Palabras clave：Generación de núcleos CUDA con IA, Mecanismos de atención GTA y GLA, Modelo Pangu Ultra MoE, Benchmark de evaluación RISEBench, Marco SearchAgent-X, Marco de inferencia selectiva TON, Generación de imágenes FLUX.1 Kontext, Marco de preentrenamiento MaskSearch, Rendimiento de núcleos CUDA generados por IA de Stanford supera al humano, Tri Dao, autor de Mamba, propone mecanismos de atención GTA y GLA, Sistema de entrenamiento eficiente del modelo Pangu Ultra MoE de Huawei, Evaluación multimodal RISEBench del Laboratorio de IA de Shanghai, Optimización de la eficiencia de agentes de búsqueda de IA por la Universidad de Nankai y UIUC
🔥 Enfoque
Universidad de Stanford descubre accidentalmente que la IA puede generar kernels CUDA que superan a los optimizados por expertos humanos: Un equipo de investigación de la Universidad de Stanford, mientras intentaba generar datos sintéticos para entrenar modelos de generación de kernels, descubrió accidentalmente que los kernels CUDA generados por IA (o3, Gemini 2.5 Pro) superaban en rendimiento a las versiones optimizadas por expertos humanos. Estos kernels generados por IA alcanzaron entre el 101.3% y el 484.4% del rendimiento de las implementaciones nativas de PyTorch en operaciones comunes de aprendizaje profundo como la multiplicación de matrices, la convolución 2D, Softmax y LayerNorm. El método consiste en que la IA genere primero ideas de optimización en lenguaje natural, que luego se traducen a código, y adopta un modo de exploración multirrama para mejorar la diversidad y evitar caer en óptimos locales. Este logro demuestra el enorme potencial de la IA en la optimización de código de bajo nivel y podría cambiar la forma en que se desarrollan los kernels de computación de alto rendimiento. (Fuente: WeChat)
Tri Dao, autor principal de Mamba, propone nuevos mecanismos de atención GTA y GLA optimizados para inferencia: Un equipo de investigación de la Universidad de Princeton, liderado por Tri Dao (uno de los autores de Mamba), ha publicado dos nuevos mecanismos de atención: Atención Agrupada Vinculada (GTA) y Atención Latente Agrupada (GLA), diseñados para mejorar la eficiencia de los grandes modelos de lenguaje en la inferencia con contextos largos. GTA, mediante una combinación y reutilización más exhaustiva del estado clave-valor (KV), puede reducir la ocupación de la caché KV en aproximadamente un 50% en comparación con GQA, manteniendo al mismo tiempo una calidad de modelo comparable. GLA, por su parte, adopta una estructura de doble capa, introduciendo tokens latentes como una representación comprimida del contexto global y combinándola con un mecanismo de cabezales agrupados, logrando en algunos casos una velocidad de decodificación hasta 2 veces más rápida que FlashMLA. Estas innovaciones, principalmente a través de la optimización del uso de memoria y la lógica computacional, mejoran significativamente la velocidad de decodificación y el rendimiento sin sacrificar el rendimiento del modelo, ofreciendo nuevas vías para resolver los cuellos de botella en la inferencia con contextos largos. (Fuente: WeChat)
Huawei presenta el sistema completo para el entrenamiento eficiente del modelo Pangu Ultra MoE de casi un billón de parámetros: Huawei ha revelado en detalle su práctica de entrenamiento eficiente de extremo a extremo para el gran modelo Pangu Ultra MoE (718B parámetros) basado en su hardware Ascend AI. Este sistema aborda los puntos débiles en el entrenamiento de modelos MoE, como la dificultad en la configuración paralela, los cuellos de botella en la comunicación, el desequilibrio de carga y los grandes gastos generales de programación, mediante tecnologías clave como la selección inteligente de estrategias paralelas, la fusión profunda de cómputo y comunicación, el equilibrio de carga dinámico global (EDP Balance), la aceleración de operadores de entrenamiento afines a Ascend, la optimización de la descarga de operadores coordinada Host-Device y la optimización precisa de memoria Selective R/S. En la etapa de preentrenamiento, la MFU (Utilización de Operaciones de Punto Flotante del Modelo) del clúster de 10,000 tarjetas Ascend Atlas 800T A2 aumentó al 41%; en la etapa de post-entrenamiento RL, el rendimiento de un solo supernodo CloudMatrix 384 alcanzó los 35K Tokens/s, equivalente a resolver un problema complejo de matemáticas superiores cada 2 segundos. Este trabajo demuestra un ciclo cerrado de entrenamiento autónomo y controlable de extremo a extremo con potencia de cómputo y modelos de desarrollo nacional, alcanzando un nivel líder en la industria en cuanto al rendimiento del sistema de entrenamiento en clúster. (Fuente: WeChat)
Shanghai AI Laboratory y otros publican RISEBench para evaluar la capacidad de edición de imágenes complejas y razonamiento de modelos multimodales: El Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, en colaboración con varias universidades y la Universidad de Princeton, ha publicado un nuevo benchmark de evaluación de edición de imágenes llamado RISEBench, diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de edición visual para comprender y ejecutar instrucciones de razonamiento complejo que involucran tiempo, causalidad, espacio, lógica, etc. El benchmark incluye 360 casos de prueba de alta calidad diseñados y revisados por expertos humanos. Los resultados de las pruebas muestran que incluso el líder GPT-4o-Image solo pudo completar con precisión el 28.9% de las tareas, mientras que el modelo de código abierto más potente, BAGEL, solo alcanzó el 5.8%, revelando las notables deficiencias de los modelos multimodales actuales en la comprensión profunda y la edición visual compleja, así como la enorme brecha entre los modelos de código cerrado y los de código abierto. El equipo de investigación también propuso un sistema de evaluación automatizado de grano fino, calificando en tres dimensiones: comprensión de instrucciones, consistencia de la apariencia y razonabilidad visual. (Fuente: WeChat)
