#LLM
Cobertura curada sobre «LLM»: lanzamientos, investigación, benchmarks, código abierto.
La IA acelera el código, pero la productividad no sube: qué explican las métricas DevEx
Se esperaba producir de 3 a 4 veces más, pero en el experimento de METR los desarrolladores veteranos con IA fueron un 19% más lentos. Por qué DORA y SPACE no lo…
Los agentes de IA en soporte técnico ejecutan acciones por sí solos y rompen la lógica del ticket
Los agentes desbloquean cuentas, conceden accesos y reinician servicios sin operador. El ticket, unidad de medida del soporte desde finales de los 80, deja de medir…
Anthropic vincula el nuevo modelo abierto de Z.ai con el riesgo de ciberataques a gran escala
Anthropic afirma en un informe que el potente modelo abierto de la china Z.ai supone una grave amenaza de ciberataques. MIT Technology Review analiza si los…
Apple lanza HomeView, su primera pantalla inteligente con Siri AI y carcasa cuadrada
DLSS 5 se suaviza antes de su debut en Hogwarts Legacy y duplica su velocidad
iRTE 2026: análisis de los modelos en tiempo real por los que apuestan OpenAI y Thinking Machines
El equipo de Baker presenta generación de proteínas a partir de texto a nivel de todos los átomos
Qwen-Image-2.1 de Alibaba: 7 mil millones de parámetros, 2K y ejecución en un MacBook Air con 16 GB
Qwen lanzó Qwen-Image-2.1, un diffusion transformer de 7 mil millones de parámetros con salida de hasta 2K. Ya lo ejecutan en local en un MacBook Air de 16 GB y sin…
IBM Research reduce 11,5 veces el coste de inferencia con agentes abiertos
IBM Research lanza una «fábrica» de agentes para diseñar chips con modelos abiertos y llm-d. El ahorro declarado en inferencia frente a un stack propietario es de…
MGIMO y «АрхиТех ИИ» firman un acuerdo de cooperación en inteligencia artificial
AppSec.Registry entra en el Repositorio de la «Asociación FinTech» como repositorio de artefactos ruso
Mozilla lanza Firefox Enterprise, con panel de administración para empresas y sector público
Trisigma presentará en CNews Petersburgo un caso de implantación de una plataforma rusa de A/B testing
LangChain integra ScaleDown en Deep Agents para comprimir el contexto
LangChain muestra cómo los modelos ScaleDown con constrained decoding comprimen el historial y las respuestas de herramientas en Deep Agents para acelerar y…
Machine Learning Mastery muestra cómo montar un RAG con scikit-learn sin base de datos vectorial
Machine Learning Mastery desglosa un RAG ligero de extremo a extremo: embeddings de modelos abiertos, búsqueda vectorial con scikit-learn y respuesta generada a…