Encontrar la verdad, sin importar quién la tenga; desenmascarar la falsedad, sin importar quién la difunda.

Absolutely agree. LLMs can be great teachers and collaborators, but (for now) they are bad leaders.

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A Dutch computer scientist gave one lecture in 1988 arguing that programming is unlike anything humans have ever tried to do before, and the reason most software on earth is broken is that we are still teaching it as if it were a hobby. His name was Edsger Dijkstra. He won the Turing Award in 1972. He invented the shortest path algorithm that every GPS on earth still runs on. He wrote the paper that killed the goto statement in modern programming languages. He spent 50 years quietly being one of the most consequential thinkers in the entire history of computer science, and he was in a very bad mood by the time he stood up at the ACM Computer Science Conference in 1988 to deliver the lecture that almost nobody at the conference wanted to hear. The lecture was called On the Cruelty of Really Teaching Computer Science. It is now one of the most cited papers in the entire history of computing education. It was filed in his archive as EWD1036, handwritten in his careful fountain-pen calligraphy because he refused to use a typewriter and famously refused to use email for the rest of his life. The argument was simple and uncomfortable. Programming, Dijkstra said, is a radical novelty. Not a new tool. Not a new skill. Not a faster version of something humans already knew how to do. A genuinely new category of intellectual activity that has no real precedent in the entire history of the human species, and our brains have not been built to handle it. Here is what he meant by that. When a programmer writes a line of high-level code and presses run, that single line might trigger a billion operations at the level of the silicon. The ratio between the abstraction you are working in and the physical events you are actually causing is roughly one billion to one. No engineer in history before computing ever had to reason about a system spanning that kind of ratio inside their own head. A bridge builder reasons about steel beams and the physics of weight. A surgeon reasons about organs and the physics of tissue. A chemist reasons about molecules and the physics of bonds. All of them are working inside ratios of physical scale where the largest and smallest things they need to think about are within a few orders of magnitude of each other. A programmer routinely writes one line that orchestrates a billion physical events on a chip, and is expected to predict the behavior of all of them in advance. Dijkstra argued that the human brain was simply not built for this. Every intuition we have evolved over hundreds of thousands of years comes from a world of medium-sized objects behaving in continuous ways. Computing is the opposite. It is discrete, not continuous. A program that runs perfectly a billion times can crash on the billion-and-first iteration because of a single bit. A single character missing from a line of code can take down a power grid. There is no margin. There is no graceful degradation. The system either works or does not, and the only way to know is to actually run it. This was the part of the lecture where Dijkstra made everyone in the room uncomfortable. He said the way computer science was being taught in universities was a quiet disaster. Professors were teaching programming the way carpenters teach woodworking. With examples. With metaphors. With analogies to things students already understood. Files are like folders. Memory is like a desk. A function is like a recipe. Dijkstra said this was actively making it harder for students to think clearly. The whole point of a radical novelty is that there is nothing in your past experience to compare it to. The moment you start reaching for metaphors, you are smuggling in old intuitions that do not apply, and those intuitions will betray you the first time you try to reason about a system the metaphor was not built to describe. His exact line was this: the usual way in which we plan today for tomorrow is in yesterday's vocabulary. And yesterday's vocabulary, he argued, was killing the field. The reason most software is broken is downstream of this single misunderstanding. Programmers are taught to think of code as a craft. Something you get a feel for. Something you pick up through practice. Something where intuition gets sharper with experience. Dijkstra said this is exactly backwards. Programming is not a craft. It is closer to mathematics than to carpentry, and the moment you treat it as a craft, you guarantee that the software you produce will be full of the kind of bugs that craftsmanship cannot catch. The fix, in his view, was to teach programming the way mathematics is taught. You should be able to prove your program correct before you run it. You should reason about your code formally, the way a mathematician reasons about a theorem, not the way a carpenter feels their way through a joint. The students who learned this way, he said, would walk out of their classes with a kind of confidence that no amount of typing practice could produce. The lecture was published in Communications of the ACM in 1989. The field did not listen. Universities kept teaching programming the same way. Software kept getting bigger. Bugs kept compounding. By 2026, almost every piece of software on earth has known security vulnerabilities, undefined behaviors, and edge cases that nobody has ever proven safe. The doom that Dijkstra warned about in 1988 is now the default condition of the digital world we have built. The deeper lesson is the one most readers miss the first time through. Dijkstra was not just talking about software. He was making a much bigger point about how humans learn anything that is genuinely new. The instinct to translate the unfamiliar into the familiar is the most natural thing in the world. It is also the single biggest obstacle to actually understanding something that has no precedent. If you keep reaching for analogies, you will never see the new thing clearly. You will only see your old framework projected onto it. This is happening right now with AI. The same instinct that made people learn programming through metaphors of files and folders is making people understand large language models through metaphors of brains and people. Almost every framework being used to describe AI in 2026 is borrowed from a previous domain. None of them quite fit. The few people who are actually building useful intuitions about how these systems work are the ones who have done what Dijkstra recommended forty years ago. They have set down the old vocabulary. They have looked at the new thing on its own terms. They have accepted that the radical novelty is radical for a reason. You are not slow. You were taught a discipline as if it were a hobby. The cruelty is real. The fix is still available.