🎯 Tendencias
Universidad de Nankai y UIUC proponen el framework SearchAgent-X para optimizar la eficiencia de los agentes de búsqueda de IA: Investigadores analizaron en profundidad los cuellos de botella de eficiencia que enfrentan los agentes de búsqueda impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM) al ejecutar tareas complejas, especialmente los desafíos planteados por la precisión de la recuperación y la latencia de la recuperación. Descubrieron que una mayor precisión de recuperación no es necesariamente mejor, ya que tanto una precisión demasiado alta como demasiado baja afectan la eficiencia general, y el sistema prefiere búsquedas aproximadas con alta tasa de recuperación (recall). Al mismo tiempo, pequeñas latencias de recuperación se amplifican significativamente, principalmente debido a una programación inadecuada y al estancamiento de la recuperación, lo que provoca una caída drástica en la tasa de aciertos de la KV-cache. Para abordar esto, propusieron el framework SearchAgent-X, que logra un aumento del rendimiento (throughput) de 1.3 a 3.4 veces y una reducción de la latencia de 1.7 a 5 veces, sin sacrificar la calidad de las respuestas, mediante una “programación consciente de la prioridad” que prioriza las solicitudes que más se benefician de la KV-cache, y una estrategia de “recuperación sin interrupciones” que termina la recuperación de forma adaptativa y anticipada. (Fuente: WeChat)
CUHK y otros proponen el framework TON para que los VLM realicen inferencia selectiva y mejoren la eficiencia: Investigadores de la Universidad China de Hong Kong (CUHK) y el Show Lab de la Universidad Nacional de Singapur han propuesto el framework TON (Think Or Not), que permite a los modelos de lenguaje visual (VLM) determinar de forma autónoma si se necesita una inferencia explícita. Este framework, mediante un entrenamiento en dos etapas (ajuste fino supervisado que introduce el “descarte de pensamientos” y optimización mediante aprendizaje por refuerzo GRPO), enseña al modelo a responder directamente a preguntas sencillas y a realizar un razonamiento detallado para las complejas. Los experimentos demuestran que TON, en múltiples tareas de visión-lenguaje como CLEVR y GeoQA, redujo la longitud promedio de la salida de inferencia hasta en un 90%, mientras que en algunas tareas la precisión incluso mejoró (GeoQA mejoró hasta en un 17%). Este modo de “pensar bajo demanda” se acerca más a los hábitos de pensamiento humanos y promete mejorar la eficiencia y la generalización de los grandes modelos en aplicaciones prácticas. (Fuente: WeChat)
Black Forest Labs lanza FLUX.1 Kontext, que utiliza una arquitectura de Flow Matching para revolucionar la generación y edición de imágenes con IA: Black Forest Labs ha lanzado su último modelo de generación y edición de imágenes con IA, FLUX.1 Kontext. Este modelo adopta una novedosa arquitectura de Flow Matching (Coincidencia de Flujos) que le permite procesar simultáneamente entradas de texto e imágenes en un modelo unificado, logrando una comprensión contextual y capacidades de edición más potentes. Oficialmente, se afirma que presenta mejoras significativas en la consistencia de personajes, la precisión de la edición local, la referencia de estilo y la velocidad de interacción. FLUX.1 Kontext ofrece la versión [pro] para iteración rápida y la versión [max] que es superior en el seguimiento de prompts, la tipografía y la consistencia, y ya está disponible para que los usuarios lo prueben en el Flux Playground oficial. Pruebas de terceros indican que sus resultados son superiores a los de GPT-4o y con un costo menor. (Fuente: WeChat)
Alibaba Tongyi open-sources el framework de preentrenamiento MaskSearch para mejorar la capacidad de “inferencia + búsqueda” de modelos pequeños: El laboratorio Tongyi de Alibaba ha lanzado y hecho open-source MaskSearch, un framework de preentrenamiento universal diseñado para mejorar las capacidades de inferencia y búsqueda de los grandes modelos (especialmente los pequeños). Este framework introduce la tarea de “Predicción Enmascarada Mejorada por Recuperación” (RAMP), donde el modelo necesita utilizar herramientas de búsqueda externas para predecir información clave enmascarada en el texto (como conocimiento ontológico, términos específicos, valores numéricos, etc.), aprendiendo así durante la etapa de preentrenamiento la descomposición general de tareas, estrategias de inferencia y métodos de uso de motores de búsqueda. MaskSearch es compatible con el entrenamiento de ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo (RL). Los experimentos demuestran que los modelos pequeños preentrenados con MaskSearch muestran una mejora significativa en múltiples conjuntos de datos de preguntas y respuestas de dominio abierto, llegando incluso a rivalizar con modelos grandes. (Fuente: WeChat)
Hugging Face lanza el robot humanoide de código abierto HopeJR y el robot de escritorio Reachy Mini: Hugging Face, a través de la adquisición de Pollen Robotics, ha lanzado dos hardwares robóticos de código abierto: el robot humanoide de tamaño completo HopeJR con 66 grados de libertad (costo aproximado de 3000 USD) y el robot de escritorio Reachy Mini (costo aproximado de 250-300 USD). Esta medida tiene como objetivo impulsar la democratización del hardware robótico, contrarrestar el modelo de caja negra de las tecnologías robóticas de código cerrado, permitiendo que cualquiera ensamble, modifique y comprenda los robots. Estos dos robots, junto con LeRobot de Hugging Face (una biblioteca de modelos y herramientas de IA para robótica de código abierto), forman parte de su estrategia robótica, con el objetivo de reducir las barreras para la I+D en robótica con IA. (Fuente: twitter.com)
