Durante mucho tiempo, usar un modelo de inteligencia artificial para programar ha significado copiar un error de la terminal, pegarlo en el chat, esperar una respuesta y volver al IDE para probar el cambio. Ese flujo funciona para dudas puntuales, pero se queda corto cuando el problema exige leer un repositorio, consultar una base de datos, abrir una issue, revisar
Google ha lanzado drafters MTP para la familia Gemma 4, una mejora pensada para reducir la latencia de inferencia sin cambiar la calidad final de las respuestas. La promesa es muy atractiva para quienes despliegan modelos abiertos en local, estaciones de trabajo o servidores propios: hasta tres veces más velocidad en determinadas configuraciones, manteniendo el mismo modelo principal como verificador
La carrera por la Inteligencia Artificial soberana ya no se mide solo por quién fabrica los chips más avanzados o quién tiene más centros de datos. También se juega en algo menos visible, pero igual de importante: si los modelos entienden bien una lengua, una cultura, unas leyes y una forma concreta de usar el conocimiento. En Taiwán, ese debate
Anthropic ha anunciado un acuerdo con SpaceX que le dará acceso a toda la capacidad de cómputo del centro de datos Colossus 1, una instalación que la compañía cifra en más de 300 megavatios y más de 220.000 GPU NVIDIA disponibles en el plazo de un mes. El movimiento llega acompañado de una subida inmediata de los límites de uso
Donald Knuth, una de las figuras más influyentes de la informática moderna, ha publicado una breve nota con un arranque poco habitual en su estilo: “Shock! Shock!”. El motivo era que Claude Opus 4.6, un modelo de razonamiento de Anthropic, había encontrado una solución para un problema abierto de teoría de grafos en el que Knuth llevaba varias semanas trabajando
Durante años, la industria de los modelos de lenguaje ha repetido casi el mismo mantra: si se quiere más capacidad, hacen falta más parámetros, más memoria y más hardware. Por eso el lanzamiento de Bonsai 8B, el nuevo modelo de PrismML, ha llamado tanto la atención. La startup, nacida a partir de investigación vinculada a Caltech, asegura haber metido 8.190
OpenAI ha publicado Privacy Filter, un modelo abierto pensado para detectar y enmascarar informacion personal identificable en texto antes de que ese contenido entre en otros sistemas de IA, en motores de busqueda internos o en flujos de tratamiento de datos. Lo describe como un clasificador de tokens orientado a saneamiento de datos a alto rendimiento, ejecutable en local y
La frase «MCP is dead» sirve como titular pegadizo, pero no resiste un repaso a la realidad del mercado en abril de 2026. El Model Context Protocol que impulsa Anthropic mantiene una hoja de ruta activa, una especificación oficial vigente y un registro público de servidores que se actualiza cada pocos días. Lo que sí está perdiendo fuerza es la
DeepSeek vuelve al primer plano financiero del sector de la inteligencia artificial, y esta vez no por un modelo nuevo. Varios medios chinos aseguran que la compañía prepara una ampliacion de capital de 50.000 millones de yuanes, con una valoracion pre-money de 300.000 millones de yuanes, unos 44.000 millones de dolares al cambio actual. La cifra, si se confirma, situaría
La integración de Claude Code con NotebookLM mediante MCP se está convirtiendo en uno de esos trucos técnicos que, bien usados, pueden cambiar la forma de investigar con Inteligencia Artificial. La idea es sencilla: en lugar de pegar en Claude documentos enormes, PDFs, libros, transcripciones o fuentes completas, Claude Code puede consultar un cuaderno de NotebookLM y pedirle respuestas basadas
