-
La IA que aprende a leer la Luna: el modelo fundacional de NASA e IBM
NASA e IBM han liberado un modelo fundacional para analizar la Luna. Te explicamos cómo funciona, qué aporta y qué límites conviene tener presentes.
-
GPT‑6 Astra ya está aquí: el salto de los LLM que responden a los agentes que actúan
OpenAI lanza GPT‑6 Astra, un modelo pensado para actuar sobre ordenadores y completar flujos de trabajo. Analizamos capacidades, benchmarks, precio, riesgos y qué hay realmente detrás del salto hacia los agentes.
-
Kimi K3 libera sus pesos: así es el gigante open weight de 2,8 billones de parámetros
Kimi K3 libera sus pesos: 2,8 billones de parámetros, arquitectura MoE, contexto de un millón de tokens y capacidades agénticas y multimodales.
-
El día en que las matemáticas aprendieron a hablar: el verdadero hito de los LLM
Los LLM han demostrado que gran parte de la complejidad del lenguaje puede emerger de vectores, probabilidades y relaciones matemáticas. ¿Podría nuestro cerebro hacer algo parecido?
-
Entendiendo y aplicando las funciones de activación
Las redes neuronales se componen de capas de neuronas que suman entradas ponderadas y luego aplican una función de activación para introducir no linealidad. Sin esa transformación, una red profunda se comportaría como una combinación lineal simple y no podría aprender patrones complejos. Las funciones de activación controlan el flujo de información y permiten…
-
Series temporales: modelos clásicos y avanzados para predecir el futuro
Las series temporales son registros ordenados en el tiempo. Su análisis permite extraer patrones y prever cómo evolucionará un fenómeno en el futuro. Para modelar estos datos se utilizan técnicas estadísticas y de machine learning que descomponen la serie en nivel, tendencia, estacionalidad y ruido. En esta entrada repasamos los modelos más usados —ARIMA,…
-
La IA resuelve su primer problema en FrontierMath
El 23 de marzo de 2026, el mundo de la investigación matemática vivió un hito: por primera vez una inteligencia artificial resolvió un problema abierto del banco de pruebas FrontierMath Open Problems. Esta colección, creada por Epoch AI, reúne problemas que no habían sido resueltos por humanos ni por sistemas de IA y cuyos resultados se pueden verificar automáticamente.…
-
Regularización para reducir el overfitting
El overfitting aparece cuando un modelo aprende demasiado bien los patrones y el ruido del conjunto de entrenamiento, perdiendo capacidad de generalización en datos nuevos. Una forma eficaz de mitigar este problema es regularizar los modelos lineales. La regularización introduce un término de penalización en la función de coste que desincentiva los coeficientes grandes…
-
Directrices del Senado para la inteligencia artificial
El 16 de febrero de 2026 la Mesa del Senado aprobó sus directrices de uso de la inteligencia artificial. No se trata de una ley de rango general, sino de una norma interna que marca cómo la Cámara Alta debe aprovechar la IA de manera responsable. Finalidad y ámbito Las directrices pretenden asegurar la autonomía tecnológica de la institución…
-
Cómo un chatbot puede ahorrar tiempo a una pyme sin perder el trato humano
Durante años, los chatbots arrastraron mala fama. Respuestas robóticas, bucles infinitos y la sensación de estar hablando con una pared. Hoy, bien planteados, los chatbots pueden convertirse en una de las herramientas más útiles para una pyme: alivian carga de trabajo, mejoran la atención al cliente y permiten responder cuando el equipo no está…
