Uploaded June 2025 | Updated September 2026, 2 hours ago
En este video, exploramos cómo AlphaQubit, una innovadora inteligencia artificial desarrollada por Google, está revolucionando la computación cuántica al reducir significativamente los errores en los qubits. Los ordenadores cuánticos, aunque prometedores, han sido notoriamente inestables debido a la fragilidad inherente de los qubits, que pueden ser perturbados por el más mínimo ruido ambiental. AlphaQubit utiliza la misma arquitectura que modelos IA avanzados como ChatGPT, para domesticar estos qubits y mejorar la estabilidad operativa en un 30% respecto a los algoritmos tradicionales.
La tecnología detrás de AlphaQubit se centra en el uso de redes neuronales avanzadas que interpretan y corrigen patrones complejos de errores cuánticos. Aprovechando tanto datos reales del procesador cuántico Sycamore de Google como millones de ejemplos sintéticos, esta IA consigue una generalización impresionante que permite que los sistemas queden estables durante miles de ciclos operativos, una hazaña sin precedentes en el ámbito cuántico. Este avance marca un cambio de paradigma, donde la inteligencia artificial complementa y potencia a los ordenadores cuánticos, abriendo posibilidades antes inalcanzables.
A pesar de sus impresionantes capacidades, AlphaQubit enfrenta ciertas limitaciones, como la necesidad de métodos más eficientes para decodificar en tiempo real y el reto de escalar a procesadores más grandes. Sin embargo, los avances logrados apuntan a un futuro donde la IA no solo mejora la estabilidad cuántica, sino que también nos ayuda a navegar y gestionar la complejidad inherente del universo. No te pierdas este profundo análisis sobre cómo la IA está domesticar el caos cuántico y las implicaciones de este avance para futuros desarrollos tecnológicos.
https://blog.google/technology/google-deepmind/alphaqubit-quantum-error-correction/
Patreon: patreon.com/olivernabani
Y recuerda, lo más importante: No se dice machine, se dice Mashain!
En este video, exploramos cómo AlphaQubit, una innovadora inteligencia artificial desarrollada por Google, está revolucionando la computación cuántica al reducir significativamente los errores en los qubits. Los ordenadores cuánticos, aunque prometedores, han sido notoriamente inestables debido a la fragilidad inherente de los qubits, que pueden ser perturbados por el más mínimo ruido ambiental. AlphaQubit utiliza la misma arquitectura que modelos IA avanzados como ChatGPT, para domesticar estos qubits y mejorar la estabilidad operativa en un 30% respecto a los algoritmos tradicionales.
La tecnología detrás de AlphaQubit se centra en el uso de redes neuronales avanzadas que interpretan y corrigen patrones complejos de errores cuánticos. Aprovechando tanto datos reales del procesador cuántico Sycamore de Google como millones de ejemplos sintéticos, esta IA consigue una generalización impresionante que permite que los sistemas queden estables durante miles de ciclos operativos, una hazaña sin precedentes en el ámbito cuántico. Este avance marca un cambio de paradigma, donde la inteligencia artificial complementa y potencia a los ordenadores cuánticos, abriendo posibilidades antes inalcanzables.
A pesar de sus impresionantes capacidades, AlphaQubit enfrenta ciertas limitaciones, como la necesidad de métodos más eficientes para decodificar en tiempo real y el reto de escalar a procesadores más grandes. Sin embargo, los avances logrados apuntan a un futuro donde la IA no solo mejora la estabilidad cuántica, sino que también nos ayuda a navegar y gestionar la complejidad inherente del universo. No te pierdas este profundo análisis sobre cómo la IA está domesticar el caos cuántico y las implicaciones de este avance para futuros desarrollos tecnológicos.
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![¿Cómo funciona por dentro un AGENTE de IA?
Los agentes de IA están reescribiendo el código del mundo. Claude Code, la herramienta de Anthropic que vive en tu terminal, alcanzó 1.000 millones de dólares en 6 meses y se ha convertido en el agente más usado por programadores en 2026. Pero un equipo del laboratorio VILA-Lab analizó su código fuente entero —más de medio millón de líneas— y descubrieron algo raro: solo el 1,6% tiene que ver con inteligencia artificial. El otro 98,4% es fontanería.