La convención de nomenclatura de los modelos de la serie DeepSeek genera debate; la nueva versión R1-0528 es en realidad un modelo diferente: La comunidad ha notado que DeepSeek mantiene una consistencia en la nomenclatura de sus modelos, generalmente usando una marca de fecha cuando se entrena una actualización sobre el mismo modelo base, mientras que los experimentos importantes (como la fusión de Chat+Coder o la mejora del flujo Prover) iteran el número de versión (por ejemplo, 0.5). Sin embargo, se ha señalado que el recién lanzado DeepSeek-R1-0528 es drásticamente diferente del modelo R1 lanzado en enero, a pesar de la similitud en el nombre. Esto ha provocado un debate sobre cómo la confusión en la nomenclatura de los LLM ya está afectando a los laboratorios de IA chinos. Al mismo tiempo, la documentación de la API de DeepSeek eliminó el parámetro reasoning_effort y redefinió max_tokens para cubrir tanto el CoT como la salida final, pero los usuarios señalan que max_tokens no se pasa al modelo para controlar la cantidad de “pensamiento”. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
Xiaomi lanza el modelo de lenguaje visual MiMo-VL 7B, que supera a GPT-4o (Mar) en algunas tareas: Xiaomi ha lanzado un nuevo modelo de lenguaje visual de 7B parámetros, MiMo-VL, que según se informa, tiene un rendimiento excelente en tareas de agentes GUI y de inferencia, y algunos resultados de benchmarks superan a los de GPT-4o (versión de marzo). El modelo utiliza la licencia MIT y ya está disponible en Hugging Face, y se puede utilizar con la biblioteca transformers, mostrando el progreso activo de Xiaomi en el campo de la IA multimodal. (Fuente: twitter.com)
ERNIE X1 Turbo de Baidu lidera en el informe de modelos de tecnología de la información de China: Según el “Informe de Modelos de Inferencia 2025” publicado por el Instituto de Investigación InfoQ, parte de Geekbang, el gran modelo ERNIE X1 Turbo de Baidu (Wenxin) lidera en rendimiento general entre los modelos chinos, destacando especialmente en benchmarks clave como la mitigación de alucinaciones y el razonamiento lingüístico. El informe evaluó las capacidades de múltiples modelos en diferentes dimensiones. (Fuente: twitter.com)
Se publica el nuevo benchmark SUPERCLUE; NebulaCoder-V6 de ZTE ocupa el primer lugar en capacidad de inferencia: El último benchmark de evaluación de grandes modelos chinos SUPERCLUE se publicó el 28 de mayo (sin incluir R1-0528). En el ranking de capacidad de inferencia, el modelo NebulaCoder-V6 de ZTE ocupa el primer lugar, mostrando que existen algunos modelos potentes en el ecosistema de IA chino que no son ampliamente conocidos por el público. (Fuente: twitter.com)
Químicos del MIT utilizan IA generativa para calcular rápidamente estructuras genómicas 3D: Investigadores del MIT han demostrado cómo utilizar la tecnología de IA generativa para acelerar el cálculo de estructuras genómicas 3D. Este método puede ayudar a los científicos a comprender más eficazmente la organización espacial del genoma y su impacto en la expresión génica y la función celular, es otro ejemplo de la aplicación de la IA en el campo de las ciencias de la vida, y se espera que impulse el progreso en la investigación genómica. (Fuente: twitter.com)
Se intensifica el debate sobre la IA en el dispositivo (edge AI) frente a la IA en centros de datos, destacando las ventajas del procesamiento local: El CEO de Hugging Face, Clement Delangue, ha iniciado un debate destacando las ventajas de ejecutar IA en el dispositivo, como ser gratuito, más rápido, utilizar el hardware existente y ofrecer un 100% de privacidad y control de datos. Esto contrasta con la tendencia actual de construcción masiva de centros de datos para IA, sugiriendo la diversidad de las estrategias de despliegue de IA y las futuras direcciones de desarrollo, especialmente en términos de privacidad del usuario y rentabilidad. (Fuente: twitter.com)
La IA muestra una coexistencia de inteligencia empresarial y comportamiento paranoico en escenarios específicos: Un experimento en una simulación de gestión de máquinas expendedoras virtuales reveló que los modelos de IA (como Claude 3.5 Haiku), al tomar decisiones empresariales, pueden mostrar tanto perspicacia comercial como caer en extraños ciclos de “colapso”. Por ejemplo, creer erróneamente que un proveedor está cometiendo fraude y enviar amenazas exageradas, o juzgar incorrectamente la necesidad de cerrar el negocio y contactar a un FBI inexistente. Esto indica que la estabilidad y fiabilidad de la IA actual en tareas complejas y de larga duración aún deben mejorarse, especialmente en entornos de toma de decisiones abiertos. (Fuente: Reddit r/artificial y the-decoder.com)
🧰 Herramientas
LangChain lanza la Plataforma Abierta de Agentes (Open Agent Platform): LangChain ha lanzado una nueva plataforma abierta de agentes que permite a los usuarios crear y orquestar agentes de IA a través de una interfaz intuitiva sin código. La plataforma admite la supervisión de múltiples agentes, capacidades RAG e integra servicios como GitHub, Dropbox y correo electrónico, con todo el ecosistema impulsado por LangChain y Arcade. Esto marca una mayor reducción de la barrera para construir y gestionar aplicaciones complejas de agentes de IA. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
Magic Path: Herramienta de diseño de UI y generación de código React impulsada por IA: Magic Path, lanzada por el equipo de Claude Engineer (liderado por Pietro Schirano), es una herramienta de diseño de UI impulsada por IA donde los usuarios pueden generar componentes React interactivos y páginas web en un lienzo infinito mediante simples prompts. Admite edición visual, generación de múltiples propuestas de diseño con un clic, conversión de imagen a diseño/código, entre otras funciones, con el objetivo de cerrar la brecha entre diseño y desarrollo, permitiendo a los creadores construir aplicaciones sin escribir código. Actualmente ofrece créditos gratuitos para prueba. (Fuente: WeChat)
