiento con éxito del primer Larga Marcha 10B
Esta mañana China se convertía en el segundo país, tras los Estados Unidos, capaz de recuperar la primera etapa de un cohete con el lanzamiento con éxito del primer Larga Marcha 10B, cuya segunda etapa además puso en órbita sin problemas la carga útil que llevaba, lo que hace que la misión haya sido un éxito completo.
El Larga Marcha 10 es un poco un lío de cohete porque China tampoco es que se explique mucho. Pero parece ser que tendrá una variante 10A que será utilizada para poner en órbita la futura cápsula tripulada Mengzhou para misiones a la estación espacial china (CSS). También se utilizará para lanzar la nueva cápsula de carga Quingzhou a la CSS. La 10B será la que utilicé luego las primeras etapas estrenadas por el 10A para lanzar satélites. Es algo así como la versión comercial del 10A.
Y luego está el Larga Marcha 10 a secas, no reutilizable, que será el utilizado para las misiones tripuladas a la Luna. Así, lanzará tanto la versión lunar de la Mengzhou como el aterrizador Lanyue. Si todo va según lo previsto, para 2030 como muy tarde.
Aunque tómate todo esto con reservas porque no está claro del todo.
La peculiaridad de la primera etapa del Larga Marcha 10 es que no tiene patas sino que monta unos ganchos extensibles que se enganchan en unos cables dispuestos a tal efecto en una estructura elevada montada sobre una plataforma flotante. Así que lo mismo no es exacto del todo decir que aterriza como sí lo hacen las primeras etapas del Falcon 9, del Falcon Heavy o del New Glenn. Esto ahorra peso en el cohete, lo que le da más capacidad de carga, a cambio de un sistema más complejo en la plataforma flotante.
Pero en cualquier caso son primeras etapas reutilizables, que es lo más importante. De hecho la idea es reutilizar la recuperada hoy antes de que termine el año para demostrar la viabilidad del diseño.
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El desafío diario de completar 18 palabras letra a letra en 30 segundos
No son palabras excesivamente rebuscadas, aunque están en inglés, pero completar este reto diario se antoja muy complicado. Se llama 18 Words y hace referencia a que hay que adivinar, combinando las letras, 18 palabras, cada una en 30 segundos como máximo. Es como jugar al Cifras y letras extremo, pero sin las cifras.
Hay un juego cada día y como te guarda la puntuación diaria solo hay un intento por reto. Así que hay que esforzarse y afinar. Se empieza con un par de palabras de 4 letras (muy fácil), luego cuatro de 5, de 6 y supongo que la cosa se sigue complicando, no sé cuánto porque yo a las de 7 letras solo he llegado una vez y la cabeza ya me daba tantas vueltas que no acerté ni la primera.
Un truco es utilizar el teclado en vez del ratón si juegas con el ordenador; en móviles/tabletas es más directo. Con esto se ganan unos segundos que pueden ser la diferencia entre el cielo (pasar nivel) o el infierno (game over).
Para lo sencillo que es me ha parecido que es un juego muy resultón y viciante; como además se pueden repasar los días anteriores (una vez por día, eso sí), permite entrenar un poco para «ir calentando».
Es un juego del creador de los zanagramas, que ya nos acostumbró a plasmar bien buenas ideas de letras y palabras. Había otro casi igual llamado 23 palabras pero parece que desapareció con el paso del tiempo.
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Tomesphere: 8 millones de artículos científicos para alimentar a la IA, y para los humanos si eso ya tal
Tomesphere es una nueva plataforma pensada para que los agentes de IA trabajen directamente con literatura científica (papers) sin tener que extraer texto de documentos en Word o PDF. Reúne más de 8 millones de artículos procedentes de 6 repositorios (arXiv, PMC, bioRxiv, medRxiv, eLife y F1000) y ofrece los resultados en diversos formatos para reducir y abaratar el número de tokens necesarios. Aparte de eso, también hay bonitos PDF legibles para los humanos que quieran leer la misma información.
La plataforma conecta automáticamente cada publicación con otros recursos relacionados. Actualmente tiene 402.000 trabajos revisados por pares, 146 millones de menciones de entidades médicas, 1,58 millones de artículos sobre los genes, 132.000 ensayos clínicos.
Todo está organizado en unos 25.000 clústeres semánticos que resultan ágiles y muy entretenidos de navegar; cada trabajo tiene un resumen automático para decidir si merece la pena leerlo o no, enlaces a código y modelos si se mencionan proyectos de GitHub, Hugging Face y similares, indicadores de confianza con revisiones abiertas, retractaciones e índices de impacto, e incluso vídeos explicativos en algunos casos.
La idea es convertir cada artículo científico en una unidad de conocimiento estructurada, que aunque puede ser principalmente alimento para ChatGPT, Claude, Perplexity, Bing, Gemini y similares, también está ahí para los osados humanos que quieran navegar sus procelosas aguas. Es una especie de capa de metadatos extra tanto para investigadores como para modelos de IA, un gran ejemplo de colaboración para analizar la literatura científica de forma mucho más eficiente.
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