Tres días después de que Tiffany McElroy fuera trasladada a una cárcel de Alabama, notó que rompía aguas. Su bebé iba a nacer varias semanas antes de lo previsto, y descubriría más tarde que sufría una complicación del embarazo que podía derivar en sepsis. Le dijo a una guardia que había roto aguas, esperando que llamara a una ambulancia o la llevara a un hospital. En cambio, según la demanda presentada, otra guardia que la visitó aquella mañana de mayo de 2024 la acusó de haberse orinado encima y le dijo que volviera a su celda. Estuvo 24 h.…
Una unidad de reserva secreta se incautó de las grabaciones de las cámaras de la sala de mando del kibutz Be'eri pocos días después del 7 de octubre; parte de las imágenes se difundieron posteriormente sin consentimiento, y los residentes afirman que el material que se les devolvió había sido alterado deliberadamente.
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La reacción de las Nuevas Generaciones del PP ha sido la de atacar a los periodistas del Congreso tras ponerse de perfil con la expulsión. Lo han hecho con una publicación en X en la que han escrito "estos 'periodistas' se quedan" y un vídeo de una periodista preguntando en el Congreso al ministro de Transportes, Óscar Puente, si es 'swiftie' y su canción favorita de la cantante estadounidense Taylor Swift. Lo que se sabe es que el PP no ha querido ni participar en la votación para echar a Quiles del Congreso.
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El escrito firmado por el secretario de la Junta Electoral señala que el Partido Popular aportó vídeos y letras como parte de la denuncia. El evento anunciado por el Ayuntamiento de Alcalá de Guadaíra para las 17:00 horas incluye las actuaciones del coro ‘El Sindicato’, la chirigota ‘Una chirigota en teoría’ y las comparsas ‘DSAS3’ y ‘Las Jorobadas’
Hay cosas que no descubres en una ciudad hasta que no te mueves por ella a pie o en transporte público. Incluso en una ciudad (relativamente antigua) y que había tenido urbanismo “tradicional” y transporte público antes de que decidieran demoler barrios enteros para construir autopistas, el diseño de las calles e infraestructuras suele ser increíblemente hostil. Esta es la Main Street de East Haven, lo que era la columna vertebral que llevaba el tranvía hará un siglo. Este era un trolley suburb, un barrio que crece alrededor de los raíles.
La presidenta de la Comunidad de Madrid, Isabel Díaz Ayuso, ha defendido este jueves que México "no existió hasta la llegada de los españoles" y que era "otra civilización", en el marco de las críticas de la oposición por su viaje al país y el "boicot" que ha denunciado que sufrió por parte de Gobierno español y el mexicano.(Fuente: Asamblea de Madrid)
Según una investigación de Haaretz, dos empresas de propiedad israelí han desarrollado una tecnología capaz de localizar la posición y, en algunos casos, incluso identificar a los usuarios de Starlink, el servicio de Internet por satélite de Elon Musk. Estos sistemas, que se venden a gobiernos, no piratean Starlink ni interceptan su tráfico. En cambio, los documentos de venta obtenidos para esta investigación revelaron que localizan las ubicaciones de los terminales de Starlink en todo el mundo, dejando al descubierto la ubicación de quienes se
Lo he estado mirando durante una hora y no puedo cuadrar que las dos imágenes sean el mismo lugar, y lo son. Entonces me di cuenta, sentado en mi cocina, en una tarde normal, en uno de los años menos normales de mi vida: Esta es la mierda más enfermiza que he visto. Los que hicieron esto lo filmaron. Filmaron la tortura. Filmaron la violación. Se filmaron hurgando en los cajones de la ropa interior de mujeres, sus víctimas bajo los escombros. Y lo más enfermizo no son los hombres que lo hacen, sino la inacción de los que lo están viendo.
Hoy desmontamos una idea muy extendida: el pensamiento positivo. No es optimismo, no es madurez emocional y no es crecimiento. Es una forma de autoengaño que nos debilita sin que nos demos cuenta. Vamos a distinguirlo con claridad. #PsicologíaPositiva #PensamientoCrítico #ComportamientoHumano #BienestarReal #Tontocracia
El MV Karadeniz Powership Osman Khan mide 299 metros de largo y produce hasta 480 MW de potencia.
