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La camara modular de Seeed Studio usa un SoC Rockchip RV1126B con NPU de 3 TOPS para ejecutar vision por computadora, modelos de lenguaje, VLM y voz directamente en el dispositivo, sin nube.
El kit ESP-Aliro habilita cerraduras Matter con tap-to-unlock por NFC sobre los ESP32-C (WiFi) y ESP32-H (Thread), una opción de bajo costo para el nuevo estándar de control de acceso.
Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati, lidera entre los modelos de pesos abiertos de EE.UU., pero aún queda por detrás de los mejores chinos y arrastra un 63% de alucinaciones.
La nueva camada de HATs para Raspberry Pi suma inferencia de IA de hasta 40 TOPS, expansión de almacenamiento, gestión remota de energía y comunicación inalámbrica de largo alcance.
Google publicó una revisión de su modelo abierto que activa Flash Attention 4, corrige fallos en el llamado a herramientas y elimina respuestas cortadas, todo bajo el mismo nombre.
Robóticos de la Universidad Northwestern usaron diseño computacional para crear un microdron que gira entre 15 y 25 Hz y se vuelve casi transparente en vuelo.
El nuevo buque insignia de Kimi suma 2,8 billones de parámetros y un millón de tokens de contexto, pero rompe con la era del modelo chino ultrabarato.
La versión 9.1 suma AutoMagicCalib y Multi-View 3D Tracking, dos habilidades que calibran cámaras y siguen objetos entre múltiples vistas sin configuración manual.
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.
