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Ship 42 has fired its engines for the last time on the ground, and Elon Musk just made a promise about it that no Starship has ever kept. The FAA moved Flight 15. SpaceX hasn't said a date. We did, last episode, and the new one doesn't match ours. Musk also posted a launch number for Louisiana that makes the FAA's biggest Starbase plan look small. NASA stacked the Artemis III core stage and said who flies first. And ULA’s Vulcan rocket has a date you'll want to hear. So, when does Flight 15 fly?

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Editing: Stefanie Schlang
Photography: Jordan Guidry, John Winkopp, Richard Gallagher, Amy Doehring & Stefanie Schlang
3D Animation: Voop3D
Script & Research: Felix Schlang
LIVE Production: Jonathan Heuer, Jordan Guidry
Host: Felix Schlang
Production: Stefanie & Felix Schlang
Graphics & Media Processing: Jonathan Heuer, Felix Schlang

Credit:

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0:00 The Final Ground Test for Ship 42
0:36 Analyzing the Flight 15 Timeline
4:14 The FAA and the Future of Starbase
6:55 A Full House at the Mega Bay
9:43 The Vision for Starbase Louisiana
13:47 Rocket Lab and the Neutron Progress

RESUMEN
La nave 42 completó sus encendidos estáticos y aún no hay fecha oficial para el vuelo 15 de Starship; la FAA cambió la fecha y Musk fijó una meta de 10.000 lanzamientos en Luisiana, muy por encima del plan de Starbase. Además, la NASA apiló la etapa central del SLS para Artemis 3 y aprobó la misión UVEX.

• Ship 42 probó un Raptor para desorbitación y luego los seis motores; SpaceX cerró las pruebas estáticas.
• Musk habló de 10.000 lanzamientos en Luisiana; la FAA estudia hasta 456 en Starbase.
• NASA avanza con Artemis 3 y UVEX (590 M$, 2031).

Descargar este resumen en texto (TXT): https://yourtube.es/resumenes/e9L1y0Kcs2I.txt

HUGE LEAKS: DeepSeek V4.1 Pro, Qwen 4 xHigh & Fable 5.5 vs GPT-6.2 Astra! (11 New AI Models Tested)

DeepSeek V4.1 Pro & Qwen 4 Final Leaks! Fable 5.5 CRUSHES GPT-6.2 Astra (+11 Models Dropping in Nov)

Timestamps:
0:00 - November AI Cold War Erupts: US vs China Leak Explosion
1:00 - Complete November AI Battle Map: 5 US Titans vs 6 Chinese Challengers
2:11 - DeepSeek V4.1 Pro Leaked Terminal Script & Flash RSI Testing
3:05 - Subscribe Checkpoint: Day-One Local Weight & Benchmark Tests
3:21 - Alibaba Qwen 4.0 Suite "Extreme High" Switch & Unit Test Leak
3:59 - Caria vs Kalmia Blind Arena Twist: Zhipu GLM 5.5 & MiniMax M3.1 Pro
4:46 - Meituan LongCat 2.5 (1.6T MoE) Brutally Exposed in Real-World Tests
6:40 - Anthropic Claude Mythos 5.5 HTML Leak & Fable 5.5 Azure Pricing
7:16 - GPT-6.2 Astra vs Claude Fable 5.5: Ultimate 3D Coding & Physics Battle
8:56 - November AI Showdown Verdict & Outro
Sources & Credit:

• Susu (X / Twitter)

• LuminaBench

• AJ (X / Twitter)

• Doe (X / Twitter)

• Leo (X / Twitter)

• Kashians (X / Twitter)

• Chubby (X / Twitter)

• Chedazlua (X / Twitter)

• Feeny Yang (X / Twitter)

• Octaberry (X / Twitter)

• Jazzy (X / Twitter)

• Synopsis (X / Twitter)

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#DeepSeek #Qwen4 #ClaudeMythos #GPT6 #Anthropic #OpenAI #AINews #TechLeaks

RESUMEN
El texto describe una intensa escalada de la guerra fría de la IA entre EE. UU. y China a inicios de noviembre, marcada por filtraciones, pruebas y lanzamientos simultáneos. La brecha entre modelos cerrados estadounidenses y alternativas chinas de peso abierto se habría reducido a niveles mínimos.

Puntos clave:

• DeepSeek v4.1 Pro y Flash aparecen en pruebas de automejora recursiva; Alibaba activa razonamiento extremo en Qwen 4.0.
• Se filtran Claude Mythos 5.5 y Fable 5.5 de Anthropic; GPT 6.2 Astra de OpenAI compite en codificación 3D.
• Longcat 2.5, de 1,6 billones de parámetros, recibe críticas pese a su tamaño.

Descargar este resumen en texto (TXT): https://yourtube.es/resumenes/NwthCw5KnMI.txt

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La Inteligencia Artificial Local está evolucionando a una velocidad increíble. Hasta ahora, uno de los grandes problemas de ejecutar modelos LLM grandes en casa era el tiempo que necesitaban para procesar documentos extensos y grandes cantidades de contexto.

Pero eso está cambiando.

En este vídeo volvemos a utilizar la plataforma AMD Strix Halo, concretamente el Ryzen AI Max+ 395 con 128 GB de memoria unificada, para descubrir cómo los nuevos motores de inferencia pueden multiplicar el rendimiento sin necesidad de cambiar de hardware.

