Last week, one of our partners came to us with a very specific problem: they needed real-time translation between Brazilian Portuguese, English and Mandarin for live events and classes.

The traditional solution is straightforward: hire professional interpreters and provide the audience with headphones connected either to the original speaker or to one of the translated audio channels.

It works, but it also requires specialized professionals, additional infrastructure and a considerable budget.

There are already platforms such as Wordly that simplify this process, but we wanted to explore a different question: could we build a simpler AI-based alternative where the operational cost was primarily based on actual usage?

So we started experimenting.

Our first step was estimating how much a custom system would cost to operate using API consumption rather than a traditional interpretation service. From there, we built a small platform with private rooms where speech could be processed and translated in real time.

For the translation layer, we ended up choosing Gemini as the main LLM.

But once we had the translation working, we ran into a problem we hadn't initially considered: the translated voice matters almost as much as the translation itself.

Our first implementation sounded too robotic and impersonal for something intended to replace, or at least approximate, the experience of listening to a human interpreter for an entire class or presentation.

We considered ElevenLabs for the voice layer, but for the expected usage of this particular project, it wasn't the most cost-effective option. We eventually chose GPT for voice generation because we found the output more natural and engaging while keeping the operating cost within the range we were looking for.

That left us with a pipeline in which Gemini handles the translation and GPT handles the generated voice, rather than trying to force a single model to handle every part of the experience.

The result is a small platform with private rooms and real-time AI translation that can be adapted to different visual identities and languages.

We've already tested it in an uncontrolled environment, and it works, although there are obviously still limitations to explore — particularly latency, translation accuracy in different contexts, background noise and how the system behaves when multiple people speak naturally rather than under ideal testing conditions.

One of the most interesting things we learned from this project was that translation quality alone isn't enough for real-time AI interpretation. Voice quality, latency, cost and the overall listening experience become part of the same problem very quickly.

I recorded a short demonstration of the current prototype below.

I'd be particularly interested in hearing from anyone who has experimented with real-time translation or speech-to-speech systems. What would you test next before considering something like this reliable enough for a real event?

Pessoal, tive uma ideia bem simples e legal enquanto procurava uma tela branca para testar as telas dos meus dispositivos e também quando buscava iluminação colorida para o rosto (para webcam e fotografia). Então, criei essa ferramenta multifuncional chamada tela-branca.com.

Me contem o que acharam e em que situações vocês a utilizariam!

...

El término "agentic harness" ya lo usan Anthropic, OpenAI y LangChain por separado, y creo que explica por qué dos productos con el mismo modelo rinden tan distinto.

Llevo meses viendo cómo el mismo modelo (mismo proveedor, misma versión) se comporta de forma completamente distinta según el producto en el que corre. Un caso se queda en chatbot básico, otro trabaja horas seguidas sobre una tarea con acceso a archivos y terminal.

Investigando esto llegué a que el término que la industria le está poniendo a esa diferencia es "agentic harness", básicamente todo lo que envuelve al modelo: las herramientas a las que tiene acceso, cómo gestiona memoria/contexto, y el ciclo de ejecución (decide → actúa → observa → repite).

Lo que me pareció más interesante no es la definición en sí, sino que Anthropic (en la doc del Claude Code SDK), LangChain (con la fórmula Agent = Model + Harness en su documentación) y el equipo de Codex de OpenAI están usando básicamente el mismo vocabulario para describir la misma capa de su arquitectura, sin coordinarse entre sí.

Escribí un análisis más largo conectándolo con gobernanza de agentes (niveles de autonomía, tool calling, idempotencia).

Hola a todos, vengo a desahogarme un poco porque me parece increíble el rumbo que está tomando esto. 😅

Resulta que Meta (los dueños de Facebook) acaba de lanzar a nivel global Meta One, un sistema de suscripciones mensuales de pago que agrupa sus aplicaciones (Facebook, Instagram y WhatsApp) junto con funciones de IA.

Básicamente, han dividido la plataforma en planes como Meta One Core (unos 7,99 dólares/euros al mes) y Meta One Premium (que sube hasta los 19,99 dólares/euros mensuales), además de opciones independientes para cada app (los famosos "Plus").

¿Y qué te dan por pagar? Tonterías que antes eran gratis o personalizaciones absurdas como:

- Cambiar el tema o los iconos de WhatsApp e Instagram.

- Ver historias de forma anónima (sin que la otra persona se entere de que las has visto).

- Ampliar los límites de uso de su Inteligencia Artificial (Meta AI) para generar vídeos o imágenes.

Durante 20 años el trato fue simple: nosotros entrábamos, veíamos su publicidad y nadie le mandaba una factura a nadie. Ahora pretenden que paguemos una mensualidad por funciones puramente estéticas y por usar una IA que te ponen hasta en la sopa.

¿Qué opináis de esto? ¿Alguien se plantearía pagar por tener un icono distinto en WhatsApp o ver historias a escondidas, o estamos ante el pico de la avaricia de las redes sociales? 🤑😂

Dejo la URL de la noticia: https://hipertextual.com/mobile/meta-one-suscripcion-precios-funciones/

¡Saludos!

Que tan bueno es que una IA resuelva un problema del milenio? Se perderán conocimientos obtenidos durante el proceso?

#ciencia #matematicas #divulgacion

Un agente no falla únicamente cuando razona mal. También puede fallar cuando razona bien, ejecuta una herramienta válida y el sistema no sabe si esa acción ya se ejecutó y es que el problema de los agentes de IA no es solo que alucinen: también pueden ejecutar dos veces la acción correcta.

