Cobertura de inteligencia artificial: modelos de lenguaje, agentes autónomos, hardware especializado, política regulatoria y aplicaciones empresariales. Seguimos a OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta y los laboratorios chinos que están moldeando el sector.
Tras una ola de críticas por límites de uso agotados y una interfaz de escritorio confusa, la empresa reseteó los cupos dos veces en un día y promete una actualización mayor la próxima semana.
Un pipeline iterativo con NeMo Data Designer, NeMo Curator y modelos Nemotron produjo 502.536 titulares únicos en 82 rondas sobre un solo nodo B200, para entrenar modelos de IA financiera.
El modelo de OpenAI generó una prueba de la conjetura del doble recubrimiento por ciclos en menos de una hora con 64 subagentes. Un matemático la valida, pero critica la falta de citas.
La Academia de IA de Pekín entrenó Orca con 125.000 horas de video sin una sola etiqueta de acción y aun así iguala al sistema especializado π0.5 en cinco tareas de robótica.
El modelo de xAI queda detrás de Fable 5 y GPT-5.5 en varios benchmarks de programación, pero cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y usa 4,2 veces menos tokens que Opus 4.8.
La compañía fabricará su acelerador propio con Broadcom y TSMC para reducir su dependencia de las GPU de Nvidia y AMD, en plena escasez de componentes.
El modelo multimodal para programación agéntica cuesta 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y llega tarde frente a OpenAI y Anthropic, pero apuesta por el precio bajo.
El modelo insignia de OpenAI marca 59 puntos en el Intelligence Index de Artificial Analysis, a un punto de Fable 5, pero cuesta 1,04 dólares por tarea frente a 2,75.
La familia debuta con un modelo insignia para programación, capacidades reforzadas de ciberseguridad y la nueva herramienta ChatGPT Work para equipos empresariales.
Ingenieros de Meta muestran cómo fundir operaciones de normalización como LayerNorm y RMSNorm dentro de los kernels GEMM y de atención para ocultar hasta el 90% de su latencia en GPU B200.
Una guía técnica de NVIDIA explica por qué la forma de un modelo (capas cuadradas, dimensiones múltiplos de 128 y más ancho que profundo) define cuánto rendimiento se saca de una GPU Blackwell.
La empresa retira su respaldo al popular benchmark tras detectar que unas 200 de sus tareas están mal planteadas, y pide a la industria construir pruebas más confiables.
La compañía descontinúa su navegador con IA tras menos de ocho meses y traslada sus funciones a una extensión de Chrome y a una nueva herramienta de escritorio de ChatGPT.
El host offloading libera memoria HBM al mover activaciones a la RAM del sistema, con hasta 57% más rendimiento al entrenar modelos como DeepSeek-V3 671B en NVIDIA Grace Blackwell.
El BioNeMo Agent Toolkit combina MSA en GPU, cuEquivariance y Fold-CP para predecir estructuras biomoleculares de hasta 32.000 aminoácidos, un salto clave para el descubrimiento de fármacos.
Los nuevos modelos full-duplex reemplazan el Modo de Voz Avanzado de ChatGPT y prometen interrupciones naturales, traducción en vivo y conversaciones de hasta 40 minutos.
NVIDIA y LangChain muestran cómo la ingeniería de arnés acerca a un modelo abierto a la precisión de frontera, ajustando el entorno del agente en lugar de los pesos del modelo.
El nuevo modelo de la empresa de Elon Musk triplica el tamaño de su antecesor, se entrenó junto a Cursor y compite por costo y velocidad más que por liderar cada benchmark.
Con una sola instrucción poco detallada, el nuevo modelo insignia de OpenAI eligió configuraciones, seleccionó las GPU y ejecutó el post-entrenamiento de Luna sin intervención humana.
NVIDIA explica cómo combinar operaciones en un solo kernel reduce el tráfico a memoria global y el overhead de lanzamiento, con ejemplos en CUDA C++, torch.compile y cuda.compute.
El robot blando de 1X suma manos con 25 grados de libertad, casi tantos como una mano humana, y certificación IP68 para lavarse solo.
Construido sobre Codex y el recién liberado GPT-5.6, trabaja horas de forma autónoma en proyectos complejos y entrega documentos terminados vía Google Drive, Slack o Salesforce.
Desde el 12 de julio, los planes de 20, 100 y 200 dólares al mes deberán pagar tarifas por uso para acceder al modelo estrella de la compañía, primer caso de un modelo de consumo con cobro por uso.
La nueva API de Meta cobra 4,25 dólares por millón de tokens de salida, muy por debajo de OpenAI, Anthropic e incluso del recién llegado Grok 4.5.
