Habr AI
Fuente de noticias de IA. Los artículos son seleccionados y adaptados por la redacción de Hamidun News.
Últimas publicaciones
Problemas de dos piernas: por qué la IA escribe código pero tropieza con un umbral
Enseñamos a las redes neuronales a pintar obras maestras y reflexionar sobre el sentido de la vida, pero cruzar una habitación sigue siendo una misión para los robots. Por qué la gravedad aún gana a los algoritmos.
Prompt Worms: tus agentes de IA han aprendido a pasarse virus entre sí
La filtración de 1,5 millones de claves de API en el incidente de Moltbook es solo el principio. Investigadores han hallado gusanos que se propagan con prompts normales e infectan la memoria de la IA.
La Constitución de Anthropic: Claude ahora se rige por reglas (y es importante)
Anthropic ha publicado el conjunto de reglas con el que Claude aprende a ser «bueno». No son simples filtros, sino un intento de dotar a la IA de una brújula interna. Explicamos por qué importa.
Anatomía de Claude: Anthropic por fin se asoma al cerebro de la red neuronal
Las redes neuronales dejan de ser un enigma. Anthropic ha aprendido a localizar rasgos concretos ligados a la mentira, el código e incluso el Golden Gate. Ya no es magia, sino un mapa de significados.
Algoritmos ensamblables: así es como los datos construyen ahora sus propias soluciones
Olvídese de la lógica rígida: una nueva tecnología ensambla soluciones a partir de bloques de datos. Analizamos cómo funciona y por qué cambiará la arquitectura de la IA.
Qwen2.5 en una CPU gratuita: redes neuronales para quien no quiere alimentar a la nube
Olvide la escasez de tarjetas gráficas y las facturas de la nube. Así se ejecuta Qwen2.5 en una CPU gratuita y se obtiene un asistente de bolsillo en 15 minutos.
El bot de RR. HH. no valorará tu carisma: cómo sobrevivir a una entrevista en la era de GPT-5
Olvida el café con el reclutador y la charla trivial. Ahora decide tu suerte un algoritmo que detecta mentiras en el código en segundos. Cómo gustarle a la máquina sin perder el empleo.
GitHub Copilot: cómo hacer que la IA respete las reglas de tu código
GitHub Copilot ya no es solo un chatbot listo. En VS Code ahora se pueden crear agentes personalizados que conocen tus reglas de arquitectura y no hacen preguntas innecesarias.
Las cuentas de OpenAI: cómo ganar miles de millones y seguir en números rojos
Por qué los modelos actuales de Sam Altman ya se pagan solos y, aun así, la empresa sigue quemando dinero de los inversores a escala industrial.
El mercado TI ruso en 2026: agentes de IA en lugar de presentaciones y una soberanía de 4 billones
La era del romanticismo digital ha terminado oficialmente. En 2026 el mercado TI ruso apunta a 4,5 billones de rublos, con agentes autónomos y un pragmatismo estricto.
La burbuja de la IA: por qué el champán de Saint-Barthélemy podría acabarse pronto
Por qué la fiebre actual de la IA recuerda a la manía de los canales británicos del siglo XVIII y quién ganará dinero si caen OpenAI y otros gigantes.
NotebookLM: cómo Google creó por accidente al espía perfecto para Telegram
Olvide el scroll interminable por canales ajenos. Google NotebookLM analiza las estrategias de contenido de la competencia en segundos. Así funciona.
El SEO ha muerto, viva el GEO: cómo la IA reescribe las reglas de la búsqueda
Los métodos SEO de siempre ya no funcionan. Las respuestas de IA se llevan el tráfico y las marcas deben aprender a escribir para las redes neuronales, no solo para personas.
Singularidad en Davos: por qué las grandes tecnológicas hablan de pronto al unísono
Los escépticos se rinden: cuando OpenAI, Google y Anthropic dan los mismos plazos para la superinteligencia, quizá toque revisar la despensa. O, al menos, actualizar el currículum.
ML en la fábrica: automatizar el caos solo genera más caos
La IA en la industria suele chocar con la realidad de los datos sucios. Explicamos por qué el intento de enseñar al ML a calcular la laboriosidad se convirtió en una lección dura para el sector.
