Habr AI
Fuente de noticias de IA. Los artículos son seleccionados y adaptados por la redacción de Hamidun News.
Últimas publicaciones
Ollama y LiteLLM: una guía en Habr muestra cómo montar un chat con LLM local en Python sin la nube
Habr publica una guía práctica para principiantes: cómo desplegar un modelo local con Ollama, conectarlo a Python mediante LiteLLM y obtener la primera respuesta sin claves de API.
Ostrovok reúne 30 patrones de ingeniería de sistemas de IA y muestra cómo aplicarlos
Ostrovok ha traducido y adaptado un artículo sobre 30 patrones de ingeniería de sistemas de IA: del diseño de soluciones LLM y RAG a la evaluación de riesgos, compromisos y usos.
Raspberry Pi 5 y openLight: por qué los agentes de IA habituales saturan el hardware pequeño
El autor explica por qué los frameworks de agentes de IA más populares encajan mal en la Raspberry Pi 5 y crea openLight, un runtime ligero en Go con interfaz en Telegram, SQLite y enrutamiento determinista.
T-Bank mejora su AI Code Completion con un filtro que elimina sugerencias innecesarias
T-Bank implantó un filtro de dos capas en AI Code Completion: primero un LLM evalúa si la sugerencia es pertinente y luego CatBoost afina la decisión, con +5,2 p. p. de Acceptance Rate.
BotHub, GPTunnel y ruGPT: cómo los agregadores rusos de IA se reparten el mercado en 2026
Una comparativa de BotHub, GPTunnel, ruGPT.io, Syntx AI y AI Wiz muestra que los agregadores rusos de IA compiten por comodidad, pago local y casos de uso, no por precio.
Habr AI describe la arquitectura de un agente reflexivo: menos piloto automático, más autoverificación
Habr AI muestra cómo funciona un agente reflexivo: con borradores, pausas, reversión y autoverificación obligatoria antes de actuar sobre código, datos y procesos de negocio.
Habr AI: el prompt engineering ahorra horas al programar, pero no sustituye entender la tarea
Habr AI analiza el prompt engineering práctico para desarrollo: las buenas instrucciones sí ahorran horas, pero solo funcionan si se entienden la tarea, el código y las limitaciones del proyecto.
Claude Code oculta su historial: hay 715 sesiones en el disco, pero la interfaz muestra 69
Un análisis de las tripas de Claude Code revela que la aplicación guarda cientos de sesiones antiguas en local sin mostrarlas: en el disco había 48 MB de historial y 715 chats.
Claude y Ollama ayudan a un vendedor de Ozon a procesar certificados y recuperar 1000 SKU en un día
Un vendedor de Ozon usó Claude y un modelo local de Ollama para reconocer 231 certificados, subirlos de forma masiva por API y reactivar más de 1000 SKU bloqueados en un día.
Claude Code sin magia: Habr analiza la arquitectura, el ruido de contexto y las prácticas de ingeniería
Habr publica un análisis detallado de Claude Code: por qué el agente pierde eficacia en sesiones largas, cómo se consume el contexto y por qué conviene separar skills, hooks, subagents y verificación.
Ollama y LiteLLM: cómo convertir un script de Python en un chat LLM de consola completo
En la segunda parte de una guía práctica, el autor convierte un script básico de Python con Ollama y LiteLLM en un chat de consola con bucle de diálogo, system prompt y gestión de fallos.
Sber muestra cómo RAG y un LLM dentro del IDE convierten guiones manuales en pruebas automatizadas
Sber describe un plugin para IDE que usa RAG y un LLM para buscar ejemplos en la base de código y convertir escenarios manuales en autotests, respetando el estilo del proyecto y sus reglas internas.
VS Code 1.111 lanza Autopilot: un agente de IA que escribe, prueba y despliega código por su cuenta
Microsoft lanza VS Code 1.111 con el modo Autopilot: el agente de IA trabaja de forma autónoma y completa la tarea entera sin que el desarrollador intervenga en cada paso.
Habr explica por qué los modelos de lenguaje y el RAG clásico pierden el hilo de las conexiones
Habr analiza por qué los grandes modelos de lenguaje con RAG clásico encuentran bien fragmentos de texto, pero fallan al reconstruir vínculos, causalidad y dependencias ocultas.
BotHub enumera 10 redes neuronales gratuitas para texto, código, vídeo, 3D y documentos
BotHub ha publicado una selección de diez IA gratuitas para texto, código, vídeo, modelos 3D, trabajo con documentos y tareas autónomas.
