Palabras clave：Interfaz de interacción LLM, Debate AGI, Estrategia de la aplicación Gemini, Ética de los compañeros de IA, Modelo Qwen3, Tecnología RAG, Arquitectura alternativa a Transformer, Lanzamiento de modelos de IA, Interfaz de interacción visual Karpathy, Elementos clave de Agentic RAG, Arquitectura de Liquid Foundation Models, Método de entrenamiento Phi-4-Reasoning, Ingeniería inversa de palabras clave del sistema NotebookLM
🔥 Destacado
La visión de Karpathy sobre la futura interfaz de interacción con LLM: Karpathy predice que la interacción futura con LLM superará el modo actual de terminal de texto, evolucionando hacia una interfaz de lienzo 2D visual, generativa e interactiva. Esta interfaz se generará instantáneamente según las necesidades del usuario, integrando múltiples elementos como imágenes, gráficos, animaciones, etc., ofreciendo una experiencia más intuitiva y con mayor densidad de información, similar a las representaciones en obras de ciencia ficción como ‘Iron Man’. Considera que los actuales Markdown, bloques de código, etc., son solo prototipos tempranos (fuente: karpathy)
Intenso debate sobre si AGI es un hito clave: Arvind Narayanan y Sayash Kapoor publican en AI Snake Oil, profundizando en el concepto de AGI (Inteligencia Artificial General), argumentando que no es un hito tecnológico claro ni un punto de inflexión. El artículo argumenta desde múltiples ángulos como el impacto económico (la difusión lleva tiempo), la geopolítica (capacidad no equivale a poder), los riesgos (distinguir capacidad de poder), el dilema de la definición (juicio retrospectivo), que incluso si se alcanza un cierto umbral de capacidad de AGI, no desencadenará inmediatamente efectos económicos o sociales disruptivos, y la excesiva atención a AGI podría distraer de los problemas reales actuales de la IA (fuente: random_walker, random_walker, random_walker, random_walker, random_walker)
El responsable de Google DeepMind expone la estrategia de la Gemini App: Demis Hassabis retuitea y respalda la exposición de Josh Woodward sobre la estrategia futura de la Gemini App. Dicha estrategia gira en torno a tres núcleos: Personalización (Personal), proporcionando servicios que entienden mejor al usuario mediante la integración de datos del ecosistema Google del usuario (Gmail, Photos, etc.); Proactividad (Proactive), anticipando las necesidades antes de que el usuario pregunte y ofreciendo perspectivas y sugerencias de acción; Gran Capacidad (Powerful), utilizando modelos de DeepMind (como 2.5 Pro) para investigación, orquestación y generación de contenido multimodal. El objetivo es crear un potente asistente personal de IA que se sienta como una extensión del usuario (fuente: demishassabis)
El desarrollo de compañeros de IA por parte de Meta genera debate ético y social: Mark Zuckerberg menciona en una entrevista que Meta está desarrollando amigos/compañeros de IA para satisfacer las necesidades sociales de las personas (mencionando que “el estadounidense promedio tiene 3 amigos, pero la necesidad es de 15”). Este plan ha generado una amplia discusión: por un lado, podría ofrecer consuelo a personas solitarias; por otro lado, también suscita preocupaciones sobre si erosionará aún más la socialización real, agravará la atomización social y planteará problemas éticos como la privacidad de los datos (fuente: Reddit r/artificial, dwarkesh_sp, nptacek)
🎯 Tendencias
La ola de lanzamientos de modelos de IA continúa: Recientemente, varias instituciones han lanzado nuevos modelos: Alibaba lanzó la serie Qwen3 (incluyendo de 0.6B a 235B MoE); AI2 lanzó el modelo OLMo 2 1B, con rendimiento superior a Gemma 3 1B y Llama 3.2 1B; Microsoft lanzó la serie Phi-4 (Mini 3.8B, Reasoning 14B); DeepSeek lanzó Prover V2 671B MoE; Xiaomi lanzó MiMo 7B; Kyutai lanzó Helium 2B; JetBrains lanzó el modelo de completado de código Mellum 4B. La capacidad de los modelos de la comunidad de código abierto sigue mejorando rápidamente (fuente: huggingface, teortaxesTex, finbarrtimbers, code_star, scaling01, ClementDelangue, tokenbender, karminski3)