Veremos qué es el prefill, cómo funciona la arquitectura Mixture of Experts (MoE), qué diferencias existen entre procesar y generar tokens, y por qué los nuevos motores optimizados pueden marcar una diferencia enorme frente a llama.cpp.

También instalaremos Fedora, configuraremos el sistema para ejecutar modelos de IA, utilizaremos Podman y Open WebUI y pondremos a prueba Qwen con documentos extensos.

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¿Merece la pena invertir en un equipo de estas características? ¿Puede la IA Local convertirse en una alternativa real a ChatGPT? ¿Y qué podremos hacer cuando conectemos estos modelos con Home Assistant y agentes como Hermes?

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OpenCode con modelos locales
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Procesar documentos largos con IA
Modelos abliterated
Hermes agente IA Local
IA Local con Home Assistant
Alternativa privada a ChatGPT
Servidor de Inteligencia Artificial en casa

⏱️ CAPÍTULOS

00:00 ¿Puede una IA Local competir con ChatGPT?
01:39 Qué ha cambiado en la IA Local
02:12 Qwen y los modelos gigantes MoE
03:32 El problema del prefill y la velocidad
06:23 Los nuevos motores de inferencia
07:28 GMKtec EVO-X3: hardware y características
08:47 Tutorial para instalar todos los componentes
12:00 El Quijote: prueba real contra ChatGPT
13:14 Programando juegos con IA Local
13:45 Modelos abliterated y sin restricciones
15:01 Precio y conclusiones: ¿merece la pena?

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RESUMEN
El vídeo presenta un mini PC GMK Tech Evo X3 con plataforma AMD Strix Halo y 128 GB de memoria unificada, montado como cerebro para IA generativa local. La idea central es que ya permite usar modelos potentes en casa sin depender de la nube.

Puntos clave:

• Añade OCuLink para gráfica externa y dos ranuras NVMe; trae 2 TB ampliables.
• Destaca por refrigeración premium y bajo consumo en reposo.
• Explica el montaje y recomienda quitar Windows si no hace falta.
• Defiende la IA local por privacidad y límites de suscripción.
• Anticipa Hermes como asistente conectado a Home Assistant.

Descargar este resumen en texto (TXT): https://yourtube.es/resumenes/E8mAhqxstDA.txt

#Cloudflare #OpenSourceAI #Ollama
In this video, I’ll show you how to get access to a free cloud server with 32GB VRAM and use it to run AI models locally with Ollama.

If your own PC doesn’t have a powerful GPU, this method can be useful for experimenting with larger local AI models without buying expensive hardware. We’ll set everything up step by step, install Ollama, download and run a local AI model, and then create a Cloudflare Tunnel so you can access the Ollama server remotely.

We’ll also use Hugging Face to get the AI model and Kaggle as the cloud environment.

🔥 What You’ll Learn
How to get a free cloud environment for AI
How to use a server with 32GB VRAM
How to install Ollama
How to run AI models with Ollama
How to use Hugging Face models with Ollama
How to install Cloudflared
How to create a Cloudflare Tunnel
How to access your Ollama server remotely
How to run larger AI models without a powerful local GPU

🔗 Useful Links and codes :
https://aiautomationcollective.com/guides/ollama-kaggle-cloudflare.html

Learn how to run AI models for free using Kaggle cloud GPUs without needing a dedicated graphics card. This guide provides a complete workflow for setting up your environment.

This tutorial demonstrates how to leverage free compute resources to host large language models. We cover the entire process of configuring a Kaggle notebook to serve as your backend, ensuring you can access these models remotely from any machine. By maintaining an active session, you can bypass local hardware limitations and run intensive workloads.

To keep your connection stable, you will learn how to integrate Ollama with a Cloudflare tunnel. This setup allows you to expose your local notebook environment securely. We walk through the necessary environment variables and session management steps to ensure your server remains reachable throughout your development sessions.

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#LocalAI #Ollama #AI #CloudGPU #HuggingFace #Kaggle #Cloudflare #OpenSourceAI #llm

RESUMEN
El texto explica cómo ejecutar modelos de IA grandes de forma gratuita usando las GPU en la nube de Kaggle, sin necesitar una tarjeta gráfica potente ni suscripciones de pago. El proceso conecta un modelo alojado en Kaggle con el ordenador local mediante Ollama y un túnel de Cloudflare.

Puntos clave:

• Crear una cuenta y un notebook en Kaggle, verificarla y activar la GPU gratuita.
• Instalar Ollama, descargar un modelo desde Hugging Face y cargarlo.
• Usar Cloudflare Tunnel para acceder al modelo desde la terminal local.
• Sirve para aprendizaje y proyectos temporales por cuotas y límites de sesión.

Descargar este resumen en texto (TXT): https://yourtube.es/resumenes/Qb-C1MWYkV4.txt

Insane Goalkeeper Saves That SHOCKED the World

Watch this video to see the most impossible and legendary goalkeeper saves in football.

Music from #InAudio: https://inaudio.org/
Track Name: Cold Cinema - Leaving Rivendell

#football #goalkeeper #saves

RESUMEN
Resumen: fútbol con ataques y atajadas clave. Marchetti brilla con una parada de reflejos; Vidal, Pesce y Alvarado aparecen en jugadas sin gol.

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