IA
Inteligencia artificial: LLMs, agentes, difusión, visión, PLN y lo último de los principales laboratorios.
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IA de Google
Desactivar la marca de agua de Gemini no la hace imposible de rastrear
El contenido de IA de Gemini y Flow ahora puede prescindir de su insignia de destello visible. Los marcadores invisibles SynthID y C2PA permanecen, por lo que la verificación sigue funcionando. El detalle: solo funciona para quienes piensen en preguntar.
2026-08-23
Generación de música con IA
Music 3.0 cambia el prompt de una sola etiqueta por una línea de tiempo que mantiene las canciones de IA en el camino
Las pistas de IA tienden a desviarse del prompt mientras se desarrollan: los instrumentos desaparecen, la emoción se aplana, el estilo vocal va y viene. Music 3.0 cambia la descripción de una sola etiqueta por un Subtítulo Estructurado secuencial en el tiempo, respaldado por un Hybrid-LM de 8B/0.6B que separa la estructura del detalle.
2026-08-21
Herramientas de diseño
Open Design 0.18.0 pone fin a la reunión de «¿esta es la última versión?»
Open Design 0.18.0 incluye un espacio de trabajo de equipo compartido con espejos vivos de solo lectura y permite que Codex invoque el motor de diseño sin interfaz. 115 solicitudes de extracción de 22 colaboradores aterrizaron en dos días. Esto es lo que cambió y la tendencia de herramientas de agentes en la que encaja.
2026-08-21
Transparencia en IA
La marca de agua invisible de Claude está por llegar. Una reescritura completa la elimina
Anthropic añadirá una marca de agua invisible a los futuros modelos de Claude para cumplir las normas de la Ley de IA de la UE sobre el marcado de contenido generado por IA. Es gratuita e imposible de rastrear, pero pasa por alto el código exacto, los pasajes cortos y el texto completamente reescrito.
2026-08-21
IA de pesos abiertos
dots3-note de Xiaohongshu: un MoE abierto de 280B que solo activa 16B
El estudio dots de Xiaohongshu ha lanzado dots3-note preview, su primer modelo de pesos abiertos: un MoE multimodal con 280B de parámetros, 16B activos y una ventana de contexto de 512K. El diseño disperso apunta a un bajo coste de inferencia en un único nodo de 8 GPU, pero la ficha aún no ha publicado cifras de benchmarks.
2026-08-20
Codificación con IA
El C++ escrito por IA consume entre un 5 y un 8 % más de recursos y alarga las revisiones. La solución está en los prompts
Un estudio de 12 meses sobre 3,52 millones de cambios de código en una base de código C++ empresarial encuentra que el código de IA es mensurablemente peor en acoplamiento, asignaciones y estilo de bucles, lo que cuesta entre un 5 y un 8 % más de cómputo. La retroalimentación a nivel de prompt recuperó el 11,1 % de las advertencias de análisis estático.
2026-08-19
Memoria de agentes
TEPA: para los agentes de IA, una memoria obsoleta es peor que ninguna
La memoria de los agentes tiene un problema de falseabilidad, sostiene una nueva preimpresión de arXiv: los hechos obsoletos siguen siendo recuperables y contaminan el prompt. Su mecanismo TEPA revoca las memorias superadas, y en las pruebas de deriva la memoria ingenua puntuó por debajo de la ausencia de memoria (0.210 frente a 0.309), mientras que TEPA alcanzó 0.950.
2026-08-19
Escalado en tiempo de prueba
El enrutamiento de CoBa iguala la votación best-of-16 con un 58,9 % menos de tokens
CoBa, una política de enrutamiento equilibrado de cómputo de un nuevo artículo de arXiv, iguala la votación mayoritaria best-of-16 dentro de 0,01 puntos mientras reduce los tokens ponderados por parámetro en un 58,9 %. En 3.129 evaluaciones en MATH-500, AIME y AMC, también supera rotundamente a la decodificación de muestra única, aunque persiste una pequeña ventaja de best-of-16 cuando el presupuesto no es una limitación.
2026-08-19
Investigación en IA
Muon capta la suma modular más rápido y luego sus soluciones colapsan
Los transformadores entrenados con Muon captan la suma modular más rápido que con AdamW y luego pierden la solución en todas las configuraciones probadas. El artículo sitúa el colapso en la interfaz representación-lectura, donde congelar cualquiera de los dos grupos de parámetros lo previene. El análisis de Fourier muestra que el circuito de la tarea sobrevive y simplemente queda en minoría.
2026-08-19
Fisher-R1 | Prueba de hipótesis
Los agentes de IA ejecutan estadísticas impecables y aun así llegan a conclusiones equivocadas
Los agentes que automatizan la prueba de hipótesis pueden ejecutar análisis a la perfección y aun así llegar a conclusiones erróneas, porque la mayoría de los benchmarks nunca comprueban si el valor p es válido. Un benchmark de 425 tareas cuantifica la brecha, y un modelo de peso abierto entrenado con RL cierra una parte de ella.
2026-08-19
IA / Investigación en codificación agéntica
Blast Radius entierra el contexto muerto. Cero de 450 cuerpos volvieron
Un nuevo artículo de arXiv, Blast Radius, trata el contexto de agente desperdiciado como materia muerta y lo entierra de forma reversible: ahorro de tokens del 17-26% en siete modelos de OpenAI, 450 contextos archivados, cero recuperaciones. El objetivo más audaz del artículo es hacer sostenible la codificación agéntica, un token recuperado a la vez.
2026-08-19
Agentes de IA
PsychoAgent dotó a los agentes de IA de memoria emocional. Los evaluadores no encontraron ventaja
PsychoAgent ofrece a los agentes LLM una memoria afectiva separada para que los rastros emocionalmente salientes y cargados de conflicto puedan pesar más que los meramente temáticos. En tres escenarios de conflicto recuperó más memorias críticas para el conflicto que ambas líneas base (0.933 frente a 0.500 y 0.667), aunque cinco evaluadores ciegos no encontraron una ventaja significativa de calidad.
2026-08-19