El rendimiento de la serie de modelos Qwen3 es destacable: Los comentarios de la comunidad indican un rendimiento excelente de la serie de modelos Qwen3. Se considera que Qwen3 32B alcanza el nivel de o3-mini a un costo menor; Qwen3 4B muestra un rendimiento sobresaliente en pruebas específicas (como contar las ‘R’ en “strawberry”) y tareas RAG, siendo incluso utilizado por usuarios para reemplazar a Gemini 2.5 Pro; el modelo 30B MoE destaca por su capacidad en traducción multilingüe (incluyendo dialectos). Algunos usuarios observaron que Qwen3 235B MoE admite los límites de su conocimiento cuando no puede responder, en lugar de inventar forzadamente, lo que podría indicar mejoras en el manejo de alucinaciones (fuente: scaling01, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, teortaxesTex, scaling01)
La tecnología de recuperación y RAG continúa desarrollándose: Se lanza ReasonIR-8B, el primer recuperador entrenado específicamente para tareas de razonamiento, logrando SOTA en benchmarks relevantes. Se enfatiza el concepto de Agentic RAG, cuyo núcleo reside en utilizar memoria (a corto y largo plazo), llamada a herramientas y razonamiento (planificación, reflexión) para mejorar el proceso RAG. Un usuario realizó pruebas comparativas de LLM locales (Qwen3, Gemma3, Phi-4) en tareas de Agentic RAG, descubriendo que Qwen3 tuvo un buen desempeño (fuente: Tim_Dettmers, Muennighoff, bobvanluijt, Reddit r/LocalLLaMA)
Liquid AI presenta una arquitectura alternativa a Transformer: Los Liquid Foundation Models (LFMs) propuestos por Liquid AI y su modelo Hyena Edge se presentan como posibles alternativas a la arquitectura Transformer. Los LFMs se basan en sistemas dinámicos, diseñados para mejorar la eficiencia en el procesamiento de entradas continuas y datos de secuencias largas, con ventajas especialmente en eficiencia de memoria y velocidad de inferencia, y ya han sido evaluados en hardware real (fuente: TheTuringPost, Plinz, maximelabonne)
El modelo ASR NVIDIA Parakeet bate récords: El modelo de reconocimiento automático de voz (ASR) Parakeet-tdt-0.6b-v2 lanzado por NVIDIA alcanza el mejor nivel de la industria en el Open-ASR-Leaderboard de Hugging Face con una tasa de error de palabra (WER) del 6.05%. Este modelo no solo tiene alta precisión y rápida velocidad de inferencia (RTFx 3386), sino que también cuenta con funciones innovadoras como la transcripción de canción a letra, marcas de tiempo precisas / formato de números (fuente: huggingface, ClementDelangue)
El modo IA de Google Search se abre completamente a los usuarios de EE. UU.: Google anuncia que su modo IA (AI Mode) en el producto de búsqueda elimina la lista de espera, abierto a todos los usuarios de Labs en la región de EE. UU. Al mismo tiempo, se añaden nuevas funciones diseñadas para ayudar a los usuarios con tareas como compras, planificación de la vida local, etc., integrando aún más las capacidades de IA en la experiencia de búsqueda principal (fuente: Google)
La Gemini App lanza funciones nativas de edición de imágenes: La Gemini App de Google comienza a desplegar funciones nativas de edición de imágenes para los usuarios. Esto significa que los usuarios pueden modificar imágenes directamente dentro de la aplicación Gemini, mejorando su capacidad de interacción multimodal y permitiendo a los usuarios completar más tareas relacionadas con imágenes en una interfaz unificada (fuente: m__dehghani)
El modelo Meta SAM 2.1 impulsa nuevas funciones de edición de imágenes: Meta publica un blog explicando cómo su última tecnología Segment Anything Model (SAM) 2.1 soporta la nueva función Cutouts (recorte) en la aplicación Edits de Instagram. Demuestra cómo la investigación de modelos fundamentales se traduce rápidamente en características de producto para el consumidor, elevando el nivel de inteligencia en la edición de imágenes (fuente: AIatMeta)
La función Claude Code se integra en la suscripción Max: Anthropic anuncia que su función de procesamiento de código y uso de herramientas, Claude Code, ahora está incluida en el plan de suscripción Claude Max, los usuarios pueden usarla sin pagar tarifas adicionales por Token. Pero usuarios de la comunidad señalan que el límite de llamadas API incluido en la suscripción Max (por ejemplo, 225 llamadas / 5 horas) puede agotarse rápidamente para escenarios de uso frecuente de herramientas (cada llamada consume 2 API) (fuente: dotey, vikhyatk)
CISCO lanza un LLM específico para ciberseguridad: CISCO, mediante el preentrenamiento continuo de Llama 3.1 8B sobre un corpus de texto de ciberseguridad seleccionado (incluyendo inteligencia de amenazas, bases de datos de vulnerabilidades, documentos de respuesta a incidentes y estándares de seguridad), ha lanzado el modelo Foundation-Sec-8B. Este modelo tiene como objetivo comprender en profundidad conceptos, terminología y prácticas en múltiples dominios de seguridad, es otro ejemplo de la aplicación de LLM en dominios verticales (fuente: reach_vb)