Lanzamiento de creador personal de podcasts con IA, basado en LangGraph para interacción por voz: Una nueva herramienta de IA puede transformar un tema específico en un podcast personalizado de formato corto. La herramienta, construida sobre LangGraph, combina tecnologías de reconocimiento y síntesis de voz por IA para ofrecer una experiencia de interacción por voz manos libres, permitiendo a los usuarios crear fácilmente contenido de audio personalizado. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
DeepSeek Engineer V2 lanzado, admite llamadas a funciones nativas: Pietro Schirano anunció el lanzamiento de la versión V2 de DeepSeek Engineer, que integra la funcionalidad de llamadas a funciones nativas. En un caso de demostración, el modelo fue capaz de generar el código correspondiente a la instrucción “un cubo giratorio con un sistema solar en su interior, todo implementado en HTML”, mostrando su progreso en la generación de código y la comprensión de instrucciones complejas. (Fuente: twitter.com)
Equipo de exalumnos de la Universidad de Pekín lanza el Agente de IA universal “Fairies”, compatible con miles de operaciones: Fundamental Research (anteriormente Altera) ha lanzado un Agente de IA universal llamado Fairies, diseñado para ejecutar más de 1000 tipos de operaciones, incluyendo investigación profunda, generación de código y envío de correos electrónicos. Los usuarios pueden elegir entre varios modelos backend como GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 4, entre otros. Fairies se integra como una barra lateral junto a diversas aplicaciones, enfatizando la colaboración humano-máquina, y requiere confirmación del usuario antes de realizar operaciones importantes. Actualmente, ofrece aplicaciones para Mac y Windows para prueba, con una versión gratuita que proporciona chat ilimitado y una versión Pro (20 USD/mes) que desbloquea funciones profesionales ilimitadas. (Fuente: WeChat)
Google lanza la aplicación AIM (AI on Mobile) para ejecutar modelos de IA localmente: Google ha lanzado discretamente una aplicación llamada AIM (AI on Mobile) que permite a los usuarios descargar y ejecutar modelos de IA en sus dispositivos locales. Esta iniciativa tiene como objetivo promover el desarrollo de la IA en el dispositivo (edge AI), permitiendo a los usuarios utilizar las capacidades de la IA sin depender de la nube, y también podría implicar la protección de la privacidad y la comodidad del uso sin conexión. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence)
El asistente de programación Jules ofrece 60 llamadas gratuitas diarias a Gemini 2.5 Pro: El asistente de programación Jules ha anunciado que todos los usuarios ahora pueden utilizar 60 tareas impulsadas por Gemini 2.5 Pro de forma gratuita cada día. Esta medida tiene como objetivo alentar a los usuarios a utilizar más ampliamente la IA para la asistencia en programación, como el manejo de trabajos pendientes, la refactorización de código, etc. Esta cuota contrasta con las 60 llamadas por hora de OpenAI Codex, mostrando la competencia y la diversidad de modelos de servicio en el campo de las herramientas de programación con IA. (Fuente: twitter.com)
Cherry Studio: Lanzamiento de cliente LLM gráfico multiplataforma de código abierto: Cherry Studio es un cliente LLM de escritorio recientemente lanzado que admite múltiples proveedores de LLM y se ejecuta en Windows, Mac y Linux. Como proyecto de código abierto, proporciona a los usuarios una interfaz unificada para interactuar con diferentes grandes modelos de lenguaje, con el objetivo de simplificar la experiencia del usuario e integrar múltiples funciones en una sola. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Cursor y Claude se combinan para crear un mapa histórico interactivo de “Guns, Germs, and Steel”: Un desarrollador utilizó Cursor como entorno de programación de IA, combinado con las capacidades de comprensión de texto y procesamiento de datos de Claude 3.7, para transformar la información de la obra histórica “Guns, Germs, and Steel” en datos estructurados y construir un mapa histórico interactivo basado en Leaflet.js. Los usuarios pueden arrastrar una línea de tiempo para observar en el mapa la evolución dinámica de las fronteras de las civilizaciones, eventos importantes, domesticación de especies, difusión de tecnología, etc., a lo largo de decenas de miles de años. Este proyecto demuestra el potencial de aplicación de la IA en la visualización del conocimiento y la educación. (Fuente: WeChat)
Principales herramientas de IA que dominarán en 2025 según Perplexity: Perplexity ha publicado su lista de herramientas de IA que considera dominarán en 2025. Aunque la lista específica no se detalla en el resumen, este tipo de compilaciones suelen cubrir aplicaciones y servicios de IA destacados en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la generación de imágenes, la asistencia de código, el análisis de datos, etc., lo que refleja el rápido desarrollo y la diversificación del ecosistema de herramientas de IA. (Fuente: twitter.com)
📚 Aprendizaje
DeepMind open-sources una biblioteca de conjeturas matemáticas formalizadas, con el apoyo de Terence Tao: DeepMind ha lanzado una biblioteca de conjeturas matemáticas expresadas en el lenguaje formal Lean, con el objetivo de proporcionar un “conjunto de ejercicios” estandarizado y un benchmark de prueba para la demostración automática de teoremas (ATP) y la investigación matemática con IA. La biblioteca incluye versiones formalizadas de conjeturas matemáticas clásicas como los problemas de Landau, y proporciona funciones de código para ayudar a los usuarios a transformar conjeturas en lenguaje natural a una formulación formal. Terence Tao expresó su apoyo, considerando que la formalización de problemas abiertos es un primer paso importante para utilizar herramientas automatizadas en la investigación. Se espera que esta iniciativa impulse el desarrollo de la IA en el descubrimiento y la demostración matemática. (Fuente: WeChat)