Lo ha estado haciendo desde 2017.
Sin necesidad de construir una central eléctrica. Sin años de retrasos en la construcción.
Karpowership, la empresa privada turca detrás de esto, ha convertido silenciosamente este modelo en un negocio global, desplegando plantas flotantes en países con déficits energéticos crónicos en África y más allá.
África tiene una brecha de infraestructura que la inversión tradicional ha fallado en cerrar durante décadas.
Turquía encontró una forma de monetizar esa brecha con ingeniería.
In this Thursday, May 14, 2026 lecture to his Beijing high school students, Professor Jiang explains why the United States and China will negotiate a grand bargain.
Scott Bessent ha visitado Japón esta semana para gestionar un problema que amenaza directamente al mercado de deuda americana: cada vez que Tokio interviene para defender el yen, vende bonos del Tesoro estadounidense y empuja al alza sus tipos de interés. Pero el problema es estructural, no coyuntural. Con una deuda pública en torno al 250% del PIB y déficit crónico, Japón ya no puede subvencionar barata la deuda americana como ha venido haciendo durante tres décadas vía represión monetaria. En este vídeo analizamos las tres salidas posibles —intervención, subida del BOJ, dejar caer el yen— y por qué todas conducen al alza de los tipos americanos. La conclusión incómoda es que la verdadera raíz del problema es la política fiscal japonesa expansiva, no la monetaria, y por eso la solución limpia es políticamente inviable tanto en Tokio como en Washington.
📊 ÍNDICE0:32 Los dos gráficos que lo explican todo 0:49 Japón al 250% del PIB 1:29 El BOJ como comprador de última instancia 2:09 El techo de los 160 yenes por dólar 3:17 Cómo interviene Japón vendiendo Treasuries 3:52 Por qué le quita el sueño a Bessent 5:01 [Mintos] 7:04 Por qué no basta con pedirles que paren 7:49 Bessent y el riesgo de ataque especulativo 8:44 Trump, el yuan y la competitividad 9:13 Lo que realmente pide Bessent al BOJ 10:08 El precio: desarme del carry trade 11:15 Por qué sigue siendo la menos mala 12:18 La raíz no es monetaria, es fiscal 13:46 La salida imposible
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How LLM-authored templates and deterministic generators replace runtime guesswork in complicated cloud foundations.
LLM is spreading into more and more areas of work, but there are several where it cannot produce content directly. These are bank regulatory filings, executed legal contracts, medical prescriptions, audit attestations, aerospace maintenance procedures, and so on. Such outputs must be reproducible from the same inputs and auditable to every value. The same requirements have to produce the same output, and any change in the output has to be explainable back to a change in the inputs.
A public cloud landing zone belongs to this group. The same business requirements, regulatory obligations and architectural decisions have to produce the same configuration. A configuration that drifts because of sampling temperature is not acceptable, and a landing zone is not an exception. It is the foundation a regulated business runs on.
Setting up a landing zone today typically consists of five steps:
Gathering business and technical requirements and constraints, including applicable regulations.
Selecting a reference architecture. It may be a similar project the team did recently, a public repository on GitHub, or a vendor blueprint. For GCP many teams use FAST; for AWS there are more options.
Making the parameter decisions: regions, VPC topology, key policy, IAM model, VPC-SC perimeters, DR pairings, and so on.
Writing or adapting the Terraform and YAML.
Validating and delivering. An iterative process, from syntax validation with terraform plan to deep analysis of how the LZ aligns with the requirements.
Steps 1 and 3 are architects’ job. They need deep understanding of the company’s target and limitations, knowledge in public cloud foundation, architectural thinking. Usually these processes go through a series of discussions with colleagues and stakeholders. Steps 2, 4, 5 are less creative. They are mechanical, time-consuming, and frequently a source of mistakes that are hard to spot. Compile-time AI is aimed at the translation work. The judgment work stays with the architect.
One more thing worth saying before going further. Google’s own landing zone design documentation states that “this series does not specifically address compliance requirements from regulated industries such as financial services or healthcare.” The official guidance stops where regulated cloud foundations actually begin. This article describes how to close this gap.
