
OpenAI lanza Codex Micro, un teclado físico para agentes IA
El controlador compacto creado con Work Louder reemplaza los comandos escritos por joysticks, un dial rotatorio y teclas RGB que muestran el estado de cada agente.
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El controlador compacto creado con Work Louder reemplaza los comandos escritos por joysticks, un dial rotatorio y teclas RGB que muestran el estado de cada agente.

La startup de Mira Murati debuta con un modelo de pesos abiertos de 975.000 millones de parámetros y apuesta a que las empresas prefieran adaptar la IA a su medida antes que arrendar modelos cerrados.

Los nuevos módulos Thor son la mitad de tamaño que los T4000 y T5000, entregan hasta 865 TFLOPS FP4 y llegan en el primer trimestre de 2027 para robótica y cómputo en el borde.

La vista previa técnica del stack de cómputo GPU de código abierto de AMD llega antes del evento Advancing AI, con mejoras de hasta 16% en cargas de IA como ComfyUI y más soporte para Windows.

El nuevo kit de desarrollo lleva el estándar Aliro de credenciales de acceso móvil a los chips ESP32 compatibles con Matter, empezando por soporte NFC para cerraduras y lectores inteligentes.

El hub aprende códigos infrarrojos, suma control por BLE e IP, streaming de audio de la TV y acceso por QR o NFC, funciona sin nube y parte en 149 dólares en Kickstarter.

La placa de moddo mide lo mismo que un conector USB-C hembra, ofrece USB nativo y 15 pines GPIO sobre un SAMD11, y se puede pre-ordenar por 16 dólares antes de su envío en septiembre.

Inkling es un modelo open-weight de 975.000 millones de parámetros entrenado desde cero para entender texto, audio y video, y podría posicionar a la startup de Mira Murati frente a OpenAI y Anthropic.

Los nuevos módulos basados en la arquitectura Thor llevan supercómputo de IA compacto a robots humanoides y máquinas autónomas, con rangos que van de 70 TOPS a 2.000 teraflops.

PrismML comprimió un modelo de 27.000 millones de parámetros a menos de 4 GB conservando cerca del 90% del rendimiento, y Apple ya estaría probando la tecnología para su IA en el dispositivo.

Con TAO, LoRA y un agente de programación, NVIDIA post-entrenó su modelo de razonamiento visual para preguntas sobre video y comprimió a un día lo que antes tomaba una semana de ingeniería.

Un agente de código puede montar el entorno, lanzar experimentos y afinar modelos por su cuenta. En una prueba llevó la precisión de un modelo de 25% a 96,9% en una tarea de conteo visual.

La oferta gratuita para docentes verificados de escuelas K-12 en Estados Unidos incluye Claude, Claude Code y el agente Cowork, con la promesa de no entrenar modelos con datos de estudiantes.

El lector de libros de hardware abierto de Joey Castillo estrena pantalla táctil e iluminada, corre sobre un ESP32 con WiFi y ya superó el 60% de su meta de financiamiento.

Un nuevo actuador presentado en Science Robotics usa presión electrofluídica para contraer fibras y acercarse al comportamiento del músculo biológico.

La canadiense Moddo asegura tener la placa compatible con Arduino de 32 bits más pequeña hasta ahora: mide apenas 10,9 x 10,5 mm.

Adiuvo Engineering combina un microcontrolador Raspberry Pi RP2354 con una FPGA Efinix Trion T8 en el formato compacto de una Teensy 4.0.

El aficionado lcamtuf documenta un oscilador de relajación que usa un transistor 2N2222 polarizado en inversa, sin señal en la base, y que aun así hace parpadear un LED.

El agente de programación de OpenAI sumó cerca de un millón de usuarios en un día, mientras Anthropic dejó de publicar cifras comparables de Claude Code.

El colectivo Chornobyl Family recrea la consola del sistema SKALA y ofrece una versión casera con la que experimentar como operador de un reactor.

La nueva guía apunta a usuarios comunes, no a desarrolladores: cuatro bloques opcionales y la idea de decir qué se quiere en vez de detallar cada instrucción.

Narrow Studios diseñó su propia placa de desarrollo con carga por panel solar, radio ESP32-C6 y protección contra inversión de polaridad para proyectos IoT de bajo consumo.

El ganador del Premio Turing 2024 y padre del aprendizaje por refuerzo moderno dice que el deep learning actual es "débil e ineficiente" y arranca su propia startup en Toronto.

El proyecto de código abierto de safijari replica el dongle inalámbrico del nuevo Steam Controller sobre una placa Pro Micro NRF52840 y agrega emulación de mandos Xbox, Switch y PlayStation.