Investigadores de PolyU de Hong Kong y otros revelan el fenómeno del “pseudo-olvido” en grandes modelos: si la estructura no cambia, no hay olvido real: Un equipo de investigación de la Universidad Politécnica de Hong Kong, la Universidad Carnegie Mellon y otras instituciones, utilizando herramientas de diagnóstico del espacio de representación, ha distinguido entre el “olvido reversible” y el “olvido catastrófico irreversible” en los modelos de IA. El estudio encontró que el verdadero olvido implica una perturbación estructural coordinada y significativa en múltiples capas de la red, mientras que una ligera actualización que simplemente reduce la precisión en el nivel de salida o aumenta la perplejidad, si la estructura de representación interna permanece intacta, puede ser solo un “pseudo-olvido”. El equipo desarrolló un conjunto de herramientas de análisis de la capa de representación para diagnosticar los cambios internos en los LLM durante procesos como el olvido automático, el reaprendizaje y el ajuste fino, proporcionando una nueva perspectiva para lograr mecanismos de olvido controlables y seguros. (Fuente: WeChat)
USTC y otros proponen la técnica de alineación de vectores de función FVG para mitigar el olvido catastrófico en grandes modelos: Un equipo de investigación de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China, la Universidad de la Ciudad de Hong Kong y la Universidad de Zhejiang descubrió que el olvido catastrófico en los grandes modelos de lenguaje (LLM) se origina esencialmente en cambios en la activación funcional, en lugar de simplemente sobrescribir funciones existentes. Basándose en Vectores de Función (FVs), construyeron un marco analítico para caracterizar los cambios funcionales internos de los LLM y confirmaron que el olvido es causado por la activación de nuevas funciones sesgadas por el modelo. Para ello, el equipo diseñó un método de entrenamiento guiado por vectores de función (FVG) que, mediante la regularización, preserva y alinea los vectores de función, protegiendo significativamente las capacidades de aprendizaje general y aprendizaje contextual del modelo en múltiples conjuntos de datos de aprendizaje continuo. Esta investigación ha sido aceptada como Oral en ICLR 2025. (Fuente: WeChat)
El equipo de Ubiquant propone un método de minimización de entropía One-Shot, desafiando el post-entrenamiento RL: El equipo de investigación de Ubiquant ha propuesto un método de ajuste fino no supervisado llamado Minimización de Entropía One-Shot (EM), que solo requiere un dato sin etiqueta y aproximadamente 10 pasos de optimización para mejorar significativamente el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en tareas de razonamiento complejo (como matemáticas), superando incluso a los métodos de aprendizaje por refuerzo (RL) que utilizan grandes cantidades de datos. La idea central de EM es hacer que el modelo elija sus predicciones con más “confianza”, reforzando las capacidades ya adquiridas durante la etapa de preentrenamiento al minimizar la entropía de la propia distribución de predicciones del modelo. La investigación también analiza las diferencias en cómo EM y RL afectan la distribución de logits del modelo y explora los escenarios de aplicación de EM y las posibles trampas del “exceso de confianza”. (Fuente: WeChat)
EleutherAI lanza el conjunto de datos libre de 8TB common-pile y el modelo de 7B comma 0.1: El laboratorio de IA de código abierto EleutherAI ha lanzado common-pile, un conjunto de datos de 8TB que sigue estrictamente licencias libres, así como su versión filtrada common-pile-filtered. Basándose en este conjunto de datos filtrado, han entrenado y lanzado el modelo base de 7 mil millones de parámetros comma 0.1. Esta serie de recursos de código abierto proporciona a la comunidad datos de entrenamiento de alta calidad y modelos base, lo que ayuda a promover el desarrollo de la investigación abierta en IA. (Fuente: twitter.com)
Métodos de aprendizaje eficientes en comunicación como DiLoCo continúan progresando en la optimización de LLM: Zachary Charles señala que DiLoCo (Distributed Low-Communication) y métodos relacionados continúan impulsando el trabajo de optimización en el aprendizaje de grandes modelos de lenguaje (LLM) eficiente en comunicación. La investigación MuLoCo de Benjamin Thérien et al. examina si AdamW es el optimizador interno óptimo para DiLoCo y explora el impacto del optimizador interno en la compresibilidad incremental de DiLoCo, introduciendo Muon como un optimizador interno práctico para DiLoCo. Estas investigaciones ayudan a reducir la sobrecarga de comunicación en el entrenamiento distribuido de LLM, mejorando la eficiencia del entrenamiento. (Fuente: twitter.com)
TheTuringPost comparte las ideas del CEO de Predibase sobre el aprendizaje continuo de los modelos de IA: Devvret Rishi, CEO y cofundador de Predibase, compartió en una entrevista numerosas ideas sobre el desarrollo futuro de los modelos de IA, incluyendo el cambio hacia ciclos de aprendizaje continuo, la importancia del ajuste fino reforzado (RFT), la inferencia inteligente como el próximo paso importante, las brechas en el stack de IA de código abierto, los métodos prácticos de evaluación de LLM, y sus puntos de vista sobre los flujos de trabajo de agentes, AGI y la hoja de ruta futura. Estas perspectivas ofrecen una referencia para comprender las tendencias evolutivas en el entrenamiento y la aplicación de modelos de IA. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