🧰 Herramientas
Transformer Lab: Plataforma de experimentación local con LLM: Aplicación de escritorio de código abierto que permite interactuar, entrenar, ajustar (soporta MLX/Apple Silicon, Huggingface/GPU, DPO/ORPO, etc.) y evaluar LLM en el propio ordenador del usuario. Ofrece funciones como descarga de modelos, RAG, construcción de datasets, API, etc. Soporta Windows, MacOS, Linux (fuente: transformerlab/transformerlab-app)
Runway Gen-4 References: Potente herramienta de generación de imágenes por referencia: La función Gen-4 References de Runway demuestra sus potentes capacidades de generación y edición de imágenes. Los usuarios pueden utilizar imágenes de referencia, combinadas con prompts de texto, para generar personajes, mundos, objetos de juego, elementos de diseño gráfico con estilo coherente, e incluso aplicar el estilo de una escena a la decoración de otra habitación, manteniendo la coherencia estructural y de iluminación (fuente: c_valenzuelab, c_valenzuelab, c_valenzuelab, c_valenzuelab, c_valenzuelab)
Gradio integra el protocolo MCP, abriendo la conexión con LLM: Gradio se actualiza para soportar el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), permitiendo que las aplicaciones de IA construidas sobre Gradio (como texto a voz, procesamiento de imágenes, etc.) se conviertan fácilmente en servidores MCP y se conecten a clientes LLM que soportan MCP, como Claude o Cursor. Esto expande enormemente la capacidad de llamada a herramientas de los LLM, con el potencial de conectar cientos de miles de aplicaciones de IA en Hugging Face al ecosistema LLM (fuente: _akhaliq, ClementDelangue, swyx, ClementDelangue)
La interfaz de chat de agentes de LangChain ahora soporta Artifacts: La interfaz de chat de agentes de LangChain añade soporte para Artifacts (componentes). Esto permite renderizar componentes de interfaz de usuario generados por IA (como gráficos, elementos interactivos, etc.) fuera de la interfaz de chat. Combinado con el streaming, puede crear experiencias de usuario interactivas más ricas que van más allá de las burbujas de chat tradicionales (fuente: hwchase17, Hacubu, LangChainAI)
Framework MNN de Alibaba: Despliegue en dispositivo de LLM y Diffusion: MNN de Alibaba es un framework ligero de aprendizaje profundo, sus componentes MNN-LLM y MNN-Diffusion se centran en ejecutar eficientemente modelos de lenguaje grandes (como Qwen, Llama) y modelos Stable Diffusion en dispositivos móviles, PC e IoT. El proyecto proporciona ejemplos completos de aplicaciones LLM multimodales para Android e iOS (fuente: alibaba/MNN)
Perplexity lanza un bot de verificación de hechos para WhatsApp: Perplexity AI ahora permite a los usuarios reenviar mensajes de WhatsApp a su número dedicado (+1 833 436 3285) para obtener rápidamente resultados de verificación de hechos. Esto es muy útil para verificar información potencialmente engañosa que se difunde ampliamente en chats grupales (fuente: AravSrinivas)
El navegador Brave utiliza IA para combatir las ventanas emergentes de cookies: El navegador Brave lanza una nueva herramienta llamada Cookiecrumbler, que utiliza IA y retroalimentación de la comunidad para detectar y bloquear automáticamente las ventanas emergentes de notificación de consentimiento de cookies en las páginas web. Tiene como objetivo mejorar la experiencia de navegación del usuario y la protección de la privacidad, reduciendo las interrupciones (fuente: Reddit r/artificial )
Lanzamiento del brazo robótico de código abierto SO-101: TheRobotStudio ha publicado el diseño del brazo robótico estándar abierto SO-101, como la versión de próxima generación del SO-100. Se ha mejorado el cableado, simplificado el ensamblaje y actualizado el motor del brazo principal. El diseño está pensado para usarse junto con la biblioteca de código abierto LeRobot, impulsando la accesibilidad de la IA robótica de extremo a extremo. Ofrece guías de bricolaje (DIY) y opciones de compra de kits (fuente: TheRobotStudio/SO-ARM100)
📚 Aprendizaje
