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.

Un grupo de trabajo propone admitir GPU extranjeras en los sistemas estatales y la infraestructura crítica de Rusia
Una subcomisión del Gobierno ruso debate admitir IA extranjera en sistemas de confianza para infraestructura crítica y administración: no hay GPU nacionales y la…

DeepSeek liderará la ronda semilla de la startup de robótica Winverse AI con una valoración de $400 millones
Según Bloomberg, DeepSeek será el inversor principal de la primera ronda de Winverse AI: decenas de millones de dólares con una valoración de unos $400 millones…

OpenClaw v2026.10.1 reúne 2425 PR de 402 autores, y los usuarios están cansados
El agente open source OpenClaw lanza la v2026.10.1: 402 colaboradores, 2425 pull requests y 3055 commits, con cambios en Skills y MCP Apps. Parte de los usuarios…

APEX comprime los latentes de difusión 128 veces y supera a un modelo de 256 tokens en ImageNet-512

Wasserstein BaryBooster convierte el realismo de la difusión en precisión de pronóstico de eventos

Kairos: un modelo de bytes para todas las modalidades converge con 440 bytes

U4RASD queda primera en KnowledgeGraphEval-2026: 94,06 de micro-F1 en árabe

GeopoliticalQA: bge-m3 supera a los embeddings comerciales en 5 525 preguntas sobre informes
Un nuevo benchmark evalúa RAG con 415 informes geopolíticos y 5 525 preguntas: la compacta bge-m3 supera a las API comerciales, mientras que la generación flaquea…

Qwen elige qué recordar: el replay de un modelo congelado reduce el olvido
Un estudio comprueba si un LLM puede proteger sus habilidades durante el ajuste fino: el replay generado reduce el olvido y la selección de tareas funciona en 4B.

AutoIndexer enseña a un modelo de lenguaje a corregir su propia salida con tres tipos de ediciones

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GeoSpatialBench evalúa MLLM en 28 tipos de relaciones espaciales en seis ciudades

RGR protege a los LLM de la pérdida de habilidades en la autodestilación mediante la geometría de las representaciones

Por qué el reentrenamiento repetido choca con un techo: el estudio de LANN-4
El autor de LANN-4 realizó experimentos de reentrenamiento repetido de un modelo pequeño. La primera ronda produjo un salto del 53% al 59% de respuestas correctas…

DeepSeek-OCR comprime el contexto de texto 10 veces con un 97% de precisión
DeepSeek propone almacenar texto largo como imagen: con una compresión de 10x, el modelo recupera el 97% del contenido; con 20x, la precisión cae al 60%.