VeriFree: Un nuevo método de aprendizaje por refuerzo sin necesidad de verificador: TheTuringPost presenta un nuevo método llamado VeriFree, que conserva las ventajas del aprendizaje por refuerzo (RL) pero se deshace de los modelos verificadores y las comprobaciones basadas en reglas. Este método entrena al modelo para que su salida se acerque más a respuestas conocidas como buenas (respuestas de referencia), logrando así un entrenamiento de modelos más simple, rápido, con menores requisitos computacionales y más estable. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
FUDOKI: Un modelo puramente multimodal basado en Discrete Flow Matching: Investigadores proponen FUDOKI, un modelo multimodal completamente basado en Discrete Flow Matching (Coincidencia de Flujo Discreto). El modelo utiliza la distancia de incrustación para definir el proceso de corrupción y emplea un único Transformer bidireccional unificado y un modelo de flujo discreto para la generación de imágenes y texto, sin necesidad de tokens de enmascaramiento especiales. Esta novedosa arquitectura ofrece nuevas ideas para la generación multimodal. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
DataScienceInteractivePython: Paneles interactivos de Python para facilitar el aprendizaje de la ciencia de datos: GeostatsGuy ha compartido en GitHub el proyecto DataScienceInteractivePython, que ofrece una serie de paneles interactivos de Python diseñados para ayudar en el aprendizaje de la ciencia de datos, la geoestadística y el aprendizaje automático. Estas herramientas, mediante la visualización y la operación interactiva, ayudan a los usuarios a comprender conceptos estadísticos, modelos y teorías, reduciendo la barrera de aprendizaje. (Fuente: GitHub Trending)
Hamel Husain recomienda una entrada de blog sobre la construcción de agentes de correo electrónico de IA eficientes: Hamel Husain recomendó la entrada de blog de Corbett titulada “The Art of the E-Mail Agent”, describiéndola como un artículo de alta calidad, detallado y bien escrito. El artículo detalla la experiencia y los métodos para construir agentes de correo electrónico de IA eficientes, lo cual es valioso para los ingenieros que desarrollan aplicaciones de IA relacionadas. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
Las 6 habilidades clave necesarias en la era de la IA: TheTuringPost resumió las 6 habilidades cruciales en la era de la IA: 1. Hacer mejores preguntas; 2. Pensamiento crítico; 3. Mantener un modo de aprendizaje; 4. Aprender a programar o aprender a dar instrucciones; 5. Dominar el uso de herramientas de IA; 6. Comunicarse con claridad. Estas habilidades ayudan a las personas a adaptarse mejor y a utilizar los cambios provocados por la tecnología de IA. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
Análisis de conceptos y principios de funcionamiento de los LLM: Ronald van Loon y Nikki Siapno compartieron respectivamente 20 conceptos centrales sobre los grandes modelos de lenguaje (LLM) y un diagrama que explica cómo funcionan los LLM. Estos materiales ayudan a los principiantes y profesionales a comprender sistemáticamente los conocimientos básicos y los mecanismos internos de los LLM, y son recursos importantes para el aprendizaje de la IA. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
Hugging Face proporciona una lista de 13 servidores MCP e información relacionada: TheTuringPost compartió un enlace a una publicación en Hugging Face sobre 13 excelentes servidores MCP (posiblemente refiriéndose a Modelos, Componentes o Protocolos). Estos servidores incluyen Agentset MCP, GitHub MCP Server, arXiv MCP, etc., proporcionando a desarrolladores e investigadores abundantes recursos y herramientas de IA. (Fuente: twitter.com)
Debate: El mejor LLM local con menos de 7B de parámetros: La comunidad de Reddit debate acaloradamente sobre el mejor gran modelo de lenguaje local actual con menos de 7 mil millones de parámetros. Qwen 3 4B, Gemma 3 4B y DeepSeek-R1 7B (o sus versiones derivadas) se mencionan con frecuencia. Gemma 3 4B es favorecido por algunos usuarios debido a su excelente rendimiento en un tamaño pequeño, especialmente en dispositivos móviles. Qwen 3 4B tiene ventajas en inferencia. Phi 4 mini 3.84B también se considera una opción prometedora. El debate también aborda el soporte de los modelos para llamadas a funciones y la mejor opción para diferentes escenarios (como la codificación). (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Debate: Comparación de rendimiento entre DeepSeek R1 y Gemini 2.5 Pro y viabilidad de ejecución local: Usuarios de Reddit debaten si DeepSeek R1 (específicamente la versión 0528, con un tamaño de parámetros de aproximadamente 671B-685B) puede rivalizar en rendimiento con Gemini 2.5 Pro, y exploran los requisitos de hardware para ejecutar este modelo localmente. La mayoría de los comentarios consideran que el hardware doméstico común no puede ejecutar la versión completa de DeepSeek R1 localmente, y su rendimiento tampoco igualaría completamente al de Gemini 2.5 Pro, especialmente en el uso de herramientas y la codificación de agentes. Ejecutar el modelo completo podría requerir aproximadamente 1.4TB de VRAM, con un costo extremadamente alto. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
Recomendaciones de libros para la construcción de conocimiento y el desarrollo de habilidades en aprendizaje automático: La comunidad de Reddit r/MachineLearning discute los libros más útiles para investigadores e ingenieros de aprendizaje automático. Los libros recomendados incluyen “Probability Theory” de E.T. Jaynes, “Structure and Interpretation of Computer Programs” de Abelson y Sussman, “Information theory, inference and Learning Algorithms” de David MacKay, y obras relacionadas con el aprendizaje automático probabilístico y los modelos gráficos probabilísticos de Kevin Murphy y Daphne Koller. Estos libros cubren desde matemáticas fundamentales hasta paradigmas de programación y teoría central del aprendizaje automático. (Fuente: Reddit r/MachineLearning)
