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.
La startup china alista M3 Pro, un modelo que superaría en tamaño a cualquier otro desarrollo chino disponible y que planea liberar como código abierto tan pronto como el tercer trimestre.
NVIDIA describe un asistente que reúne contexto, corre análisis especializado y redacta una recomendación por cada alarma, con inferencia acelerada por GPU y respuesta en segundos.
LangChain ajustó su harness Deep Agents para el modelo abierto de NVIDIA y logró paridad con los modelos cerrados a un décimo del costo de inferencia.
El equipo de Claude propone dos patrones que alcanzan hasta el 96 por ciento del rendimiento de Fable 5 a menos de la mitad del costo.
El nuevo modelo de la empresa de Elon Musk apunta a rendimiento comparable a Opus 4.7 con el doble de eficiencia de tokens y a menos de la mitad del precio.
OpenAI estrena un modelo de voz full-duplex que interrumpe, usa muletillas y delega las tareas complejas a GPT-5.5 en segundo plano para no perder calidad.
El primer modelo de imágenes de Meta funciona como agente y queda segundo tras GPT Image 2, pero una función que genera fotos de terceros sin consentimiento ya enfrenta reparos en Europa.
La nueva CPU de NVIDIA para cargas agénticas usa 88 núcleos Olympus y promete 40% menos latencia y el triple de ancho de banda por núcleo frente a los x86 de centro de datos.
Los nuevos índices de Artificial Analysis colocan al modelo de Anthropic primero en finanzas, derecho y medicina, pero una sola tarea puede costar más de cien veces que una alternativa abierta.
La plataforma de red de acceso radio acelerada por GPU logra hasta 1,62x más rendimiento en beamforming y 1,3x en adaptación de enlace frente a los métodos tradicionales basados en CPU.
DeepSeek y Z.ai ya representan más del 30% del tráfico semanal en OpenRouter, con picos de 46%, gracias a precios entre 60% y 90% más bajos que los de OpenAI o Anthropic.
El servicio de microtareas que Amazon lanzó en 2005 dejará de aceptar clientes nuevos el 30 de julio de 2026 y entra en modo mantenimiento, junto a SageMaker Ground Truth y Augmented AI.
La plataforma abre bajo Apache 2.0 un flujo completo de simulación, entrenamiento y despliegue, con un modelo visión-lenguaje-acción entrenado en 32.000 horas de demostraciones humanas.
El sistema de reconocimiento de voz tiene 2.000 millones de parámetros, se publica bajo licencia Apache 2.0 y ataca dialectos, mezcla árabe-inglés y vocabulario especializado.
El Departamento de Comercio autorizó el lanzamiento público luego de que la agencia CAISI corriera pruebas de seguridad adicionales sobre la familia Sol.
Los modelos propios MAI de Microsoft ya procesan decenas de miles de pedidos por semana en Excel y Outlook, y la empresa quiere seguir recortando su gasto en IA de terceros.
Google amplía los Managed Agents de la Gemini API con ejecución asincrónica, conexión a servidores MCP remotos, funciones personalizadas y rotación de credenciales sin perder estado del sandbox.
Las grandes de la IA y los proveedores de nube compiten a golpe de créditos gratis para enganchar temprano a las startups, con ofertas individuales que superan los 3 millones de dólares.
NVIDIA posiciona a Vera como una nueva clase de CPU optimizada para el bucle de agentes, con núcleo Olympus que promete 50% más instrucciones por ciclo que Grace.
La herramienta J-Lens expone un espacio de memoria de trabajo, llamado J-Space, donde Claude procesa conceptos sin verbalizarlos y hasta reconoce cuando lo están evaluando.
Su CEO Guillermo Rauch dice que la gran pelea de esta etapa es si el modelo y el agente quedarán acoplados o si cada pieza será intercambiable, como en la ingeniería de software.
Al verificar que la solución de ciertos problemas es correcta, resulta imposible esquivar la complejidad intrínseca del mundo cuántico, según un premiado trabajo de 100 páginas.
La firma de seguridad Sysdig documentó a JadePuffer, un ataque donde un agente ejecutó toda la parte técnica, pero una persona todavía eligió a la víctima y montó la infraestructura.
En lugares con redes inestables y sin centros de datos, los modelos de pocos miles de millones de parámetros corren en un teléfono o una Raspberry Pi con apenas unos watts.