Phase A — building the corpus. This is the job of Merlin’s product team, not of the architect. The LLM reads framework documents, FAST modules, GCP best-practice guides, and practitioner literature, and drafts structured corpus entries: schemas, compliance rules, Jinja templates, validators. Each entity is reviewed by a human and passes tests before becoming a part of the corpus. The corpus is versioned. Nothing in it is the LLM’s unreviewed output.
Phase B — generating a landing zone. This is pure architect work performed using the Merlin application at https://app.merlin-studio.cloud. The process consists of three steps: discovery — defining business and technical requirements; configuration — supplying technical parameters; and finally generation — creating Terraform, YAML, diagrams and the scorecard based on corpus entities. There is no LLM in the runtime. The worker container does not even have an API key to a model provider. The same spec and the same corpus version produce identical output.
The corpus is the boundary between the two phases. Phase A produces it. Phase B uses it.
The corpus contains several kinds of entities. The list below is the short version.
Section schemas. JSON files that define what the architect can configure for one part of the landing zone — the fields, their types, and the defaults that kick in if the architect leaves them alone.
Output templates. Jinja2 templates that produce the files the engine emits: Terraform variables, Mermaid architecture diagrams, operator-facing documentation.
Compliance mappings. One JSON file per framework. Each file translates a regulatory regime into concrete spec requirements — allowed regions, restriction levels, rotation cadences, retention floors, and so on.
Validators. Python code that checks the generated bundle for structural correctness, cross-section consistency, and operational readiness, and produces the weighted score the architect sees in the scorecard.
Phase A produces all of these. Phase B reads them. The LLM never runs at Phase B.
Let’s trace one rule from the source document to the rendered Terraform.
TL;DR in my own words: a covered entity has to keep its HIPAA-related documentation — written policies, procedures, operational records — for six years from the date of creation or the date the document was last in effect, whichever is later. Audit logs are part of that documentation, so the same six-year floor applies to them.
Phase A. The LLM is given the list of corpus topics Merlin tracks and asked to build the HIPAA mapping. It mines its training data, finds the text relevant to log retention, recognises that the matching Merlin field is log_retention.default_retention_days, converts six years to days (2190), and emits a JSON entry that fits the schema for compliance rules. A human reviewer reads the entry against the source paragraph: is the field path right, is 2190 the right number, did the LLM hallucinate any clause that isn’t in the regulation? Verification of the framework as a whole is performed end to end by Merlin’s team before the framework is released for use.
The entry that lands in configuration/compliance_mappings/hipaa.json:
Phase B. An architect opens the wizard at app.merlin-studio.cloud and ticks HIPAA in the compliance section. Three things then happen.
Compliance preprocessor. For each active framework, the preprocessor walks the rule entries and applies them to the spec. For this rule, operator: minimum with minimum_value: 2190 means: write 2190 into the spec at log_retention.default_retention_days, unless the architect already set that field explicitly. After this pass the spec contains default_retention_days = 2190.
Section parser. Reshapes the spec into a flat dictionary that the template consumes. The retention value passes through unchanged.
Template render. The Jinja2 template for the logging section reads:
{% if values.log_retention is defined %} log_retention = { default_retention_days = {{ values.log_retention.default_retention_days | default(30) }} custom_buckets = { {% for bucket in values.log_retention.custom_retention_buckets | default([]) %} "{{ _lz_prefix }}-{{ bucket.name }}" = { retention_days = {{ bucket.retention_days }} locked = {{ bucket.locked | default(false) | lower }} }{{ "," if not loop.last }} {% endfor %} } } {% endif %}
The renderer evaluates the template against the parsed spec and emits this block into the generated 08_logging_monitoring.tfvars:
Three corpus artifacts contributed to that single block: the compliance mapping (which set 2190), the section schema (which defined the field), and the Jinja2 template (which laid out the HCL). Every link in the chain is a pure function of its inputs. Same wizard spec, same corpus version, same generated value, every time.
Official documents — compliance frameworks, Google’s best-practice guides, FAST blueprints — do not cover every parameter of a landing zone. There are decisions an architect has to make that no document prescribes: budget alarm thresholds, naming conventions, DR strategy tiers, and many smaller choices.
