一张静态黑白噪点图通过手机查看或页面缩放会显现动态心形图案，而Gemini 2.5 Pro、GPT-5、豆包等AI模型均无法识别。研究表明，AI因“时间盲视”仅能分析离散静态帧，无法感知帧间动态信息。人类依赖格式塔心理学的“共同命运法则”和视觉系统的预测编码能力，能瞬间捕捉运动轨迹。SpookyBench测试显示人类识别准确率超98%，而AI模型为0%，揭示了AI在时空信息整合上的根本局限。
Los humanos pueden ver, las IA no: la diferencia esencial que revela el corazón oculto Leer más "
Web3已从概念走向现实，2025年全球市场规模达213.5亿美元，中国相关产业规模超200亿元。其核心在于用户主权，通过区块链、智能合约、NFT和DID实现权力重分配。五大应用场景包括：DeFi（TVL超1200亿美元）、NFT实用化（如星巴克权益）、DAO（活跃组织超5000个）、GameFi（超3100款游戏）和去中心化身份。市场正从投机转向价值驱动，未来机会聚焦创作者经济、数字身份及RWA资产代币化，目标重建数字信任与公平。
Un artículo para leer sobre la tecnología Web3 y sus aplicaciones Leer más "
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo que permite a grandes modelos interactuar con herramientas y servicios externos. Cursor IDE soporta asistentes de IA para invocar herramientas para realizar búsquedas, navegar por la web, y operaciones de código a través de la función de Servidores MCP. Los servidores MCP pueden añadirse a través de la interfaz de Configuración y configurarse tanto a nivel global como de proyecto.MCP está escrito en múltiples idiomas y permite a la IA ejecutar herramientas automática o manualmente y devolver resultados, incluyendo imágenes. Entre los recursos recomendados se incluyen Awesome-MCP-ZH, AIbase y varias herramientas cliente de MCP. Los servicios MCP más utilizados, como Sequential Thinking, Brave Search, Magic MCP, etc., mejoran la capacidad de la IA para pensar, buscar, la eficiencia del desarrollo front-end y otras características, respectivamente.
El modelo Gemini 2.0, introducido por Google DeepMind, mejora significativamente el procesamiento de documentos PDF. En comparación con las soluciones tradicionales en cuanto a precisión, coste y deficiencias de escalabilidad, Gemini 2.0 optimiza significativamente el proceso de análisis sintáctico de PDF mediante la extracción de datos estructurados, la fragmentación semántica y el procesamiento eficiente por lotes, y ofrece diversas opciones de modelo para equilibrar rendimiento y coste.
Explicación de Gemini 2.0 PDF: ejemplos de código y buenas prácticas Leer más "
LangGraph es un revolucionario marco de IA para el procesamiento de tareas complejas a través de estructuras de grafos, que permite el razonamiento en varios pasos, la toma de decisiones dinámica y la colaboración multi-inteligencia. Su núcleo incluye la gestión de nodos, bordes y estados, idónea para construir flujos de trabajo inteligentes. En comparación con los marcos de encadenamiento tradicionales, LangGraph está equipado con enrutamiento condicional, control de bucles y visualización, y tiene una amplia gama de aplicaciones en atención al cliente inteligente, procesamiento de textos y otros campos.
