Generative causal testing transforma predicciones opacas sobre la respuesta cerebral al lenguaje en hipótesis que se contrastan con nuevas historias y fMRI.
Nano Banana 2 Lite llega como modelo estable y económico para imágenes; Gemini Omni Flash ofrece vídeo conversacional, pero sigue en vista previa.
El mercado británico de coches Motorway y AWS han creado un sistema para evaluar su agente de búsqueda. Los resultados incorrectos bajaron de uno por cada ocho consultas a uno por cada 50.
El proyecto de código abierto interpone una pasarela entre los agentes de IA y las API externas para que los modelos no reciban las claves reales. Centraliza permisos, rotación y registro de accesos.
El profiler revela kernels, copias y rutas de SDPA que no se ven en el código. La clave es medir el caso propio antes de cambiar backend.
Weblica combina copias HTTP y sitios sintéticos para entrenar agentes que navegan por capturas de pantalla. Sus benchmarks mejoran, pero la web real sigue siendo más compleja.
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 siempre ayude.
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.
Este sitio web utiliza cookies para mejorar la experiencia de navegación. Política de cookies.
Sin resultados. Prueba con otras palabras.
