KDnuggets
Fuente de noticias de IA. Los artículos son seleccionados y adaptados por la redacción de Hamidun News.
Últimas publicaciones
5 conceptos de Python sin los cuales no funcionará un sistema de IA
KDnuggets analizó cinco conceptos críticos de Python que los ingenieros necesitan para crear sistemas de IA escalables y confiables.
Anthropic publicó una guía detallada para el desarrollo e implementación de Claude Skills
Anthropic ha publicado una guía completa para desarrollar Claude Skills—extensiones especializadas que adaptan Claude a dominios y tareas específicas.
10 repositorios de GitHub para bases de datos modernas y herramientas
KDnuggets recopiló 10 mejores proyectos de código abierto para trabajar con bases de datos modernas: desde análisis y almacenamiento en caché hasta monitoreo y replicación.
Depuración Visual de Redes Neuronales: Herramientas y Técnicas
Las herramientas visuales ayudan a los ingenieros de ML a depurar modelos más rápido: desde trazar curvas de pérdida hasta analizar gradientes en tiempo real.
7 proyectos prácticos de IA para automatización en 2026: desde búsqueda de empleo hasta análisis de mercado
KDnuggets ha recopilado siete proyectos de IA que automatizan tareas reales: búsqueda de vacantes, investigación web, análisis de inversiones, procesamiento de facturas, digitalización de gráficos y entrenamientos person
Transformers.js: NLP directamente en el navegador — tres ejemplos prácticos
Transformers.js permite ejecutar modelos de NLP directamente en el navegador sin infraestructura de servidor. El tutorial muestra tres aplicaciones prácticas: clasificación de texto, etiquetado zero-shot y preguntas-resp
Cómo Configurar un Modelo Local en Ollama: Parámetros para Control Total
Ollama permite ejecutar modelos de lenguaje localmente y ajustar finamente su comportamiento a través de temperatura, contexto y otros parámetros.
Gemma 4 como agente: cómo enseñar al modelo a invocar herramientas de forma independiente
El modelo abierto Gemma 4 de Google aprendió a invocar herramientas independientemente para búsqueda y cálculos — un nuevo tutorial muestra cómo implementar comportamiento de agente.
Los mejores modelos de lenguaje compactos de Hugging Face: revisión y guía práctica
En Hugging Face hay decenas de modelos de lenguaje compactos que funcionan en hardware débil y cuestan centavos: seleccionamos los mejores y explicamos cómo usarlos.
Mimesis para auditoría de sesgos: verifique si su modelo discrimina
La biblioteca Mimesis ayuda a los desarrolladores a detectar sesgos ocultos en modelos de aprendizaje automático, generando conjuntos de datos sintéticos balanceados para auditoría controlada de sesgos.
Pingouin: cómo construir un pipeline estadístico de EDA
Pingouin ayuda a realizar un análisis estadístico de datos completo. Veamos cómo construir un pipeline de EDA eficaz que valide las propiedades clave de un dataset.
Vector search en Python desde cero: embeddings y búsqueda por similitud
Guía paso a paso para crear tu propio motor de búsqueda basado en similitud vectorial. Explicamos embeddings, similitud del coseno y lógica de retrieval — la base de los sistemas RAG modernos y la búsqueda semántica.
Basta de desperdicio: TOON compacto en lugar del JSON ineficiente en pipelines de LLM
JSON desperdicia tokens por la repetición de los nombres de campo. TOON es una alternativa más eficiente que reduce costos y acelera el procesamiento de solicitudes a modelos de lenguaje.
Cómo los agentes de AI transformarán el trabajo de los analistas de datos en 2026
Los agentes de AI cambiarán el trabajo de los analistas de datos en 2026, pero no reemplazarán a las personas. En cambio, las harán más rápidas y eficientes en el procesamiento de información.
5 modelos abiertos pequeños con tool calling: agentes que no necesitan la nube
Los modelos de lenguaje compactos ahora pueden invocar funciones y usar herramientas sin servicios en la nube, mientras siguen siendo abiertos y de bajo costo.
Cómo usar itertools de Python para el feature engineering de series temporales
itertools de Python permite construir features para series temporales de forma rápida y escalable. Descubre cómo usar esta herramienta de manera eficiente en la práctica.