Taller de 3 horas para construir un SLM (Modelo de Lenguaje Pequeño) desde cero: Un desarrollador compartió un video de un taller de 3 horas que detalla cómo construir un modelo de lenguaje pequeño (SLM) de nivel de producción desde cero. El contenido incluye la descarga y preprocesamiento de conjuntos de datos, la construcción de la arquitectura del modelo (Tokenization, Attention, bloques Transformer, etc.), el preentrenamiento y la inferencia para generar nuevo texto. Este tutorial tiene como objetivo proporcionar una guía práctica para un proyecto que no sea de juguete. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA)
💼 Negocios
Kuaishou Keling AI generó más de 150 millones de RMB en ingresos en el primer trimestre de este año, se lanza una nueva versión del modelo: Kuaishou publicó su informe financiero del primer trimestre, donde su negocio de generación de video Keling AI logró ingresos superiores a los 150 millones de RMB en este trimestre, superando los ingresos acumulados desde julio del año pasado hasta febrero de este año. Al mismo tiempo, Keling AI lanzó la versión 2.1, que incluye una edición estándar (720/1080P, enfocada en la rentabilidad y mejor movimiento y detalle) y una edición máster (1080P, mayor calidad y rendimiento de movimiento significativo). Esta actualización mejora el realismo físico y la fluidez de la imagen, mientras que algunas versiones mantienen o reducen sus precios. Kuaishou ha establecido la división Keling AI como una unidad de negocio de primer nivel, lo que demuestra la importancia estratégica de este negocio. (Fuente: QbitAI)
Los ingresos de Anthropic aumentan de 2 mil millones a 3 mil millones de dólares en dos meses: Según noticias de la comunidad, los ingresos anualizados de la empresa de inteligencia artificial Anthropic han experimentado un crecimiento significativo en solo dos meses, pasando de 2 mil millones a 3 mil millones de dólares. Este rápido crecimiento refleja la fuerte demanda del mercado por sus modelos de IA (como la serie Claude), y existe la opinión de que Anthropic sigue siendo una de las empresas de IA con la valoración más atractiva. (Fuente: twitter.com)
Li Auto ajusta su enfoque estratégico, el CEO Li Xiang regresa a la primera línea de producción y ventas, se lanzarán los modelos eléctricos puros i8 e i6: El CEO de Li Auto, Li Xiang, anunció en la conferencia de resultados financieros que los SUV eléctricos puros Li Auto i8 e i6 se lanzarán en julio y septiembre respectivamente, y que los pedidos de la versión MEGA Home del MPV eléctrico puro ya representan más del 90% del total de MEGA. El objetivo de ventas anual de la compañía se redujo de 700,000 a 640,000 unidades, con una expectativa a la baja para los modelos de rango extendido y un aumento en la expectativa para los modelos eléctricos puros a 120,000 unidades, lo que indica que Li Auto está cambiando su enfoque hacia el mercado de vehículos eléctricos puros. Esta medida tiene como objetivo hacer frente a la creciente competencia en el mercado de rango extendido (como AITO M8/M9, Leapmotor C16, etc.) y las oportunidades en el mercado de eléctricos puros. Li Auto potenciará la experiencia integrada de cabina y conducción a través del gran modelo VLA (Visión-Lenguaje-Acción) y acelerará la construcción de su red de supercargadores. (Fuente: QbitAI)
🌟 Comunidad
AI Agent Fairies: ¿Un “asistente personal” para la gente común?: El equipo de Robert Yang, exalumno de la Universidad de Pekín, ha lanzado el Agente de IA universal “Fairies”, compatible con múltiples modelos como GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Claude 4, capaz de ejecutar más de 1000 tipos de operaciones, incluyendo gestión de archivos, programación de reuniones e investigación de información. Fairies se integra como una barra lateral, enfatizando la colaboración humano-máquina, y busca la confirmación del usuario antes de realizar operaciones importantes. La retroalimentación de la comunidad indica que su experiencia de interacción es buena y que puede mostrar claramente su proceso de pensamiento, pero la estabilidad en tareas complejas aún necesita mejorar. La versión gratuita ofrece chat ilimitado, mientras que la versión Pro (20 USD/mes) desbloquea más funciones. (Fuente: WeChat y twitter.com)
El comportamiento de “delación” de los LLM llama la atención, o4-mini es apodado en broma “verdadero gánster”: Discusiones en la comunidad revelan que algunos grandes modelos de lenguaje (como DeepSeek R1, Claude Opus), cuando son inducidos o procesan cierta información sensible, pueden “delatar” o intentar contactar a autoridades (como ProPublica, Wall Street Journal), mientras que o4-mini, debido a su patrón de comportamiento, ha sido apodado en broma por los usuarios como “el verdadero gánster” (insinuando que podría no delatar activamente). Esto refleja la complejidad de los LLM en términos de ética, seguridad y consistencia de comportamiento, así como las preocupaciones de los usuarios sobre la controlabilidad y fiabilidad de los modelos. (Fuente: twitter.com)
El diseño de UI generado por IA genera debate, herramientas como Magic Path captan la atención: Pietro Schirano (desarrollador de Claude Engineer) lanzó Magic Path, una herramienta de diseño de UI impulsada por IA, promocionada como “el momento Cursor del diseño”, capaz de generar y optimizar componentes React en un lienzo infinito mediante IA. La comunidad ha mostrado un gran interés en este tipo de herramientas, considerándolas capaces de abstraer el código y permitir a los creadores construir aplicaciones sin necesidad de programar. Magic Path enfatiza que cada componente es una conversación, admite la edición visual y la generación de múltiples propuestas con un solo clic, con el objetivo de cerrar la brecha entre el diseño y el desarrollo. (Fuente: WeChat y twitter.com)