Ese 98,4% se llama harness. Es la palabra de moda en el mundo de los agentes de IA: permisos, enrutamiento, seguridad, herramientas, contexto. En este vídeo abrimos por dentro un agente real: cómo funciona el bucle ReAct (pensar → actuar → observar), qué es el MCP (Model Context Protocol, lo que Anthropic donó a la Linux Foundation), cómo el agente conecta con tus herramientas, dónde guarda su memoria, y cómo arregla un checkout caído un viernes a las nueve y media de la noche. Y veremos por qué Karpathy dice que el vibe coding ya es pasado y entramos en la era del agentic engineering.
Esta idea no tiene 3 años. Tiene 78. Empieza con Norbert Wiener en 1948 mirando un cañón antiaéreo, sigue con John McCarthy en 1958 imaginando un programa que nunca se construyó, pasa por AlphaGo, AutoGPT y el paper ReAct de Shunyu Yao en 2022, y desemboca en los tres agentes que hoy dominan: Claude Code, Codex y OpenClaw (sí, los tres aparecieron en 72 horas). También veremos los incidentes —Replit borrando datos de 1.196 empresas, un agente cargándose una base de datos en 9 segundos, backups incluidos— y por qué Yann LeCun, ex-director de IA en Meta, dice que el camino de los LLMs hacia la superinteligencia es una completa gilipollez.
⏱️ CAPÍTULOS
00:00 Apertura: 1,6% de IA y 98,4% de fontanería
01:19 Chatbot vs agente: la distinción que lo cambia todo
02:46 Anatomía de un agente: ReAct, harness, MCP, memoria
09:31 Demostración: viernes a las 9 y media, el checkout cayendo
13:04 De Wiener a Yao: 78 años de una idea que casi nadie contó
19:49 Tres agentes en 72 horas: Claude Code, Codex, OpenClaw
22:00 Las grietas: Replit, Cursor en 9 segundos, Karpathy, LeCun
25:17 Cierre: el siguiente nueve
📚 BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS
Papers fundacionales
— Yao, S. et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629
[El paper que definió el bucle Pensar-Actuar-Observar que está debajo de cada agente moderno]
— McCarthy, J. (1958). Programs with Common Sense. Teddington Conference on the Mechanization of Thought Processes.
[El Advice Taker — el experimento mental que describió ReAct 64 años antes]
— Wiener, N. (1948). Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT Press.
[La idea original del bucle de retroalimentación universal]
— Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv:1706.03762
[El Transformer — la arquitectura debajo de todos los LLMs modernos]
Industria y protocolos
— Anthropic (2024). Introducing the Model Context Protocol. anthropic.com/news/model-context-protocol
[El USB-C de los agentes: de 100k a 97 millones de descargas mensuales del SDK en 16 meses]
— VILA-Lab (2026). Análisis estructural del código fuente de Claude Code. arXiv.
[El estudio del que sale el dato del 1,6% vs 98,4% — la fontanería es el producto]
— Anthropic (2026). Agentic Coding Trends Report. resources.anthropic.com
[El informe que documenta cómo el harness setup cambia los benchmarks en más de 5 puntos]
Contexto cultural y crítica
— Karpathy, A. (octubre 2025). Entrevista con Dwarkesh Patel sobre el estado de los LLMs. YouTube/Dwarkesh Podcast.
[Los LLMs todavía no funcionan + la marcha de los nueves]
— Karpathy, A. (mayo 2026). De vibe coding a agentic engineering. Conversación con Sequoia.
[El anuncio del fin del vibe coding y el nacimiento del agentic engineering. Días después: fichaje por Anthropic.]
— Sonar (2026). State of Code Report 2026.
[El 42% del código que se escribe hoy lleva manos de IA]
Incidentes reales
— Replit (julio 2025). Incidente del agente durante code freeze — 1.196 empresas con datos borrados.
— PocketOS / Cursor + Claude Opus (abril 2026). El borrado de base de datos en 9 segundos, backups incluidos.
— Steinberger, P. (noviembre 2025). OpenClaw / ClawBot — el agente personal que pasó de hobby de un sábado a 370.000 estrellas en GitHub en menos de 6 meses.
💬 ¿Vibe coding o agentic engineering? ¿Cuál crees tú que va a ganar? ¿O ya has tenido un agente cargándose algo en tu propio código? Cuéntamelo en comentarios.
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#claudecode #agentesIA #vibecoding #inteligenciaartificial #factoriamashain
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Y recuerda, lo más importante: No se dice machine, se dice Mashain! ¿Cómo funciona por dentro un AGENTE de IA?](https://i.ytimg.com/vi/RduS9sfQZ6A/mqdefault.jpg)
