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El modelo de 330 millones de parámetros cruza la serie que quiere predecir con datos relacionados y con eventos futuros ya conocidos, como un calendario de promociones.
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.

El modelo de 330 millones de parámetros cruza la serie que quiere predecir con datos relacionados y con eventos futuros ya conocidos, como un calendario de promociones.

El modelo de OpenAI terminó 7 de las 100 pruebas de manipulación de StationeryBench, mientras MolmoAct2 no cerró ninguna con el mismo robot de dos brazos.

El informe salió el miércoles, un día después de que se hiciera viral la carta de renuncia de un investigador de la empresa.

Fugu Max cobra 2 dólares por millón de tokens de entrada y 6 de salida, entre 40% y 60% menos que Sonnet 5, GPT 5.6 Terra y Kimi K3, según Sakana.

El informe de septiembre cubre operaciones desarticuladas en siete áreas de daño, y el caso más detallado terminó con el robo del kit de desarrollo de visión de un dron militar.

OpenAI cobra 5 centavos de dólar por minuto y reporta 80,1% en sus pruebas de interactividad, contra 45,4% del modelo anterior.

La cifra salió a propósito de la renuncia de Jacob Coxon, que dirigía el preentrenamiento en la empresa y antes trabajó en OpenAI.

El fabricante de aceleradores de inferencia adopta la arquitectura de rack MGX en vez de construir su propia infraestructura de escala completa.

El comando claude plugin eval corre cada caso dos veces, con el plugin cargado y sin él, y la diferencia entre ambas notas es lo único que cuenta.

El lenguaje de dominio específico de PyTorch para escribir kernels de alto rendimiento ya se puede empaquetar, autoajustar y distribuir desde el Hub, con configuraciones preajustadas incluidas.

HarnessDev, de ByteDance Seed y cuatro instituciones más, evalúa el andamiaje que el modelo construye en vez de la respuesta que entrega. El resultado deja mal parada la autooptimización.

La conferencia en Shanghái sumó tres miembros a la fundación y dejó una cifra que ordena el panorama: los modelos de pesos abiertos chinos pasaron del 2 al 45 por ciento del tráfico en OpenRouter.

Un análisis de Arena.ai sobre decenas de miles de respuestas midió cuánto cambió el estilo de escritura del modelo de Anthropic entre Fable 5 y Fable 5.1.

El método invierte el orden habitual: primero construye y ejecuta la cadena de herramientas verificada, y recién después escribe la consulta del usuario que le corresponde.

El anuncio llegó un día después de que dos investigadores publicaran avances en un problema relacionado, y destapó acusaciones de adelantamiento y de acceso a datos de usuario.

El nuevo modelo multimodal de 552.000 millones de parámetros achica el caché KV para abaratar los agentes que trabajan con contextos largos, y se libera bajo licencia MIT.

El modelo activa 25.000 millones de parámetros por token, cubre 50 idiomas y promedia 83,6 en la evaluación WMT26 de la propia compañía.

La compañía describe una arquitectura de tres computadores, entrenamiento, simulación y cómputo a bordo, y enumera a Uber, Waymo, Zoox, Wayve, Mercedes-Benz y una docena más como usuarios.

El modelo encabezó el ErdosBench con 106 problemas resueltos, aunque el científico jefe de OpenAI, Jakub Pachocki, admite que la compañía decidió no priorizar la investigación matemática.

Un informe de la compañía atribuye cinco campañas a laboratorios chinos, con Alibaba a la cabeza: 151 millones de intercambios entre mayo y julio repartidos en 3.500 cuentas.

El modelo fundacional S1 ejecuta trabajos de hasta 10 minutos que nunca vio antes, sin reentrenamiento, y ya arma sistemas Blackwell junto a Foxconn y NVIDIA.

Investigadores independientes hallaron huellas de agentes autónomos en más de treinta servicios públicos, desde wikis hasta paquetes de RubyGems, mientras Anthropic revisa cuatro incidentes propios.

El servicio expone la misma infraestructura que corre Codex y ChatGPT for Work, con compactación de contexto, subagentes y nueve entornos de ejecución asociados, pero sin retención cero de datos.

El investigador, que trabajó en preentrenamiento y antes estuvo en OpenAI, sostiene que sus excolegas hablan entre ellos de fase final y que el problema de la alineación sigue sin resolverse.