L'IA est moquée, rejetée, tournée en dérision par une partie entière de la "classe pensante". Vous savez pourquoi ? Parce que l'IA est en train de démolir, en temps réel, la plus grande fraude des 50 dernières années : la fraude intellectuelle de la caste diplômée. Pendant 50 ans, un type avec un doctorat pouvait sortir n'importe quelle ânerie agrégée, n'importe quelle thèse mal ficelée, n'importe quel raisonnement circulaire personne ne pouvait vérifier en 30 secondes. Il fallait LIRE 400 pages, suivre les notes de bas de page, croiser 12 sources. Personne ne le faisait. Donc ils régnaient. Aujourd'hui je tape une question à Grok. En 4 secondes je vois les prémisses, les contradictions, les sources, les contre-arguments. Je vois si le mec raisonne ou s'il drape de jargon une intuition pourrie. La rente de l'opacité est morte. Et c'est INSOUTENABLE pour beaucoup. Parce que ce n'est pas juste un outil qui les remplace. C'est un miroir qui révèle qu'ils n'avaient, fondamentalement, pas grand-chose à dire. C'est une blessure narcissique profonde. Je peux le comprendre. Quand tu as construit ton identité, ton statut social, ton salaire et ton ego sur "je sais des choses que les autres ne savent pas" et qu'un modèle à 20€/mois sait mieux, plus vite, sans posture tu as deux options : - Te remettre en question - Mépriser l'outil 99% choisissent la 2. C'est humain. C'est aussi terminal. Il ne reste que deux choses qui ont de la valeur à l'ère de l'IA : La recherche de la vérité. Pas la régurgitation. La vraie. Data intuition remise en question permanente en principes premiers. Refuser les prémisses qu'on te vend. Reconstruire depuis les axiomes. À chaque sujet. Chaque fois. Le fun. Le goût. L'agency. Le taste. Faire des trucs parce que tu le veux, comme tu le veux, avec ta signature à toi. C'est tout. Le reste les titres, les diplômes, les positions, les "expertises" c'est de la fumée que l'IA est en train de dissiper sous vos yeux. Développez votre agency. Développez votre taste. Cherchez la vérité brutalement, sans filtre de caste. Sinon vous allez passer les 20 prochaines années amers et frustrés, à expliquer sur des plateaux pourquoi l'IA "ne comprend pas vraiment", pendant que ceux qui l'utilisent vous dépassent à chaque mètre. La fête est finie. Bienvenue dans le monde où il faut être réellement bon.

The cost of inaction is usually much higher than the cost of making a wrong choice.

Technical debt accrues fast. Quality is evident in application architecture made by seniors. For coding, AI agents are typewriting helpers, they shouldn't replace creativity.

Brave tiene tesoros escondidos.

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Este uso del Machine Learning no lo vi venir.