KDnuggets: cinco métodos de detección de outliers coincidieron en solo 32 de 816 muestras de vino
Los autores de KDnuggets probaron cinco métodos de detección de outliers en 6497 vinos portugueses: de las 816 muestras señaladas al menos una vez, solo 32 fueron identificadas por todos los algoritmos principales.
KDnuggets enumeró 7 frameworks para la orquestación de agentes de AI: de LangGraph a Google ADK
KDnuggets reunió siete frameworks clave para la orquestación de agentes de AI — desde LangGraph y CrewAI hasta Google ADK y LlamaIndex — y mostró para qué tareas encaja cada uno.
LangChain: las grandes empresas despliegan agentes de AI en producción más rápido que las startups
El informe de LangChain sobre ingeniería de agentes muestra un cambio inesperado: las grandes empresas ya despliegan agentes de AI en producción con más frecuencia que las startups, y la principal barrera para el mercado
Investigadores del MIT describen un modelo just-in-time para planificación y predicción
Un nuevo trabajo en arXiv muestra cómo las personas y la AI pueden construir un modelo simplificado del mundo según sea necesario: esto reduce la carga de memoria, pero mantiene la calidad de la predicción y la planifica
KDnuggets enumera siete web APIs gratuitas para agentes de AI y vibe coding
KDnuggets reunió siete web APIs con un plan gratuito para empezar que ayudan a los agentes de AI a buscar, hacer scraping, navegar y explorar sitios web sin montar manualmente un stack complejo.
OpenAI Whisper, React y FastAPI: cómo montar un sumarizador de reuniones con AI sin presupuesto
Un análisis detallado muestra cómo montar un servicio de AI para resúmenes de reuniones sin APIs de pago: Whisper se encarga de la transcripción, FastAPI y React de la capa de producto, y los LLM gratuitos del análisis.
KDnuggets enumeró 10 herramientas de LLMOps que los equipos deberían sumar a su stack en 2026
KDnuggets enumeró 10 herramientas clave de LLMOps para 2026 — desde enrutamiento de modelos y observabilidad hasta guardrails, memoria de agentes y empaquetado de artefactos.
KDnuggets enumera los cinco mayores marketplaces de habilidades para agentes de AI en 2026
KDnuggets reunió cinco plataformas donde ya es posible buscar, comparar e instalar habilidades listas para usar para agentes de AI — desde catálogos gigantes hasta vitrinas con verificaciones de seguridad e instalación p
5 contenedores Docker para desarrolladores de agentes de AI: los levantas y te pones a trabajar
Cinco contenedores Docker para desarrolladores de agentes: Ollama, Qdrant, n8n, Flowise y Open WebUI — toda la pila básica se levanta en minutos y sin configuración.
OpenClaw: cinco proyectos para construir un asistente personal de AI, de los chats al servidor
Una selección de cinco proyectos muestra cómo convertir OpenClaw de chatbot en asistente personal: conectar aplicaciones de mensajería, modelos locales, Google Workspace, navegador y VPS.
KDnuggets publica una guía sobre RAG: siete pasos para aplicaciones LLM fiables sin alucinaciones
KDnuggets reúne siete etapas clave para construir sistemas RAG, desde la limpieza de datos y el chunking hasta la recuperación de contexto, la evaluación de respuestas y el ajuste de LLM empresariales con documentos real
Google Antigravity: cinco casos de uso útiles más allá del código — de la investigación al trabajo con bases de datos
Google muestra Antigravity no solo como un IDE para código: la plataforma ya sirve para investigación, documentación de interfaces, trabajo paralelo de agentes y consultas a bases de datos.
OWASP y OpenClaw: por qué los agentes de AI se están convirtiendo en un nuevo problema de seguridad
Los agentes de AI ya no solo responden a solicitudes, sino que actúan dentro de los sistemas de la empresa, y eso es precisamente lo que convierte al shadow AI, los plugins y la memoria de los agentes en una nueva superf
KDnuggets mostró cómo ejecutar Qwen3.5 en un portátil antiguo con Ollama y OpenCode
KDnuggets publicó una guía práctica para ejecutar Qwen3.5 4B de forma local en un portátil antiguo: con Ollama y OpenCode se puede montar un entorno privado de AI para código, pruebas y experimentos.