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El autopiloto de archivos de Claude Cowork: tres ejemplos que ahorran horas
Black Forest Labs: una plantilla de 70 personas desafía a los gigantes de Silicon Valley
Los LLM de difusión necesitan el triple de pasadas para escribir un relato que para corregir gramática
La regla 'primero verifica, luego te niegas': cómo quitarle a un agente de IA la costumbre de rendirse ante el primer error
Los modelos de lenguaje grandes tienden, por defecto, a presentar una suposición sobre la imposibilidad de una acción como si fuera un hecho comprobado, delegando…
Guía completa de ModelScope: de la búsqueda de modelos a la exportación
Guía práctica y detallada para trabajar con la plataforma ModelScope en Google Colab: cómo buscar, probar, ajustar y exportar modelos de IA con un flujo de trabajo…
OSGym: un nuevo framework para entrenar agentes de IA a gran escala por unos centavos
OSGym permite lanzar miles de entornos virtuales para entrenar a la IA en el manejo de un ordenador por el precio de un café al día.
Stateful Harness eleva del 32% al 92% la precisión de los modelos de mundo con estado oculto
LLM híbridos: las capas recurrentes silencian al attention, y el entrenamiento por etapas ayuda
Los robots comparten experiencia: una flota de 96 máquinas elevó el éxito del empaquetado del 79,2% al 98,3%
Halcyon supera a LlamaGen y JiT-T2I con entre 18 y 275 veces menos cómputo de preentrenamiento
MemT-1.0 integra la memoria en el propio modelo: almacenamiento 66 veces menor con 128K
MemT-1.0 lleva la memoria al cómputo del modelo con Gated DeltaNet-2. Con un historial de 128K tokens, Nano acelera la inferencia 1,86 veces y reduce el…
Artificial Analysis lanza HealthBench: GPT-6 Astra lidera con un 66,0%
Artificial Analysis lanzó los rankings de HealthBench y HealthBench Professional. GPT-6 Astra logra un 66,0% con clínicos y Claude Sonnet 5.5 lidera la prueba…
Heartbeat Thinking enseña a los agentes de voz a trabajar mientras aún hablas: latencia −36,4%
OpenDS-World: el mejor agente de IA resolvió el 39% de las tareas de búsqueda profunda en la web real
SEAM enseña a los TTS palabras nuevas sin audio y reduce un 75% la necesidad de datos
Los agentes GPT pierden hasta 11,3 puntos de precisión cuando el informe del simulador queda en un archivo
Los agentes de IA potentes ceden el turno al humano en el 80% de los casos en que su ruta es más corta
RouteWeaver enseña a un router de LLM a elegir el modo de ejecución y logra un 61,4% de precisión
SpatialScout: el mejor agente VLM solo logró reconstruir el 41,71% del mapa 3D de una habitación
Omni-Woodpecker reduce las alucinaciones de los LLM omni sin reentrenamiento: +12,9 en CMM
Un equipo de la Universidad de Nankín propone OWP: corrige los estados ocultos del modelo omni antes de decodificar y suma 12,9 puntos en CMM con Qwen2.5-Omni-7B.
Investigadores describen cómo JEPA selecciona características: importan las relaciones, no las características aisladas
Mosh Levy, Aly Lidayan y Yoav Goldberg introducen la «predictive closure»: JEPA no conserva características predecibles por sí solas, sino conjuntos que se predicen…