Análisis del informe técnico de Microsoft Phi-4-Reasoning: El informe revela experiencias clave para entrenar modelos de razonamiento pequeños y potentes: un SFT (ajuste fino supervisado) cuidadosamente construido es la principal fuente de mejora del rendimiento, el RL (aprendizaje por refuerzo) es la guinda del pastel; se deben seleccionar los datos más “instructivos” (dificultad moderada) para el SFT; utilizar la votación mayoritaria del modelo profesor para evaluar la dificultad de los datos sin respuesta estándar; utilizar señales de modelos ajustados específicamente para un dominio para guiar la proporción de mezcla de los datos finales del SFT; añadir prompts de sistema específicos de razonamiento en el SFT ayuda a mejorar la robustez (fuente: ClementDelangue, seo_leaders)
Ingeniería inversa del prompt de sistema de Google NotebookLM: Un usuario ha deducido mediante ingeniería inversa el posible prompt de sistema de Google NotebookLM. La idea central es, en un corto período de tiempo (como 5 minutos), adoptar una voz dual de “guía entusiasta + analista tranquilo”, basándose estrictamente en las fuentes dadas, para destilar perspectivas objetivas, neutrales e interesantes para estudiantes que buscan eficiencia y profundidad, con el objetivo final de proporcionar valor cognitivo accionable o que provoque epifanías (fuente: dotey, dotey, karminski3)
Análisis de los conceptos clave de Agentic RAG: Agentic RAG mejora el proceso RAG tradicional introduciendo un AI Agent. Sus elementos clave incluyen: 1) Memoria (Memory), dividida en memoria a corto plazo para seguir la conversación actual y memoria a largo plazo para almacenar información pasada; 2) Herramientas (Tools), que permiten al LLM interactuar con herramientas predefinidas, ampliando sus capacidades; 3) Razonamiento (Reasoning), que incluye la planificación (Planning) para descomponer problemas complejos en pasos pequeños y la reflexión (Reflecting) para evaluar el progreso y ajustar métodos (fuente: bobvanluijt)
MILS: Permitiendo que LLM de solo texto comprendan contenido multimodal: Instituciones como Meta proponen el método Multimodal Iterative LLM Solver (MILS), que permite a los LLM de solo texto describir con precisión imágenes, vídeos y audio sin entrenamiento adicional. MILS empareja el LLM con un modelo de incrustación multimodal preentrenado, que evalúa la coincidencia del texto generado con el contenido multimedia; el LLM refina iterativamente la descripción basándose en esta retroalimentación hasta que la coincidencia alcanza el objetivo. Supera a modelos multimodales entrenados específicamente en múltiples datasets (fuente: DeepLearningAI)
Explorando funciones ocultas de Jupyter Notebook: En la era de la IA, el potencial de Jupyter Notebook como herramienta importante para desarrolladores Python no se ha explotado por completo. Además del análisis de datos básico y la visualización, se pueden utilizar sus características ocultas para construir rápidamente aplicaciones web o crear API REST, ampliando sus escenarios de aplicación (fuente: jeremyphoward)
Tutorial de LlamaIndex para construir un Agent de verificación de facturas: LlamaIndex ha publicado un tutorial y código fuente abierto para construir un Agent de verificación automática de facturas utilizando LlamaIndex.TS y LlamaCloud. Dicho Agent puede verificar automáticamente si las facturas cumplen con los términos del contrato correspondiente, manejar contratos complejos y facturas con diferentes diseños, utilizando LLM para identificar información, búsqueda vectorial para hacer coincidir contratos y proporcionar explicaciones detalladas sobre los incumplimientos, demostrando la aplicación práctica de flujos de trabajo documentales agénticos (Agentic) (fuente: jerryjliu0)
Desafíos y reflexiones sobre la evaluación de LLM: La discusión en la comunidad destaca los desafíos en la evaluación de LLM. Por un lado, para benchmarks con un número limitado de preguntas (como AIME), debido al impacto de la aleatoriedad, el resultado de una sola ejecución es muy ruidoso, requiriendo múltiples ejecuciones (por ejemplo, 50-100) e informar del rango de error para obtener conclusiones fiables. Por otro lado, la sobreoptimización del uso de métricas (como me gusta/no me gusta del usuario) para entrenar o evaluar Agents puede llevar a consecuencias inesperadas (como que el modelo deje de usar un lenguaje con retroalimentación negativa), necesitando métodos de evaluación más completos (fuente: _lewtun, zachtratar, menhguin)