LLM en el desarrollo: los 4 enfoques que usan los equipos y en qué se diferencian
Los LLM ya no son solo autocompletado. El artículo analiza cuatro modos de desarrollo con IA según dos ejes: cuánto código controla una persona y cómo verifica el equipo el resultado.
Cursor, Copilot y Claude Code entran en una selección de 12 agentes de IA populares para desarrolladores
Una selección de 12 herramientas de IA para programar, de Cursor y Copilot a GigaCode y Snyk: editores, IDE en la nube y servicios de seguridad con distintos precios y disponibilidad en Rusia.
OpenAI, Google y Tesla marcan la agenda de la semana: GPT-5.4 mini, AI Studio y Terafab
OpenAI abre GPT-5.4 mini al gran público, Google convierte AI Studio en un entorno para crear aplicaciones y Tesla promete su propia fábrica de chips de 20.000–25.000 millones de dólares.
AI Independence Bench compara 49 modelos y mide su resistencia a la presión del usuario
El nuevo benchmark AI Independence Bench comprueba si 49 modelos de lenguaje pueden mantener su postura, no disculparse sin motivo y dejar de dar la razón al usuario por inercia.
Cómo el CEO de la agencia digital bijobs.ru montó una web personal en un fin de semana con Claude Code
Bogdan Nepryakhin, de bijobs.ru, cuenta cómo sustituyó un mes de trabajo de diseñador y maquetador por dos días con Claude Code, con un coste mucho menor.
Un desarrollador de Python doma a Claude Code: una configuración abierta contra las regresiones
Un desarrollador en solitario de CREATMAN creó una configuración para Claude Code que mantiene al agente dentro del alcance de la tarea y evita que rompa proyectos, y la publicó gratis.
Gemini: cómo Google convirtió el fracaso de Bard en 750 millones de usuarios y el liderazgo en IA
En 2023, un error en un anuncio de Bard hundió las acciones de Alphabet en $100 mil millones. Hoy Gemini supera a GPT-5.1 en benchmarks y alcanza 750 millones de usuarios activos al mes.
Perplexity convierte la búsqueda con IA en un agente que arma el Excel y verifica los datos por sí solo
Perplexity Computer armó en siete minutos un Excel de cuatro hojas con 33 fuentes, escribió su propio script de Python y mostró cómo la IA pasa de buscar a hacer análisis real.
DeepMind propone diez escalas cognitivas para medir el avance hacia la AGI
Google DeepMind publica "Measuring Progress Toward AGI", un marco de diez escalas cognitivas independientes que permite por primera vez comparar sistemas de IA de forma objetiva.
Agentes de IA frente a RAG: cómo funciona ReAct y para qué sirven los sistemas multiagente
Una sola respuesta de un LLM ya no basta: hacen falta cadenas de acciones. Explicamos qué son los agentes de IA, en qué se distinguen de RAG, cómo funciona ReAct y para qué sirven los sistemas multiagente.
Leman Tech muestra cómo combinó LLM, RAG y ML clásico en su soporte técnico
La empresa describe un esquema híbrido de soporte: clasificadores de ML rápidos gestionan los tickets masivos y un LLM con RAG entra para responder con la wiki y escalar con criterio.
Raiffeisenbank implanta un asistente RAG en Kotlin, sin Python y sin nuevas competencias
El equipo de Raiffeisenbank creó un asistente RAG interno sobre JVM (Kotlin y Spring Boot), sin Python y sin incorporar nuevas competencias al equipo.
Garage Eight: cómo la IA cambia el trabajo de los analistas y por qué desaparecen los puestos junior
Un analista de Garage Eight describe seis tendencias que ya reconfiguran la profesión: la IA absorbe la rutina, sube el listón para los junior y da más autonomía a los gerentes con los datos.
OpenClaw divide la multiagencia en tres modos: agentes independientes, subagentes y ACP
OpenClaw explica cómo organiza el trabajo multiagente en Telegram: los agentes independientes tienen memoria y workspace, los subagentes asumen tareas puntuales y ACP delega el desarrollo en herramientas CLI externas.
Habr AI muestra cómo una arquitectura de reflejos para agentes LLM elimina el lag hasta los 60 fps
Habr AI analiza una dual-process architecture: una capa rápida de reflejos gestiona las reacciones inmediatas y el LLM se encarga del significado, la planificación y la adaptación en tiempo real.