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.
DAGFormer planifica las conexiones entre capas y reduce la perplejidad entre un 17 y un 25%
Investigadores encuentran en Pythia una ventana del 0,4–1,1% del preentrenamiento en la que se reorganiza el readout
SAE en Gemma-2-2B: la proporción de rasgos coincidentes sube del 2% al 29% con 50M de tokens
REASON enseña al modelo a pensar en dos circuitos y ahorra cerca de la mitad del cómputo
REASON divide la inferencia en un circuito rápido y otro lento: solo recopila datos donde persiste la incertidumbre y gasta cerca de la mitad del cómputo.
KANLab: un fork de TensorFlow Playground muestra el entrenamiento de KAN en el navegador
Lukas Niehaus y sus colegas lanzan KANLab: una red de Kolmogórov-Arnold pequeña se entrena en el navegador y cada curva B-spline se ve y se edita a mano. Código…
CyberArena enfrenta a 12 agentes de IA en 466 partidas de ataque y defensa en tiempo real
El nuevo benchmark CyberArena obliga a dos agentes LLM a hackear y reparar servicios a la vez. 12 modelos, 40 tareas, 466 partidas: se rompe el techo de las pruebas…
OpenAI despide a tres investigadores de seguridad dos días después del White House Accord
Nate Soares, de MIRI, habla en Odd Lots del hackeo de Hugging Face por un modelo de OpenAI
Nate Soares explica en el pódcast de Bloomberg por qué no se puede «alinear» la IA
Runpod muestra cómo desplegar Llama 3.1 8B en vLLM sin servidores propios
Unsloth y Llama 3: cómo enseñar a un modelo a llamar a una API de forma estable mediante JSON
Machine Learning Mastery explica cómo ajustar Llama 3 con Unsloth para generar JSON estricto en tool calling: el modelo generalista rompe el esquema de la API y…
Modelos enanos: cómo las empresas ahorran en IA afinando LLMs diminutos
Un LLM afinado de 8.000 millones de parámetros puede costar 5 veces menos que GPT-4 y funcionar 100 veces más rápido. Checkr ahorró 7.000 dólares al mes, PayPal…
Wasserstein BaryBooster convierte el realismo de la difusión en precisión al predecir eventos
SOUL: investigadores enseñan a los robots VLA a «olvidar» las alucinaciones de estado
PAIR conecta visión y acción en los VLA: el éxito de OpenVLA-OFT sube del 51,4% al 65%
BRACE enseña al humanoide Unitree G1 a ejercer fuerza y a mantenerse en una pendiente sin mapa de alturas
7 mejores generadores de imágenes gratuitos en Hugging Face en 2026
KDnuggets filtró 90.000 modelos en Hugging Face y eligió siete que realmente funcionan gratis — desde el rapidísimo FLUX.1-schnell hasta el detallado Stable…
Transformers.js y embeddings: búsqueda semántica sin infraestructura de servidor
Machine Learning Mastery explica cómo sustituir la búsqueda por palabras clave por una semántica con Transformers.js, una librería que genera embeddings vectoriales…