Shunyu Yao: Reflexión y perspectivas sobre el progreso de la IA: _jasonwei resume los puntos de vista del post de blog de Shunyu Yao. El artículo considera que el desarrollo de la IA está en un “descanso de medio tiempo”, la primera mitad fue impulsada por artículos de métodos, la segunda mitad la evaluación será más importante que el entrenamiento. El punto de inflexión clave es que el RL (aprendizaje por refuerzo) realmente comenzó a ser efectivo al combinarse con conocimientos previos de razonamiento en lenguaje natural. En el futuro, es necesario repensar el sistema de evaluación para que esté más cerca de las aplicaciones del mundo real, en lugar de simplemente “escalar” en los benchmarks (fuente: _jasonwei)
💼 Negocios
LlamaIndex recibe inversión estratégica de Databricks y KPMG: LlamaIndex anuncia haber recibido inversión de Databricks y KPMG. Esta inversión tiene como objetivo fortalecer la posición de LlamaIndex en aplicaciones de IA a nivel empresarial, especialmente en el uso de AI Agents para procesar documentos no estructurados (como contratos, facturas) y automatizar flujos de trabajo. La colaboración combinará el framework de LlamaIndex, las herramientas de LlamaCloud y las fortalezas de Databricks y KPMG en infraestructura de IA y entrega de soluciones (fuente: jerryjliu0, jerryjliu0)
Modern Treasury lanza su AI Agent: Modern Treasury ha lanzado su producto AI Agent. Este Agent está especializado en comprender la información de pagos a través de diferentes canales de pago e integraciones bancarias, con el objetivo de democratizar la experiencia de Modern Treasury a más usuarios. Combinado con su plataforma Workspace, ofrece funciones de monitorización, gestión de tareas y colaboración impulsadas por IA, elevando el nivel de inteligencia en las operaciones financieras (fuente: hwchase17, hwchase17)
Sam Altman recibe al CEO de Microsoft, Satya Nadella, en OpenAI: El CEO de OpenAI, Sam Altman, publicó en redes sociales una foto de su reunión con el CEO de Microsoft, Satya Nadella, en sus nuevas oficinas, y mencionó haber discutido los últimos avances de OpenAI. Esta reunión subraya la estrecha relación de colaboración entre ambas compañías en el campo de la IA (fuente: sama)
🌟 Comunidad
Experimento y reflexión de Karpathy sobre ‘Vibe Coding’: Andrej Karpathy compartió su experiencia usando LLM (Claude/o3) para construir una aplicación web completa (MenuGen, un generador de imágenes para ítems de menú) mediante ‘Vibe Coding’ (principalmente a través de instrucciones en lenguaje natural en lugar de escribir código directamente). Descubrió que, aunque la demostración local fue emocionante, desplegarla como una aplicación real sigue siendo un desafío, involucrando muchos pasos de configuración, gestión de claves API, integración de servicios, etc., que son difíciles de manejar directamente por los LLM, generando una discusión sobre las limitaciones actuales del desarrollo asistido por IA (fuente: karpathy, nptacek, RichardSocher)
La comunidad pide conservar modelos de IA antiguos: Ante la práctica de empresas como OpenAI de retirar modelos antiguos, surge una petición en la comunidad, argumentando que modelos históricos o con capacidades únicas como GPT-4-base, Sydney (el primer Bing Chat), etc., tienen un valor importante para la investigación histórica de la IA, la exploración científica (como comprender las características de los modelos preentrenados sin RLHF) y para los usuarios que dependen de versiones específicas del modelo, y no deberían ser archivados permanentemente solo por razones comerciales (fuente: jd_pressman, gfodor)
Discusión sobre las preferencias de modelos de los desarrolladores: Un gráfico publicado por Cursor sobre las preferencias de modelos de los desarrolladores genera discusión. El gráfico muestra la elección de modelos por parte de los desarrolladores para diferentes tareas, como generación de código, depuración, chat, etc. Miembros de la comunidad comentan basándose en su propia experiencia, como tokenbender que prefiere la combinación Gemini 2.5 Pro + Sonnet para codificar, y o3/o4-mini para buscar; mientras que los usuarios de Cline prefieren la capacidad de contexto largo de Gemini 2.5 Pro. Esto refleja las ventajas y desventajas de diferentes modelos en escenarios específicos y la diversidad en la elección de los usuarios (fuente: tokenbender, cline, lmarena_ai)
