En la entrada anterior había dejado pendiente el segundo aporte de Pascual de Gayangos a los estudios sobre el Lucidario (aunque realmente no es un aporte, como se verá adelante). Pero antes de ello, hagamos un repaso sobre el tema que originó esta serie de entradas (¿quién es el autor de las notas que comparaban los testimonios B y C del Lucidario ?). Había descartado hasta ahora al bibliófilo Francisco Pérez Bayer, que en el

Pain is a great topic for philosophers.

En la entrada anterior había comenzado a discutir el conocimiento del Lucidario de Pascual de Gayangos.

En la entrada anterior descarté dos posibles autores de las notas marginales de los testimonios B y C del Lucidario entre figuras del hispanismo decimonónico: José Amador de los Ríos y Marcelino Menéndez Pelayo. ¿Quién queda, entonces?

En la entrada anterior había identificado dos testimonios del Lucidario , B y C, anotados por la misma mano en el siglo 19, periodo en el que ambos formaron parte de la Real Biblioteca. La meticulosa naturaleza de las comparaciones, sin mencionar el privilegiado acceso de esta persona a la biblioteca, permite reducir la lista de potenciales culpables a unos cuantos próceres de la filología decimonónica.

A lot of our recent work revolves around working with conversational data, and one thing that’s struck me is that there are no easy ways to create compelling visualizations of conversation as it unfolds over time. The most common form seems to be pixelated screenshots of transcription software not made for this purpose.

En la entrada anterior presenté el trabajo de un misterioso profanador del testimonio C del Lucidario . Decía ahí que el comentarista anotaba pasajes que diferían o faltaban en otro testimonio del Lucidario que consultó y a menudo introducía enmiendas en pasajes donde encontraba errores. Sin embargo, su trabajo no fue perfecto, pues en algunos casos propuso correcciones erróneas. Así ocurre en el fol.

Will synthetic text generators usher in a new age of creative thinking? The remarkable fluency of large language models may make them interesting tools for rapidly exploring semantic and stylistic spaces, yet the deceptive ease with which they generate output also provides countless new ways of appropriating ideas and erasing authorship.

I have been thinking, this week, about the observability of AWS Lambda functions in API Gateway contexts. The major challenge is that Prometheus metrics pose a problem as they are pull-only (via a scraping endpoint). Prometheus metrics are stored in a temporary disk cache and then pulled off-site by Grafana etc.

LocalStack is a great cloud emulation layer. It lets you simulate interaction with AWS, which is great for writing integration tests. However, I wanted a system that, when run locally, would spin up the LocalStack server and then destroy it when done. But when running the test on GitLab CI, it will use the “service” provision of their continuous integration system and connect to that.