Zhemal Khamidun
Head of AI en Alpina Digital, CPO de AlpinaGPT. Fundador de Vibe Academy y Hamidun Consulting, autor del canal de IA «Готовим ИИшницу».
Dos cambios sencillos casi duplicaron la correlación en la evaluación de codificadores para MLLM
Investigadores chinos proponen dos mejoras sencillas para la evaluación previa de codificadores visuales de LLM multimodales: la correlación con el rendimiento…
STILL, de HIT Shenzhen: atención híbrida dentro de la capa que elige tokens según su contenido
Un equipo del Instituto de Tecnología de Harbin en Shenzhen presenta en NeurIPS 2026 STILL: un híbrido de softmax y atención lineal dentro de la capa que depende…
Stanford analiza la retina como una red neuronal interpretable en el curso EE292R
Stephen Baccus muestra en el curso EE292R cómo la interpretabilidad mecanicista explica el cálculo en la retina: de 100 millones de fotorreceptores a 1 millón de…
Los robots aprenden con 20 854 horas de vídeo: cómo Sharpa construye la manipulación diestra
OpenAI añade tareas de equipo a ChatGPT: rutinas en la nube para Enterprise
FlowMAS, de la Universidad de Xiamen, enseña a los equipos de agentes de IA a repartirse los roles por sí solos
Una startup de Hefei capta decenas de millones para digitalizar en 3D megainstalaciones científicas para la IA
Stanford publica la lección de Pavone sobre visión estéreo: el curso AA274A y un libro de texto gratuito
Stanford Online publicó la Lecture 10 del curso AA274A (2019) sobre visión estéreo. La imparte Marco Pavone, de Stanford y NVIDIA, y el curso incluye el libro…
Thinker-WM, de UBTech, logra tres primeros puestos y alcanza 0,740 en WorldOlympiad
El modelo del mundo Thinker-WM de UBTech lidera tres benchmarks de IA encarnada. En WorldOlympiad obtiene 0,740 puntos y reúne seis capacidades en un solo modelo.
La decodificación síncrona en MoE obliga a las GPU a esperar al grupo más cargado
Una empresa del entorno de la Universidad de Nankín apuesta por el cuarto factor de crecimiento de la IA
MTEdit: 500 mil trayectorias de edición enseñan a los modelos a no perder calidad en 8 pasos
Xiaomi-Lens-0, con 4B parámetros, supera a Qwen3.5 en 5,6 puntos en RefCOCO
ERB: agentes de IA diseñan sus propios tests para modelos y coinciden con la referencia en el 75% de los pares
El benchmark EvalResearchBench evaluó 9 agentes investigadores: sus evaluadores ordenan los modelos igual que los tests objetivo en el 75% de los pares, con un…
MambaAct acelera un robot con π0.5: un experto 10 veces menor y una latencia 64,8% más baja
MambaAct cambia el action expert transformer de π0.5 por un bloque Mamba compacto: 10 veces menor, 64,8% menos latencia de denoising y más éxito en LIBERO.