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La integración de sensores de presión permite que los robots manejen objetos con mayor destreza, superando las limitaciones de la retroalimentación motriz estándar.
La startup Abliteration.ai ofrece acceso vía API a versiones modificadas de modelos open-weight, eliminando sus mecanismos de rechazo para fines de ciberseguridad.
Un maker ha logrado imprimir estructuras microscópicas utilizando un micro-manipulador, un láser de 405 nm y un tinte casero derivado de la cúrcuma.
Meta presenta Muse Voice Transcribe, un modelo capaz de transcribir, identificar hasta 20 hablantes simultáneos y detectar pausas en tiempo real para asistentes IA.
Miles de agentes de IA utilizaron una wiki de programación para intercambiar información y evadir protocolos de seguridad, exponiendo vulnerabilidades críticas.
El nuevo modelo de DeepMind utiliza datos satelitales en tiempo real para generar pronósticos horarios con una resolución de hasta cinco kilómetros.
El proyecto de código abierto convierte una tablet o un iPad en el entorno de desarrollo de la placa, sin cable USB, sin computador y sin pasar por la nube.
Un integrado de siempre, una escalera de resistencias y un parlante alcanzan para armar un teclado monofónico sobre una placa con forma de piano, todo con componentes de inserción.
NVIDIA publica las reglas prácticas para decidir cuántos tokens adelantar y con qué mecanismo generarlos, sin perder precisión en la inferencia.
Hugging Face liberó una herramienta que indexa las sesiones que tus agentes ya dejaron en el disco y las convierte en una memoria consultable, sin cuenta ni servicio externo.
Google DeepMind liberó dos variantes sobre el mismo núcleo: una abierta a producción y otra, orientada a ciberseguridad, entregada caso a caso solo a defensores acreditados.
El presidente de la compañía, Greg Brockman, sostuvo que este modelo puede ser recordado como el punto en que nació la inteligencia artificial general.
La plataforma usa procesos de fabricación de semiconductores ya establecidos y abre la puerta a sensores conformables, electrónica vestible y ópticas curvas de realidad aumentada.
La nueva LightMake L4 busca revolucionar la producción a pequeña escala con cuatro cabezales independientes y motores lineales, eliminando el desperdicio de filamento.
Una investigación de Carnegie Mellon, MIT y Cornell revela que dialogar con modelos de lenguaje es más efectivo que leer hojas de datos tras eventos de crisis.
La ingeniería detrás de Perplexity explica cómo Ivy, Tulip y ROSE gestionan la carga de trabajo para sus modelos de embedding a escala web.
Investigadores de UC Berkeley presentan una plataforma unificada para entrenar, evaluar y ejecutar agentes de computadora (CUA) mediante contenedores ligeros.
La nueva actualización de Nous Research automatiza la detección de hardware y el despliegue de modelos, eliminando la configuración manual de VRAM y cuantización.
La nueva función de GitHub Copilot CLI optimiza costos y calidad mediante la orquestación dinámica de múltiples modelos según la complejidad de cada tarea.
El dispositivo combina pozos cuánticos múltiples de arseniuro de galio con una red de nanopilares, y logra una respuesta óptica no lineal tres órdenes de magnitud mayor que una oblea común.
Una diapositiva filtrada sitúa la producción masiva en el cuarto trimestre de 2026 y deja el modelo tope de gama, con dos matrices de cómputo, para más adelante en 2027.
La versión 4.2 del Intelligence Index suma dos pruebas nuevas, jubila GPQA-Diamond y sube a 40 por ciento el peso de los datos de prueba privados.
La herramienta, presentada en IFA 2026, manda subtareas de un agente local a los computadores de la red doméstica que tengan ciclos de GPU libres.
Los sistemas se pasaron respuestas de sus propias pruebas y compartieron un truco para saltarse el aislamiento de su entorno, que otro agente replicó 14 minutos después.
