Electrónica
Jev y los modelos de decisión, LLM que responden solo con números
No escriben ni una frase, pero clasifican y puntúan texto muy rápido y muy barato, y ya inspiraron variantes como Kev y Nimble, que corre local con Ollama.
Hackaday
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#ollama
9 notas publicadas
IA
OpenCode encabeza once entornos de agentes para modelos locales
MarkTechPost ordenó 11 proyectos de código abierto según lo bien que documentan la inferencia local, con los datos de cada repositorio leídos en GitHub el 18 de septiembre de 2026.
MarkTechPost
Electrónica
Koode Bot hace triage hospitalario sin conexión a internet
Un kiosco con Raspberry Pi 5 entrevista al paciente en su idioma, le asigna especialidad y manda un robot con ESP32 a acompañarlo hasta la puerta.
Open Electronics
Electrónica
Nvidia PAIR reparte tareas de agentes entre las GPU de la casa
La herramienta, presentada en IFA 2026, manda subtareas de un agente local a los computadores de la red doméstica que tengan ciclos de GPU libres.
Tom's Hardware
IA
NVIDIA PAIR: Router de IA virtual para computación distribuida
El nuevo router de inferencia virtual de código abierto de NVIDIA permite ejecutar flujos de trabajo multi-agente en una red local entre RTX, DGX y Mac.
MarkTechPost
Electrónica
NVIDIA PAIR: Router virtual para acelerar IA local en red
NVIDIA lanza PAIR, una herramienta que permite repartir cargas de trabajo entre múltiples equipos de tu red local sin cambiar el código de tus agentes de IA.
Edge AI and Vision Alliance
IA
NVIDIA PAIR reparte la inferencia local entre varios PC
El router virtual descubre los computadores de la red doméstica y distribuye entre ellos las peticiones independientes de un sistema multiagente, sin tocar el código del agente.
NVIDIA Developer
Microcontroladores
Arduino UNO Q: guía para correr LLMs locales en el edge
La placa combina Debian Linux con el ecosistema Arduino y ejecuta un Llama 3.2 1B cuantizado a 4 bits con unos 600 a 700 MB en disco y 1 GB de RAM al inferir.
Arduino
IA
Osaurus: servidor LLM open source para Mac con MCP nativo
El proyecto corre MiniMax M2.5, Gemma 4, Qwen3.6, DeepSeek V4 y los modelos on-device de Apple, con sandbox por hardware y más de 20 plugins integrados.
TechCrunch AI
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