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Cruce de cables: NotebookLM, la IA personalizada de Google para trabajar con grandes volúmenes de documentos
Este pasado fin de semana hablamos, en nuestra colaboración habitual con RNE en Cruce de Cables, sobre NotebookLM, una nueva herramienta de Google que añade potencia a todo tipo de trabajos que requiera manejarse con un gran número de documentos y mantenerlos en la memoria de la IA sin mayores problemas.
El audio está aquí:
- Cruce de cables: NotebookLM, la IA personalizada para trabajar con muchos documentos [a partir de 19:10].
NotebookLM es una herramienta de Google que combina tus propios documentos con los modelos de lenguaje (LLM) avanzados basados en Gemini, la IA de la compañía. Su función principal es archivar colecciones de documentos y ponerlos a tu disposición al instante, entre otros:
- PDFs
- Google Docs
- Enlaces
- Textos / .doc(s)
- Hojas de cálculo / .xls(s)
- Correos
- Apuntes
Una vez analizados y archivados quedan añadidos de forma personalizada en un «entorno de análisis y estudio» donde hacer preguntas, rebuscar en grandes volúmenes de información, hacer resúmenes, comparar fuentes y explorar ideas. Chatear y listo.
A efectos prácticos, es como tener un asistente que conoce perfectamente tus documentos y que recuerda el contexto de todos ellos a la vez. Siempre cita la fuente (interna) de donde saca los datos, con un enlace, y se pueden hacer los análisis de muchas formas:
- Chats
- Mapas mentales
- Resúmenes jerárquicos
- Imágenes
- Vídeos (estilo Pwerpoint)
- Audio estilo podcast, con locución sumamente realista
Aunque lo más cómodo es el chat, los vídeos, por ejemplo, son impresionantes, aunque su practicidad es relativa; la gente lo usa para estudiar o, junto con los audios, para ponérselos «de fondo» a la hora de repasar temas o simplemente como acompañamiento cultural. Para las pruebas yo le he subido –convenientemente troceados, porque tiene unos límites de unos 10 MB por documento– unos 50 ficheros de texto con las ~50.000 anotaciones de este blog y, oye, ni tan mal.
En el futuro se podrá incluso dar acceso a la herramienta a Google Docs/Drive/Gmail/Calendar y demás servicios de Google, que podrá examinarlos para extraer información relevante que tenga que ver con lo que se está preguntando. (Algunos funcionan ya, pero la integración todavía no es perfecta). Esto requiere cierto «salto de fe» respecto a las cuestiones de privacidad, como se puede adivinar.
Es una buena herramienta para periodistas, investigadores, estudiantes, creadores de contenido y equipos que trabajan con grandes volúmenes documentación. La versión gratuita permite 100 notebooks con 50 fuentes cada uno, y unas 50 consultas diarias (y 3 audios/vídeos). La de pago (entre 8 y 20€/mes, depende de qué otras herramientas se incluyan) son 500 notebooks con hasta 300 fuentes, 500 chats al día, 20 audios/vídeos y más privacidad y capacidad de almacenamiento.
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Un buen ejemplo de los resultados contraintuitivos del infinito
Cliff Pickover lanzaba la pregunta de si en dos círculos concéntricos, uno más grande y otro más pequeño, el círculo grande contiene más puntos que el círculo pequeño. Si se piensa un poco, se puede ver que es una pregunta que dista mucho de tener una respuesta directa e intuitiva. Más bien lleva a replantearse lo que George Cantor denominó los resultados contraintuitivos del infinito.
La solución correcta es que ambos círculos contienen los mismos puntos. Todos los círculos que existen contienen infinitos puntos, de modo que podría decirse que la respuesta correcta* sería una especie de «empate técnico»: el círculo grande contiene infinitos puntos y el pequeño contiene también infinitos puntos, de modo que ambos tienen la misma cantidad de puntos. (Matemáticamente: la misma cardinalidad).
Si esto recuerda a las paradojas de Cantor y Hilbert, como la del hotel infinito es porque algo tienen en común. Es una extensión del hecho de que un subconjunto puede tener la misma cantidad de elementos que el conjunto que lo contiene sin que nada se «rompa». En el intervalo entre (0,1) hay tantos puntos como en el (0,2), una recta infinita tiene tantos puntos como un segmento finito y el plano tiene tantos puntos como un cuadrado.
Si todo esto huele un poco a cuerno quemado es porque en el MundoReal™, más allá de los conceptos matemáticos, no estamos acostumbrados a esta forma de ver las cosas, incluso idealizándose. En la práctica medimos los círculos geométricamente y, suponiendo una distribución uniforme de los puntos, y dado que el área de círculo grande es mayor que la del círculo pequeño, concluimos que el grande contiene más puntos que el pequeño.