Juan, range ta guillotine version Wish et retourne bosser tes cours d'économie que tu as manifestement séchés à l'ENS. Parce que le monde dans lequel ta posture marchait vient de mourir hier. Laisse-moi t'expliquer pourquoi. La loi de Brandolini est morte. Elle ne le sait pas encore. Pour ceux qui ne connaissent pas : la loi de Brandolini, formulée en 2013, énonçait que "la quantité d'énergie nécessaire pour réfuter une connerie est d'un ordre de grandeur supérieure à celle nécessaire pour la produire". Pendant 40 ans, c'est cette asymétrie qui a permis aux théories fausses, idéologiques, séduisantes, de dominer le débat public. Marx, Bourdieu, Piketty, Foucault, toute l'école de Francfort. Produire une thèse fausse mais bien tournée prend trois pages. La démonter sérieusement en prend trois cents. Donc personne ne le faisait, et la fausseté gagnait par épuisement de l'adversaire. Les libéraux ont perdu la bataille culturelle pendant 50 ans à cause de cette asymétrie. Pas parce qu'ils avaient tort. Parce qu'ils n'avaient pas le temps. Pendant qu'un Bourdieu écrivait La Distinction, il aurait fallu cinq économistes et dix mille heures pour répondre point par point. Aucun ne l'a fait. Pendant qu'un Piketty publiait Le Capital au XXIe siècle, il aurait fallu un livre entier rien que pour démonter ses biais méthodologiques. Quelques universitaires l'ont tenté, personne ne les a lus. L'IA vient de tuer cette asymétrie. Pour de bon. Aujourd'hui, n'importe quel individu, équipé d'un modèle de langage moderne, peut en quinze minutes produire une réfutation point par point d'une théorie qui aurait pris six mois à un universitaire isolé. La loi de Brandolini n'est pas seulement neutralisée. Elle est inversée. La connerie devient la chose la plus coûteuse à produire, parce qu'elle se fait démonter en temps réel devant un million de spectateurs. C'est en train de se passer sous nos yeux et la plupart des gens ne l'ont pas encore compris. Le théoricien qui pose une thèse non connectée au réel se faisait, hier, applaudir poliment dans une salle de Sciences Po. Aujourd'hui, sa thèse atterrit sur X, croise dix réfutations factuelles, sourcées, claires, écrites en quelques heures par des gens qui n'ont pas son titre mais qui ont la donnée et la rigueur. Et le verdict tombe en 24 heures devant 500 000 personnes. Le diplôme ne protège plus. Le titre ne protège plus. La rhétorique ne protège plus. Seule la connexion au réel protège. Ça change tout. Les conséquences sont immenses et elles arrivent vite. Le théoricien hors-sol, espèce dominante du débat public français pendant un demi-siècle, est en voie d'extinction. Pas parce qu'on l'a interdit. Parce qu'il n'a plus de monopole sur la production de discours autorisé. N'importe qui, équipé d'un LLM et d'une volonté de chercher, peut le contredire avec autant de force argumentative que lui, plus la donnée empirique en bonus. Le virtue signaling meurt aussi. Pendant 20 ans, signaler ses bonnes intentions était une stratégie sociale gagnante : dire les bonnes choses, citer les bons auteurs, afficher les bons drapeaux. Personne n'avait l'énergie de vérifier la cohérence entre les positions affichées et leurs conséquences réelles. Maintenant, l'IA peut produire en cinq minutes une analyse exhaustive des contradictions internes d'un discours, des conséquences empiriques de ses recommandations dans les pays qui les ont appliquées, des intérêts personnels de celui qui les porte. Le signaling devient transparent. L'hypocrisie meurt. Tous ceux qui prêchent une morale dans laquelle ils ne vivent pas vont être démasqués. Le marxiste qui possède trois appartements à Paris. L'écologiste qui prend l'avion 40 fois par an. Le pourfendeur des inégalités qui a ses enfants dans le privé. Tout cela était caché derrière l'asymétrie de Brandolini. Personne n'avait le temps d'enquêter sur chaque cas. L'IA enquête en temps réel. La lâcheté intellectuelle meurt. Pendant des décennies, les universitaires qui voyaient les failles d'un raisonnement dominant restaient silencieux par calcul de carrière. Réfuter Bourdieu en France, c'était se condamner à rester maître de conférences à perpétuité. Aujourd'hui, n'importe qui peut publier la réfutation, et si elle est solide, elle se diffuse. La lâcheté n'est plus protégée par le coût de l'audace. Les victimes collatérales seront nombreuses. Beaucoup de gens qui ont construit leur identité, leur carrière, leur statut social sur des théories séduisantes mais fausses vont voir leur capital symbolique s'effondrer en quelques années. C'est brutal. Mais c'est juste, parce que ce capital symbolique a été accumulé en exploitant l'asymétrie de Brandolini, c'est-à-dire au détriment de la vérité. Je n'ai jamais été aussi bullish sur le monde qui arrive. Pour la première fois depuis Gutenberg, on a un saut de qualité dans la capacité humaine à séparer le vrai du faux dans le débat public. Pas parce que l'IA dit toujours la vérité (elle se trompe encore parfois), mais parce qu'elle réduit à zéro le coût marginal de la réfutation. Et dans un débat public où réfuter ne coûte plus rien, ce sont les théories vraies qui gagnent. Toujours. Mécaniquement. Donc Juan, et tous ceux qui partagent ton logiciel : la posture du sage qui méprise sans répondre ne marche plus. Le "lisez" condescendant ne marche plus. Le "tu n'es qu'un perroquet d'IA" ne marche plus. Tout ça, c'étaient des stratégies d'évitement qui ne tenaient que parce que personne n'avait l'énergie de te coincer. Maintenant tout le monde a cette énergie, à coût zéro, en parallèle, en permanence. Bienvenue dans le monde où la rigueur intellectuelle redevient le seul actif qui compte. Le monde est brillant. Il est en train de devenir radicalement plus juste. Et ceux qui s'accrochent aux anciennes asymétries vont se faire balayer. Je l'attendais depuis 15 ans. Il est là.

