Microsoft ha liberado bitnet.cpp, un framework oficial de inferencia para modelos de lenguaje “1-bit” (en la práctica, BitNet b1.58, con pesos ternarios). La promesa es tentadora: hacer viable la inferencia de modelos enormes sin GPU, reduciendo drásticamente el coste energético y mejorando el rendimiento en CPUs modernas. Pero, como suele ocurrir en el mundo de la IA, el titular rápido
Durante años, la conversación sobre asistentes de Inteligencia Artificial ha girado alrededor de “qué tan bien responde” un modelo. Pero, en 2025, una parte creciente del valor se está moviendo a otro sitio: cómo convertir esas respuestas en trabajo repetible, estandarizado y fiable. Ahí entran las llamadas Claude Skills (Habilidades de Claude), un concepto que Anthropic describe como flujos de
El lanzamiento de DeepSeek-R1 el 20 de enero no solo agitó el debate tecnológico: también sacudió un supuesto que, hasta hace poco, parecía inamovible en el mercado de la Inteligencia Artificial. La idea de que el liderazgo en modelos avanzados era, en la práctica, un monopolio de unos pocos laboratorios estadounidenses empezó a resquebrajarse cuando un actor chino apareció con
Durante años, gran parte de la conversación sobre asistentes de programación se ha quedado en la superficie: “escribe código”, “completa funciones”, “arregla este bug”. Sin embargo, en equipos donde el desarrollo ya está medido al minuto —sprints ajustados, revisiones interminables y una pila creciente de incidencias— el problema rara vez es que falte código. El cuello de botella suele ser
La carrera por la Inteligencia Artificial ya no se mide solo en quién escribe mejor un texto o resume más rápido un documento. El siguiente salto —más cercano a la vida real— consiste en que un modelo sea capaz de usar un ordenador como lo haría una persona: mirar la pantalla, mover el ratón, hacer clic, escribir en formularios y
La conversación sobre Inteligencia Artificial en ciencia suele quedarse en lo “fácil” de medir: resolver problemas de matemáticas, resumir papers o proponer hipótesis en pantalla. Pero la biología tiene una exigencia distinta: si una idea no se puede ejecutar en el laboratorio y validar con datos, se queda en teoría. Con esa premisa, OpenAI ha publicado un experimento centrado en
OpenAI ha presentado FrontierScience, un nuevo benchmark diseñado para evaluar hasta qué punto los modelos de Inteligencia Artificial son capaces de realizar razonamiento científico de nivel experto en física, química y biología. La iniciativa llega en un momento en el que las grandes tecnológicas compiten por demostrar que sus sistemas no solo responden preguntas, sino que pueden acelerar tareas reales
En el ecosistema de la IA local hay un fenómeno curioso: cada mes aparecen listas “de trinchera” que no vienen de un laboratorio académico ni de un informe corporativo, sino de gente que de verdad está cargando modelos en su propio hardware y midiendo lo que importa cuando hay que sacar trabajo. En diciembre de 2025 se ha viralizado una
NVIDIA ha presentado la familia Nemotron 3, una nueva línea de modelos abiertos (Nano, Super y Ultra) diseñada para acelerar el salto de los chatbots “de una sola pieza” hacia sistemas de IA agéntica donde varios agentes colaboran, se reparten tareas y ejecutan flujos complejos con costes controlados. La compañía coloca el foco en un punto que a menudo se
Google ha ampliado su familia Gemini 3 con el lanzamiento de Gemini 3 Flash, un modelo diseñado para resolver una tensión que se ha vuelto central en la carrera de la Inteligencia Artificial: cómo ofrecer razonamiento avanzado sin disparar latencia y costes. La compañía lo presenta como una pieza “de escala” —menos enfocada en deslumbrar en demos largas y más
