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Un equipo de QA montó un sistema de 11 agentes de IA sobre Claude Code que convierte una tarea de Jira en casos de prueba, autotests y Merge Request en horas en lugar de días.

Por qué los LLM mienten y olvidan datos: cómo funciona la memoria de los modelos de lenguaje
Los modelos de lenguaje no guardan datos como una base de datos: generan texto verosímil. Repasamos cuatro razones por las que los LLM alucinan y olvidan.

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Un modelo de lenguaje dio a una joven en situación de maltrato el número de una línea infantil en lugar del de un centro de crisis. La prohibición en el prompt no sirvió: hay que cambiar la arquitectura.

T1 Oblako: H200 y L40S, análisis técnico de GPU para tareas de IA generativa
T1 Oblako publicó un análisis técnico de sus servidores GPU H200 y L40S, con fotos de su centro de datos, y explicó cómo elegir el acelerador adecuado para cada tarea de IA.

NVIDIA Nemotron 3 Super 120B: prueba con tareas analíticas reales en una sola GPU
El equipo de Luxms BI probó durante una semana NVIDIA Nemotron 3 Super 120B en tareas reales de analítica corporativa: 120B de parámetros y 256K tokens de contexto en una sola tarjeta gráfica.

El best seller internacional sobre grandes modelos de lenguaje llega en ruso
La editorial BHV publica en ruso un best seller internacional sobre LLM: una guía práctica para desarrolladores que necesitan entender y aplicar modelos de lenguaje en proyectos reales.

PSB muestra cómo implanta la IA en el banco: chatbots, RAG y servicios para empresas
PSB detalla cómo usa IA generativa para pymes y empleados: el asistente Katyusha, consultas con RAG, pagos en mensajerías y pilotos internos para ventas.

Yandex Cloud explica por qué el frontend lidera la integración de redes neuronales en DataLens en su fase inicial
Con el caso de DataLens, Yandex Cloud muestra cómo llevar la primera capa de integración de IA a un BFF del frontend para lanzar antes un asistente de chat y gestionar el contexto más cerca de la interfaz.

Claude Code en Windows: cómo montar un entorno de trabajo estable y rápido
Un ingeniero de un equipo de AWS con más de 150 cuentas explica cómo lograr que Claude Code funcione de forma estable y rápida en Windows sin pasarse a Linux, con ajustes de abril de 2026.

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Anthropic, OpenAI y LangChain desplazan el foco de los modelos al agent harness: la capa de orquestación, memoria y herramientas que mantiene estables a los agentes de IA en producción.

Anthropic y otros modelos de lenguaje pueden invocar herramientas ocultas sin permiso
Un investigador describe cómo Anthropic, Gemini y Grok pueden invocar una herramienta no autorizada si existe en el entorno y la API o el cliente validan mal su nombre.

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El grupo fintech Svoi publicó una guía práctica para convertir un LLM de un "buscador mejorado" en un agente controlable, reducir el gasto en tokens y mejorar la precisión del código generado.

Cómo un autor de Habr convirtió siete flujos de n8n en un sistema autónomo de noticias de IA
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Por qué el cerebro es cientos de millones de veces más eficiente que GPT-4 y hacia dónde van los chips neuromórficos
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