高盛：因为银行危机，美联储3月不会再加息

¿Por qué sigo siendo optimista sobre ETH?

链捕手Hace 7 min(s)

「Plan de Jubilación Criptográfica」 recibe duras críticas de los demócratas: Trump está «saqueando» las pensiones de los trabajadores estadounidenses

Los senadores Bernie Sanders (I-VT) y Elizabeth Warren (D-MA), junto al congresista Bobby Scott, han pedido al Departamento de Trabajo que revoque una norma propuesta en marzo que abriría las cuentas de jubilación estadounidenses, como los planes 401(k), a criptomonedas y otros activos alternativos. En una carta de 14 páginas, argumentan que la regla, derivada de una orden ejecutiva del presidente Trump, debilita los estándares de prudencia exigidos por la ley ERISA, exponiendo unos 14,2 billones de dólares en ahorros a activos volátiles y mal regulados. Señalan advertencias de la FINRA sobre la alta volatilidad y el riesgo de las criptomonedas, y del FBI sobre estafas masivas. Los demócratas también acusan un conflicto de intereses, ya que la familia Trump gestiona negocios de criptomonedas que han recaudado miles de millones. Afirman que el cambio beneficiaría al presidente y su familia a costa de los ahorradores. El gobierno defiende la norma como una ampliación de las opciones para los trabajadores, siempre que los administradores sigan un proceso prudente de evaluación. Grupos defensores de consumidores temen que convierta los ahorros jubilatorios en una herramienta especulativa.

marsbitHace 31 min(s)

Actualización de expectativas de valoración de Marvell tras el respaldo de Jensen Huang: Guía de negocios de interconexión ajustada al alza en más del 70%, ingresos estimados para 2028 en 16.500 millones de dólares

Marvell ha actualizado su previsión de ingresos para 2027 a unos 115.000 millones de dólares, elevando la tasa de crecimiento de su negocio de interconexión a más del 70%. El crecimiento actual se basa principalmente en líneas de productos maduras como módulos ópticos desmontables (plugables) y DSPs PAM. Sin embargo, el mayor potencial reside en tecnologías emergentes como la Óptica en Co-Embalaje (CPO), cuyo despliegue a gran escala está previsto para 2027-2028. La adquisición de Celestial AI busca fortalecer la hoja de ruta de Marvell en CPO, con el objetivo de alcanzar unos 500 millones de dólares de ingresos anuales para finales de 2028. Aunque la empresa cuenta con el respaldo de pedidos reales de IA y una alianza con NVIDIA, la ejecución exitosa de la CPO sigue siendo la variable crítica para mantener el crecimiento a largo plazo y justificar su alta valoración actual. La competencia con Broadcom y la capacidad de Marvell para escalar la producción y validar la tecnología con los clientes serán factores clave a seguir de cerca en los próximos años.

marsbitHace 2 hora(s)

Desde el IDE hasta la terminal: Un manual práctico de ingeniería de agentes

De la interfaz a la terminal: Un manual práctico de ingeniería de agentes Matt Van Horn desató un debate en marzo de 2026 al afirmar que desarrollaba sin abrir un IDE gráfico, usando solo la terminal y un archivo `plan.md`. Su método, recopilado luego por Meng Shao, se basa en un ciclo de "Research → Plan → Work" y 22 técnicas prácticas. Este flujo de trabajo reemplaza la edición manual y la retroalimentación visual del IDE (resaltado, depuración) por un modelo de "delegación por lotes". La persona se centra en definir la dirección y revisar planes, mientras los agentes ejecutan. El archivo `plan.md` es clave: no es documentación para humanos, sino un "contrato" externo y persistente para guiar y restringir a los agentes, evitando la "corrupción del contexto" en conversaciones largas. La fase de **Research** usa herramientas como `last30days-skill` para que el agente analice información comunitaria antes de actuar. En la fase de **Plan**, se genera y revisa minuciosamente el `plan.md` con `ce:plan`, inyectando conocimiento experto. La fase de **Work**, con `ce:work`, delega la ejecución a sub-agentes paralelos. Se enfatiza dedicar el 80% del tiempo a planificar/revisar y solo el 20% a ejecutar. Se destacan seis técnicas: generar planes inmediatamente sin pre-pensar en exceso; hacer que el agente resuma los planes largos; usar múltiples terminales en paralelo; usar entrada por voz para diseños complejos; activar tareas asíncronas por correo; y cargar "skills" comunitarios para ampliar capacidades. Las críticas señalan que este flujo requiere experiencia en diseño de sistemas y prompt engineering, y no es apto para aprendices que dependen de la retroalimentación visual del IDE. Concentra el riesgo en la fase de revisión del plan: un error allí se amplifica. Además, existe el riesgo de "psicosis de IA", donde optimizar el flujo de trabajo se convierte en un fin en sí mismo. En resumen, este enfoque es un amplificador de eficacia para quienes ya saben lo que necesitan construir, no una herramienta de aprendizaje. Sus componentes principales (CLIs, plugins como Compound Engineering, skills) evolucionan rápidamente, definiendo una ventana temprana para la experimentación.

marsbitHace 2 hora(s)

"Xiaomei" y Yuanbao se interconectan, ¿están preparando el camino para los Agentes Inteligentes de WeChat?

El CEO de Meituan, Wang Xing, anunció tras los resultados del primer trimestre de 2026 que su asistente de IA "Xiaomei" se integrará con "Yuanbao" de Tencent. Esta colaboración permitirá a los usuarios solicitar servicios de vida local en Yuanbao y desencadenar automáticamente una comunicación entre agentes para acceder a pedidos de comida a domicilio y otros servicios de Meituan. El artículo analiza este movimiento como una respuesta estratégica de Meituan frente a la creciente competencia. Mientras plataformas como Doubao (ByteDance) y Qianwen (Alibaba) están construyendo ecosistemas cerrados ("jardines amurallados") integrando sus asistentes de IA con sus propios servicios comerciales, Meituan carece de un gran portal de IA independiente. La alianza con Yuanbao le permite a Meituan utilizar un punto de entrada conversacional de IA a cambio de proporcionar su infraestructura de servicios y datos de vida local, una relación vista como complementaria. Sin embargo, la colaboración enfrenta desafíos: la limitada experiencia del usuario debido a la arquitectura "Agente a Agente", la compleja distribución de beneficios comerciales y la necesidad de una integración fluida entre dos empresas diferentes. El artículo sitúa esta asociación en un contexto más amplio, vinculándola con los informes sobre el desarrollo de un "Agente de IA" nativo en WeChat. La cooperación entre Meituan y Yuanbao se interpreta como una prueba piloto o un modelo para futuras integraciones de alto nivel ("Agente a Agente") dentro del ecosistema de WeChat. Su éxito podría sentar un precedente crucial para atraer a otras grandes plataformas a la futura red de agentes de inteligencia artificial de Tencent, determinando en última instancia el alcance de dicho ecosistema.

marsbitHace 4 hora(s)