For these gaps, the LLM is the right tool: it mines its training data for the prevailing practice across vendor blogs, conference talks, FinOps and SRE literature, and the operational experience encoded in books and forums. It produces an entry against the same schema the compliance mappings use, with a default value that fits the conventional shape. A human reviewer judges whether the default is sensible for Merlin’s audience.
A small example. In 09_cost_management.json the default starter budget is $1000 with alert thresholds at 50%, 80%, and 100% of current spend, plus 100% of forecasted spend:
Nothing in FedRAMP, HIPAA, or CIS prescribes these numbers. They are the conventional FinOps starter shape.
The entry that lands in the corpus looks no different from one derived from a regulation. The compliance preprocessor reads both the same way. Once the corpus is built, the question of where each value came from is a Phase A concern, settled before the architect opens the wizard.
Phase B is the part of Merlin a reader can verify themselves. The architect’s wizard session produces a single spec.json file: every choice from the discovery and configuration steps is captured there. Merlin’s worker takes that file plus the corpus — Jinja2 templates and Python code (generators, composers) — and produces the bundle. The claim is: same spec.json, same corpus version, identical output zip.
The mechanism is straightforward. The compliance preprocessor walks frameworks in their listed order and rule entries in their JSON-listed order. Section parsers are pure transformations of dicts. Generators and composers are pure Python: same input, same output. The Jinja2 environment is configured without any non-deterministic filters. The bundle assembler writes files into the zip in a fixed sorted order. There is no random sampling anywhere — there is no model in the loop. Sampling is what makes LLMs nondeterministic; Phase B has no LLM.
Anyone can verify this directly at app.merlin-studio.cloud, guest mode included. Every project keeps its configurations versioned. An architect can regenerate the artifacts as many times as they want and, as long as the configuration has not changed, will get the same bundle back. Step into the configuration, change one parameter, regenerate — the diff in the artifacts is exactly the consequence of that one change. Revert the parameter, regenerate again, and the original artifacts are back. The chain from input to output is fully traceable, in both directions.
The corpus is only as good as the team maintaining it. Phase A is real, ongoing work — new compliance frameworks, new GCP services, new best practices. What compile-time AI does is move that work to a place where humans can scrutinise it, and keep the architect’s session deterministic and reproducible.
The two-phase approach Merlin uses has been in the air for some time. Several companies have implemented variants of it. For example Stainless uses this kind of architecture in their official SDKs for OpenAI, Anthropic, and others: an LLM helps build the generator’s configuration, and the generator itself runs without an LLM invocation.
The interesting question for cloud foundations is not whether LLMs can help. They can. The question is where to put them. Merlin’s answer is: use LLM to build templates and rules; use deterministic pipelines to build the LZ artefacts.
Merlin is free at app.merlin-studio.cloud. I would be glad to discuss anything in the article that doesn’t sit right with you.
Por suerte ha sido un un esperpento que no ha durado demasiado, pero lo que se ha demostrado es la falta de solidaridad que impregna a los partidos políticos de las derechas ante cualquier situación, y su falta de propuestas ante cualquier dificultad. Ante la aparición del brote en aguas de Cabo Verde, un país con un sistema sanitario precario, la OMS (Organización Mundial de la Salud) pidió ayuda a los estados más cercanos. Marruecos se negó a autorizarlo, posiblemente por su falta de recursos sanitarios.
La turbina es capaz de generar electricidad para 96.000 viviendas al año. Los científicos han notado alteraciones en el microclima de la zona en la que se instaló.
Más de 1.700 personas permanecen confinadas a bordo de un crucero que llegó durante la noche del martes al miércoles a Burdeos procedente de Brest, tras la muerte de un pasajero y la sospecha de una infección digestiva aguda, según informaron las autoridades sanitarias. Entre los 1.233 pasajeros, en su mayoría británicos e irlandeses, además del fallecido —un hombre de más de 90 años—, unas cincuenta personas han presentado trastornos gastrointestinales y se están realizando análisis para detectar una posible presencia de norovirus.
etiquetas: burdeos, confinadas.1700 personas, crucero, tras muerte
El secretario de Estado de EEUU, Marco Rubio, posó para una fotografía en el avión presidencial, rumbo a China, con la ropa deportiva que llevaba el expresidente de Venezuela, Nicolas Maduro, durante su captura el pasado 3 de enero por parte de las Fuerzas Armadas estadounidenses.
