Hugging Face
Hugging Face es el GitHub del aprendizaje automático: la plataforma que aloja millones de modelos abiertos, datasets y demos. Su biblioteca Transformers y sus rankings abiertos la convirtieron en el centro de gravedad de la IA de código abierto. Toda nuestra cobertura sobre Hugging Face está en esta página.
RiseHarness enseña a los agentes de terminal a corregir su propio harness sin reentrenamiento
RiseHarness mejora iterativamente el harness de agentes de terminal con pesos congelados: compara ejecuciones buenas y fallidas de una tarea y valida cada cambio…
Revisión: los robots aprenden a mejorar su propio proceso de aprendizaje, pero aún faltan pruebas
Los autores de la revisión trasladan la idea de automejora recursiva del código al mundo físico y fijan cuatro condiciones para que las mejoras de los robots se…
Quant-Arena: ninguno de los 9 LLM superó al mercado A-share en 2024
Un benchmark evaluó nueve modelos frontier en el ciclo cuantitativo completo. GPT-6 Astra quedó primero, pero ninguna estrategia superó al mercado equiponderado en…
Heartbeat Thinking enseña a los agentes de voz a trabajar mientras aún hablas: latencia −36,4%
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
Omni-Woodpecker reduce las alucinaciones de los LLM omni sin reentrenamiento: +12,9 en CMM
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…
Fine-tuning de Gemma 4 con GPU en Cloud Run: del 89% al 94% en clasificación de animales
Un análisis completo del fine-tuning de Gemma 4 con datos propios en Google Cloud. Una arquitectura con soporte nativo para video y audio, cuantización QLoRA y un…
Moonshot lanza Kimi K2 Thinking, un modelo abierto capaz de encadenar 300 llamadas a herramientas
MTEdit: 500 mil trayectorias de edición enseñan a los modelos a no perder calidad en 8 pasos
Conditional Program comprime la memoria n-gram de DeepSeek de 203 a 51 GB con 2 bits
RoboHarness: un agente de codificación con Qwen3.8-Flash-Next supera a los modelos VLA en BEHAVIOR
Kolab: 115 horas de grabaciones muestran que los agentes de IA no entienden a sus colegas humanos
Investigadores de Minnesota NLP grabaron a 50 profesionales de 40 oficios trabajando con agentes. Los modelos de frontera sobrestiman la calidad de esa colaboración.
DialFork mide las alucinaciones procedimentales de los agentes en 36.278 diálogos
El benchmark DialFork detecta a agentes que hablan con fluidez y con información correcta, pero que se desvían del guion. Incluye 36.278 diálogos, 24 tareas, 12…