IA de código abierto
Los modelos abiertos — Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen y otros — están alcanzando a los laboratorios cerrados y permiten ejecutar IA en tu propio hardware, sin depender de un proveedor. Eso cambia el equilibrio de poder, el debate sobre seguridad y la economía del sector. Aquí está todo sobre la IA de código abierto: lanzamientos de pesos abiertos, licencias, despliegue local y la carrera contra los modelos cerrados.
Tres puntos de inflexión de la IA: de ChatGPT a los agentes y la inteligencia física
Jensen Huang describió la evolución de la IA a través de tres puntos de inflexión: IA generativa, IA de razonamiento (el modelo O1) y IA agéntica. El consumo de…
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El fin de la era abierta: Meta sustituye Llama por el modelo cerrado Muse Spark
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IF-MAP identifica qué agentes mejorar: el doble de ganancia en precisión
Design Anything mantiene el brief en proyectos grandes: +25% en 24 artefactos
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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
Conditional Program comprime a 2 bits las tablas de memoria n-gram: reduce el error KL un 41–63% frente a round-to-nearest y divide por cuatro la tabla de DeepSeek.
RoboHarness: un agente de codificación con Qwen3.8-Flash-Next supera a los modelos VLA en BEHAVIOR
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Un vocabulario congelado de 16 MB iguala al entrenable en LLM pequeños
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MULTIFINGROUND: los LLM reconocen conceptos contables con un 99% de acierto, pero pierden hechos
Nuevo benchmark con informes de 90 emisores: los modelos reconocen el concepto con hasta un 99,4% de precisión, pero en el 26,6–41,9% de los casos omiten al menos…
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…