Meta creó una capa de contexto para que sus agentes entiendan mejor un gran pipeline interno. El caso es prometedor, pero no demuestra que más documentación sie...
Un peso es un número que un modelo de IA ajusta durante el entrenamiento para reducir sus errores. Millones o miles de millones de esos números, combinados, son lo único que un modelo "aprende" — nada más se guarda dentro.
Explicamos gradiente descendente, hiperparámetros y overfitting, pero casi nunca lo que de verdad se ajusta: el peso. Es un número, y un modelo son millones de esos números. Con esa idea sola se cae buena parte de la mitología sobre la IA — y con las fuentes correctas se puede decir, con precisión, cuánta memorización es real y por qué «70B» no mide calidad.
«Pesos abiertos» no es «código abierto», y la diferencia tiene consecuencias reales: desde umbrales de usuarios hasta exclusiones territoriales escondidas en la letra pequeña. Con la licencia de Llama 4 y el contraejemplo de OLMo 2, esta pieza enseña tres preguntas para comprobar por ti mismo, documento en mano, si una IA que se anuncia «abierta» lo es de verdad.
La responsable de AGI Deployment de OpenAI ha comunicado que abandona su función ejecutiva a tiempo completo y pasa a asesorar a la empresa.
El 6 de julio, Anthropic publicó un hallazgo real sobre cómo razona Claude por dentro (ya lo contamos). Lo inusual vino después: invitó a tres grupos de expertos a comentarlo, sin editarlos para que coincidieran, y no coinciden. Esto es lo que separa a los tres, por qué ninguno confunde un dato con una interpretación, y cómo aplicar ese mismo criterio la próxima vez.
La universidad de Baltimore estrenará este otoño un B.S. in Artificial Intelligence, una transformación de su programa de cloud computing con 120 créditos.
El Instituto Robert Koch celebrará en septiembre su tercer simposio sobre IA e investigación en salud pública, con datos, evaluación y gobernanza como ejes.
Polic‑IA analiza incidentes históricos por lugar y franja horaria para apoyar la planificación. El Ayuntamiento afirma que no identifica personas ni toma decisiones autónomas.
Un proyecto abierto para detectar ficción china generada por LLM obtiene buenos resultados en su propio conjunto de prueba con TF-IDF y SVM. Es una demostración interesante, no una prueba universal de autoría.
Tomografía, geometría e inteligencia artificial permiten desenrollar virtualmente papiros carbonizados y recuperar escritura sin romper los frágiles rollos.
TikTok prueba con algunos creadores de EE. UU. una herramienta voluntaria para localizar posibles likenesses generados con IA y reportarlos. Su valor dependerá de la precisión, el consentimiento y un proceso claro de revisión.
Patreon refuerza con Cloudflare el bloqueo de rastreadores conocidos que recogen obras para entrenar modelos. La novedad no es cerrar la puerta a toda automatización, sino diferenciar entrenamiento, búsqueda y otros usos.
Netflix informó el 16 de julio de que flujos de IA generativa se han usado en alrededor de 300 títulos en 2026, sobre todo en posproducción. La cifra no equivale a 300 obras hechas por IA.
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