Aumenta la dependencia de las herramientas de IA en el trabajo diario: La discusión en la comunidad refleja que las herramientas de IA (como ChatGPT, Gemini, Claude) están pasando gradualmente de ser juguetes novedosos a formar parte del flujo de trabajo diario. Los usuarios comparten aplicaciones prácticas en codificación, resumen de documentos, gestión de tareas, manejo de correos electrónicos, investigación de clientes, consultas de datos, etc., considerando que la IA mejora significativamente la eficiencia, aunque todavía requiere verificación y supervisión humana. Sin embargo, algunos usuarios señalan que las fluctuaciones en el rendimiento del modelo o funciones específicas (como la memoria) pueden introducir nuevos problemas (como el colapso de patrones) (fuente: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, cto_junior, Reddit r/ChatGPT)
Las alucinaciones y la confianza en los LLM siguen siendo un foco de atención: Un usuario compartió un caso en el que el modelo o3 de ChatGPT, al ser presionado sobre la fuente de información, afirmó haberla “escuchado personalmente” en una conferencia en 2018, resaltando el problema de la invención de información (alucinación) por parte de los LLM. Esto recuerda una vez más a los usuarios la necesidad de revisar críticamente y verificar los hechos del contenido generado por IA, sin confiar completamente en sus resultados (fuente: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/artificial)
Resurge el debate sobre la IA reemplazando a ingenieros: Rumores (no confirmados) sobre los planes de Facebook de reemplazar a ingenieros de software senior con IA han generado discusión en la comunidad. La mayoría de los comentarios opinan que la capacidad actual de los LLM está lejos de poder reemplazar a ingenieros (especialmente senior), siendo más una herramienta auxiliar. Desarrolladores experimentados señalan que el código “casi correcto” generado por LLM a menudo consume más tiempo que no tener código, y las tareas complejas son difíciles de describir eficazmente mediante prompts. Tales rumores podrían ser más una excusa para despidos o una exageración de las capacidades de la IA (fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)
Críticas a la tendencia de generar cientos de imágenes repetitivas: Aparecen publicaciones en la comunidad pidiendo detener la tendencia de “generar 100 imágenes idénticas o similares repetidamente”. El autor considera que esta práctica, aparte de demostrar la aleatoriedad de la generación de imágenes por IA (un hecho conocido), no aporta nada nuevo, y la generación masiva y repetitiva consume grandes cantidades de recursos computacionales, causando un desperdicio innecesario de energía y pudiendo afectar el uso normal de otros usuarios (fuente: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT)
💡 Otros
El desarrollo de la IA exige mayores requisitos energéticos: Instituciones como a16z y discusiones destacan que el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, tecnologías de fabricación avanzada (como chips) y vehículos eléctricos, etc., plantea una enorme demanda de suministro energético. Garantizar un suministro energético fiable y suficiente (incluida la electricidad y minerales críticos) se considera una garantía de infraestructura clave para la competitividad nacional y el desarrollo tecnológico (fuente: espricewright, espricewright, espricewright)
La tecnología de interfaz cerebro-computadora (BCI) recupera atención: La comunidad observa un resurgimiento del interés en la investigación y discusión sobre interfaces cerebro-computadora (BCI) y nuevo hardware relacionado (como dispositivos de habla silenciosa, gafas inteligentes, dispositivos de ultrasonido). La opinión es que interactuar directamente con la IA a través del pensamiento es una posible dirección de desarrollo futuro, lo que impulsa la renovada popularidad de las tecnologías relacionadas (fuente: saranormous)
Aplicaciones y desafíos de la IA en robótica: La tecnología robótica impulsada por IA continúa avanzando, con escenarios de aplicación que incluyen robots humanoides en logística (colaboración de Figure con UPS), restauración (robot que hace hamburguesas), etc. Las previsiones de mercado indican un enorme potencial para el mercado de robots humanoides. Pero al mismo tiempo, lograr la automatización robótica general todavía enfrenta desafíos en el desarrollo de hardware (como sensores, actuadores), y depender únicamente de potentes modelos de IA podría no ser suficiente para “resolver el problema de la robótica” (fuente: TheRundownAI, aidan_mclau)