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Traditional inference wasn’t built for agentic coding. Agentic tools make hundreds of API calls per coding session, often with recomputed context, creating bottlenecks that drive up cost per token. NVIDIA Dynamo rebuilds the stack for agents with: → KV-aware routing → Agent-aware scheduling → Multi-tier caching → Unified orchestration The result: higher cache hit rates, lower latency, and up to 7× more throughput: nvda.ws/3P1tO1N

Well said

Fast iteration is the current game.

'Much of the essence of building a program is in fact the debugging of the specification.' -- Fred Brooks

Elon Musk just diagnosed the disease no one admits they have. Life has become a triage ward. Pay the bill. Dodge the crisis. Survive the week. Repeat until dead. Musk: “Life cannot just be about solving one miserable problem after another. That can’t be the only thing.” Most people can name every problem they are running from. They cannot name a single thing they are running toward. That is the disease. You did not lose your purpose. You replaced it with maintenance. Musk: “There need to be things that inspire you. That make you glad to wake up in the morning and be part of humanity.” Glad to be part of humanity. When was the last time you felt that. Not relief. Not distraction. Not the dull numbness of a weekend burning down to Sunday night. Actual gladness that you exist. Most people cannot answer that question. Not because the answer is painful. Because they have never been asked. We have spent decades staring at the floor. Sweeping the same dirt into the same corner of the same room. Musk quotes Tsiolkovsky: “Earth is the cradle of humanity, but you cannot stay in the cradle forever.” The cradle is warm. The cradle is safe. The cradle is small. And a species that refuses to leave it is not being cautious. It is dying slowly in the only room it has ever known. Musk: “It is time to go forth, become a starfaring civilization… and expand the scope and scale of human consciousness.” Look up tonight. Billions of galaxies. Trillions of stars. An ocean of light stretching 93 billion light years in every direction. And one tiny wet rock figured out how to wonder why it exists. We are not passengers on this planet. We are the universe waking up. And right now the only conscious thing in the universe is trapped in one room arguing about the electricity bill. The problems will never end. There will always be another fire. But you were not built to fight fires. The universe was dark for 13.8 billion years. Then it opened one eye. You.

In fact programming is particularly good at teaching you how to think. Programs are literally built out of ideas. Which is one reason it's still a good idea to study CS in the AI era. It's still important to be able to think well.

"Harnesses", very clearly explained.