MADrive: Yandex construye una Matrix digital para sus vehículos autónomos
Yandex ha lanzado MADrive y el dataset abierto MAD-Cars. ¿Por qué los coches autónomos necesitan imaginación y cómo acelerará la llegada de los robotaxis?
MCPHero: cómo conectar OpenAI con los protocolos de la competencia sin dolor
Un grupo de desarrolladores ha creado un puente entre los mundos de OpenAI y Anthropic. La biblioteca MCPHero convierte las herramientas de Model Context Protocol en funciones nativas para los modelos GPT.
Acentos sin errores: las redes neuronales a nivel de carácter sustituyen a los diccionarios polvorientos
Entrenar un modelo con 400 libros para que por fin coloque cada acento y cada diéresis de la ё donde corresponde. Por qué el enfoque por caracteres gana a la morfología.
Project Panama: Anthropic destruye millones de libros para entrenar a Claude
Documentos judiciales revelan una operación secreta de Anthropic. La startup gasta decenas de millones de dólares en comprar y destruir físicamente libros para alimentar sus redes neuronales.
FS-Researcher: por qué tu IA necesita una libreta y dejar de perder el hilo
Los grandes modelos de lenguaje siguen perdiendo el hilo en sesiones largas. La solución es sorprendentemente humana: los investigadores les enseñaron a tomar apuntes.
Kimi K2.5: el modelo de razonamiento chino desafía a los gigantes occidentales
Mientras todos esperan noticias de OpenAI, la china Moonshot AI ha lanzado Kimi K2.5. La sometimos a las mismas pruebas que a los líderes del mercado y los resultados invitan a reflexionar.
OpenClaw: por qué GitHub se ha vuelto loco y qué pinta Anthropic en todo esto
OpenClaw bate récords de popularidad en GitHub y exige a los usuarios comprar hardware dedicado. Analizamos por qué hasta los gigantes de la nube se pelean por este software.
Traductores con IA en 2026: cómo DeepL y GPT-5.2 han enterrado definitivamente los diccionarios
Olvide las «historias frescas» de las malas traducciones. En 2026, la IA traduce contexto y códigos culturales, no solo palabras. Qué herramientas funcionan de verdad y cuáles son puro marketing.
La trampa del vibe coding: por qué tus agentes de IA son en realidad lentos
Generar miles de líneas de código en horas es una ilusión de eficiencia. Analizamos dónde se esconden los verdaderos cuellos de botella de los sistemas autónomos.
ASR propio: cómo dejar de alimentar la nube y recuperar la privacidad
¿Harto de ceder datos confidenciales a grandes corporaciones para transcribir llamadas? Así se monta en Python un reconocimiento de voz que distingue hablantes y no filtra nada.
Adiós, júniors: Anthropic promete reemplazar a los programadores en un año
Dario Amodei predice la muerte de la programación clásica en 12 meses. Pero mientras la IA tropiece con configuraciones de nginx, es pronto para entrar en pánico.
Kimi K2.5: cómo Moonshot AI enseñó a los algoritmos a vencer a la fuerza bruta del cómputo
Mientras OpenAI acumula recursos para entrenar gigantes, los chinos defienden que el ingenio pesa más que las GPU. Por qué Silicon Valley debería empezar a preocuparse.
IA en Finam: cómo sobrevivir al salto de GPT-3.5 a un pipeline corporativo
Cómo un gigante financiero pasó de pruebas caseras a una infraestructura de IA completa. Sin rodeos sobre RAG, seguridad y por qué la API es solo el principio.
QPEL.ai: la IA convierte cualquier consulta en una universidad personal
La era de los cursos online genéricos se acaba. QPEL.ai automatiza la creación de programas de estudio y los adapta a tu experiencia. Así creció un proyecto personal hasta ser una plataforma.
El Tío Bob contra las máquinas: por qué el autor de «Clean Code» no piensa jubilarse
Robert Martin probó herramientas de IA y llegó a una conclusión que no gustará a los fans de programar rápido: la arquitectura sigue importando más que la velocidad al generar líneas.