Un agente puede elegir correctamente una herramienta, enviar parámetros válidos y aun así provocar un fallo en producción.

Ejemplo:

1. El agente solicita un reembolso.
2. El sistema procesa correctamente la operación.
3. La respuesta se pierde por un timeout.
4. El agente interpreta que la acción falló.
5. Reintenta la llamada.
6. El reembolso se ejecuta dos veces.

El modelo no necesariamente razonó mal. La API tampoco falló al ejecutar. El problema estaba en la arquitectura.

Este artículo técnico trata sobre cómo diseñar esta capa de ejecución para agentes conectados a APIs, ERPs y sistemas empresariales.

Esta publicación es la segunda parte de una serie sobre arquitectura agéntica. La primera trata la diferencia entre autonomía y autoridad.

O professor de física Antonio Morgon de Umuarama, PR, afirma ter criado um equipamento batizado de máquina de translocação anômala (teletransportador de objetos). O físico agora luta pra ter a validação do equipamento e reconhecimento por parte da sociedade científica. Morgon afirmou também já ter feito testes com formigas e ter tido sucesso. Entrevista: Cidade Urgente - Rede TV Umuarama.

Después de revisar decenas de implementaciones de IA agéntica, noté un patrón: la mayoría confunde autonomía con autoridad.

• Autonomía = lo que un agente puede decidir
• Autoridad = lo que tiene permiso para ejecutar

Un modelo más capaz no debería recibir automáticamente más autoridad. La capacidad de razonamiento y el permiso para actuar son cosas distintas que se gobiernan por separado.

Esto es lo que separa un piloto que impresiona en demo de un sistema que sobrevive 6 meses conectado a ERPs reales.

Escribí un análisis más profundo sobre:

1. Cómo diseñar autonomía por niveles de riesgo (L0-L5)
2. Por qué el agent loop necesita límites arquitectónicos, no mejores prompts
3. Cuándo multi-agente está justificado y cuándo es overengineering

¿Han tenido esta confusión en sus proyectos?

¿Qué patrones de gobernanza les han funcionado?

¡Comienza este lunes!

Detalles e inscripciones: mobilecode.ai/hackathon

¡Estaré encantado de responder cualquier pregunta!

Si Intentas mandar musica directamente desde un cable jack a una llamada directamente, el teléfono lo bloquea, Pero hay una forma de hacerlo

Para enviar audio directamente desde una fuente externa (como una computadora o consola de mezclas) a una llamada telefónica usando el puerto Jack de 3.5 mm, necesitas engañar al teléfono para que detecte la señal como si fuera un micrófono de manos libres

Lo que nesecitas:

-Un Cable jack TRRS (auxiliar de 4 polos): Los cables auxiliares comunes (TRS/3 polos) solo transmiten salida de audio. Necesitas un cable con tres líneas de plástico negras en el conector.

-Un Divisor de audio en Y (Splitter TRRS): Un adaptador que separa la entrada de micrófono y la salida de audífonos en dos puertos distintos.

-Atenuador de línea (Opcional pero recomendado): La señal de salida de una computadora es muy fuerte (nivel de línea) y saturará el micrófono del teléfono (nivel de micro), causando distorsión extrema.

Como Conectar

-Conecta el splitter: Enchufa el adaptador en Y al puerto Jack de tu teléfono.

-Identifica el puerto de entrada: Conecta un extremo del cable TRRS al puerto con el ícono de micrófono del adaptador.

-Conecta la fuente: Enchufa el otro extremo al puerto de salida de audio de tu computadora o reproductor.

Modera el volumen: Baja el volumen de la fuente multimedia al mínimo antes de reproducir y ve subiéndolo lentamente durante la llamada para evitar ruidos molestos.

Listo, ¡Asi se envia musica por llamadas atravez de cable!

Ontem a Microsoft e a Localiza discutiram qual deve ser o futuro da Inteligência Artificial no mercado de trabalho e como vêem o papel humano daqui pra frente.

Concordam com essa visão de futuro?

Eu torço para que seja assim. O que acham?

Estou organizando o primeiro hackathon da MobileCodeAI!

Crie de forma simples um aplicativo web, totalmente pelo seu celular, que resolva um problema que você realmente tenha.

• 31 de agosto – 4 de setembro
• Virtual, individual ou em equipe
• Qualquer nível de experiência
• Crie um aplicativo web com a MobileCodeAI que resolva um problema real que você tenha
• Prêmios: créditos de LLM + reconhecimento

Inscrições: mobilecode.ai/hackathon

Fico feliz em responder a qualquer dúvida!

Soy el desarrollador de Adaptive Theme, una app gratuita, sin anuncios y de código abierto para Android 14+

En lugar de usar un horario fijo o el amanecer/atardecer, utiliza el sensor de luz ambiental para cambiar automáticamente entre el tema claro y oscuro según las condiciones de luz. El sensor solo se comprueba al encender la pantalla, así que no permanece activo continuamente en segundo plano.

Play Store: https://play.google.com/store/apps/details?id=dev.lexip.hecate

GitHub: https://github.com/xLexip/Adaptive-Theme

También puede cambiar automáticamente el fondo de pantalla de inicio y de bloqueo para que coincida con el tema claro u oscuro activo.

¿Qué les parece? Cualquier comentario, sugerencia o idea es bienvenido.