Pero vista la pregunta desde el punto de vista de la cardinalidad de la teoría de conjuntos, ambos tienen la misma: la del continuo (concretamente, «dos elevado a aleph cero»). El hecho de que el círculo pequeño esté contenido en el grande, o que obviamente haya más puntos fuera del círculo pequeños y razonamientos similares, no valen aquí. Grande o pequeño, ambos contienen la misma cantidad de puntos.
_____
* Disculpas por adelantado si hay errores, pero es que no soy matemático.
Relacionado:
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Conferència: “Els trens regionals, una assignatura pendent”
El proper dimecres 21 de gener de 2026 a les 18:30 hores es durà a terme una conferència amb el títol “Els trens regionals, una assignatura pendent”, a càrrec d’Alfred Puig Rodó, organitzada per l’Associació d’Amics del Ferrocarril de Sant Cugat del Vallès conjuntament amb la FCAF.
L’acte es realitzarà a la Casa de Cultura de Sant Cugat, carrer Castellví, 8, de Sant Cugat del Vallès.
Development » Packages #2886 (stable)
Un mapa global de los riesgos de la inteligencia artificial, que acongoja un poco aunque apunta a soluciones
La Iniciativa sobre los Riesgos de la IA del MIT es un poco como la Iniciativa Vengadores pero en el campo de la inteligencia artificial. Aunque a simple vista pueda parecer un mapa agorer de los riesgos, horrores y formas de que la IA vaya mal, apunta también a ciertas formas de mitigar los problemas que toda nueva tecnología conlleva. Ojalá más trabajos recopilatorios y recursos así.
Un mapa global de la IA y sus riesgosLa base de datos reúne, clasifica y analiza miles de riesgos, incidentes, formas de mitigación y marcos de gobernanza relacionados con la IA. Te la puedes bajer en Google Drive o en hojas Excel. Es una visión estructurada, basada en datos y respaldada por trabajos científicos sobre cómo la IA puede causar daño… y cómo reducir el problema antes de que sea demasiado tarde.
Algunos ejemplos:
- «La IA solo es tan buena como los datos con los que se la ha entrenado. Si los datos están sesgados (y muchos lo están), la IA manifestará también esos sesgos.»
- «Los sistemas de aprendizaje automático corren el riesgo de codificar estereotipos o comportarse de forma desproporcionadamente pobre con ciertos grupos sociales o demográficos.»
- «La desinformación erosiena la información y el conocimiento públicos.»
En total hay más de 1.700 riesgos, 1.200 incidentes reales, 831 medidas de mitigación y 900 documentos de gobernanza, organizados mediante taxonomías comunes para facilitar su análisis y comparación. Está organizado en estas grandes secciones:
-
Riesgos de la IA. Es una base de datos con 1.700+ riesgos, extraídos de 74 campos, clasificados por:
- Causalidad (quién causa el riesgo, intención y momento).
- Dominio (7 dominios y 24 subdominios, como desinformación, privacidad, seguridad o discriminación).
-
Incidentes reales. El
AI Incident Tracker
analiza 1.200+ incidentes conocidos desde 2015 hasta la actualidad, mostrando:
- Crecimiento sostenido de los incidentes, especialmente en desinformación y actores maliciosos.
- Clasificación por dominio, severidad del daño y número de personas afectadas, con umbrales marcados en 1.000 y 1.000.000 de personas.
-
Mitigaciones. Un catálogo de 831 medidas agrupadas en 4 grandes categorías.
Incluye 23 subcategorías, desde auditorías y monitorización post-despliegue hasta
documentación y derechos de los usuarios:
- Gobernanza y supervisión.
- Controles técnicos y de seguridad.
- Procesos operativos.
- Transparencia y rendición de cuentas.
-
Gobernanza. La metainformación: un mapeo de 900+ documentos legales y normativos
de múltiples países, analizados según:
- Dominio de riesgo cubierto.
- Fase del ciclo de vida de la IA.
- Sectores, actores implicados y estado legislativo.
- Permite detectar lagunas regulatorias y áreas sobrerrepresentadas.
Según los datos se han detectado de momento siete grandes «dominios de riesgo», a saber:
- Discriminación y toxicidad.
- Privacidad y seguridad.
- Desinformación.
- Actores maliciosos.
- Interacción humano-máquina.
- Impactos socioeconómicos y ambientales.
- Seguridad, fallos y limitaciones de los sistemas de IA.
Esta iniciativa sirve como referencia común para investigadores, empresas, auditores y reguladores. Pretende, aunque no sea fácil, facilitar el diseño de políticas, auditorías y marcos de gestión de riesgos basados en datos y no en «experiencias personales» ni en politiqueos. Además, analiza tendencias reales, no solo riesgos teóricos, lo que permite relacionarlas con las medidas de mitigación y los marcos de gobernanza existentes.
El repositorio es de acceso abierto, reutilizable y tiene una licencia libre Creative Commons by-4.0, lo que quiere decir que se puede usar y redistribuir con solo citar la fuente. La idea es que se actualice de forma continua, así que le deseamos la mejor de las suertes.