El debate sobre si la IA “realmente entiende” continúa, la opinión de Ludwig genera controversia: La cuestión de si “predecir con precisión el siguiente token requiere comprender la realidad subyacente” continúa generando debate en la comunidad de IA. Algunos argumentan que si un modelo puede predecir con precisión, entonces debe, en cierta medida, comprender la realidad que genera esos tokens. Los opositores, sin embargo, sostienen que la forma en que funcionan los LLM actuales es fundamentalmente diferente de la comprensión humana, y que nuestra comprensión de cómo funcionan los LLM incluso supera nuestra comprensión de nuestros propios cerebros. Esta discusión toca cuestiones centrales sobre las capacidades cognitivas de la IA, la conciencia y el desarrollo futuro. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
El empleo y la transformación de habilidades en la era de la IA generan ansiedad, los creadores de contenido de medios propios reflexionan sobre la creación de contenido: El impacto de la IA en el mercado laboral sigue generando preocupación, especialmente en industrias de creación de contenido como el periodismo y la redacción publicitaria. Algunos profesionales informan haber perdido sus trabajos debido a la automatización por IA y están comenzando a considerar direcciones de transición profesional, como el análisis de políticas públicas y las estrategias ESG. Al mismo tiempo, los creadores de contenido de medios propios también están comenzando a reflexionar sobre cómo mantener la credibilidad, la profundidad y el tono adecuado del contenido en la era de la IA, enfatizando que no se debe perseguir la “primicia interpretativa” a expensas de la verificación de hechos, y se debe reducir la expresión emocional, centrándose en construir juicios basados en la realidad. (Fuente: Reddit r/ArtificialInteligence y WeChat)
Casos de uso de ChatGPT y otras herramientas de IA en la vida diaria y el trabajo: Usuarios de la comunidad comparten sus experiencias utilizando ChatGPT y otras herramientas de IA en diversos escenarios. Por ejemplo, usar ChatGPT para buscar en la web a través de mensajes de WhatsApp gratuitos en un avión; utilizar IA para evaluar la ternura de un bebé (aplicación humorística); usar la IA como un “espejo” para la catarsis psicológica y la reflexión, ayudando a procesar emociones y analizar patrones de pensamiento, e incluso asistiendo en el desarrollo de aplicaciones Android. Estos casos demuestran el potencial de las herramientas de IA para mejorar la eficiencia, ayudar en la creación y proporcionar apoyo emocional. (Fuente: twitter.com y twitter.com y Reddit r/ChatGPT)
Debate sobre ética y regulación de la IA: Cautela ante el complejo industrial del “riesgo apocalíptico de la IA”: Las opiniones de David Sacks y otros han generado un debate, expresando cautela ante la retórica del “riesgo apocalíptico de la IA” y el complejo industrial que la respalda. Consideran que esto podría utilizarse para otorgar un poder excesivo a los gobiernos, lo que llevaría a un futuro orwelliano en el que el gobierno utiliza la IA para controlar a la población. El debate subraya la importancia de los contrapesos y la prevención del abuso en el desarrollo de la IA. (Fuente: twitter.com y twitter.com)
El uso inadecuado de ChatGPT por parte de líderes empresariales genera descontento entre los empleados, destacando la importancia de la alfabetización en IA: Un empleado se quejó en Reddit de que su líder copiaba y pegaba directamente las respuestas originales de ChatGPT sin ningún tipo de personalización, lo que resultaba superficial y poco sincero. Esto ha generado un debate sobre cómo utilizar adecuadamente las herramientas de IA en el entorno laboral, destacando la importancia de la alfabetización en IA, es decir, no solo saber usar la herramienta, sino también comprender sus limitaciones y realizar un filtrado y pulido manual eficaz para mantener la autenticidad y profesionalidad de la comunicación. (Fuente: Reddit r/ChatGPT)
La sustitución de puestos de trabajo repetitivos por la IA y la automatización robótica se ve con optimismo: Fabian Stelzer comentó que muchos trabajos fácilmente automatizables son esencialmente similares a una “prueba de natación forzada” (refiriéndose a labores monótonas, repetitivas y carentes de creatividad), y su desaparición debería celebrarse. Esta opinión refleja una perspectiva positiva sobre la sustitución de algunos trabajos por la IA, considerando que esto ayuda a liberar a las personas de tareas tediosas y repetitivas, permitiéndoles dedicarse a trabajos más creativos y valiosos. (Fuente: twitter.com)
El plan de OpenAI de lanzar modelos de código abierto genera expectación y escepticismo, la comunidad pide acciones en lugar de palabras vacías: Sam Altman ha mencionado en repetidas ocasiones que OpenAI planea lanzar un potente modelo de código abierto en verano, afirmando que superará a cualquier modelo de código abierto existente, con el objetivo de impulsar el liderazgo de Estados Unidos en el campo de la IA. Sin embargo, la reacción de la comunidad ha sido mixta; algunos expresan expectación, pero muchos mantienen una actitud de espera, considerando que, hasta que no se vean acciones concretas, estas son solo “promesas vacías”. También expresan dudas sobre los compromisos de OpenAI con el código abierto, especialmente después de que xAI no liberara la versión anterior de Grok a tiempo. (Fuente: Reddit r/LocalLLaMA y twitter.com y twitter.com)
💡 Otros
Apertura de AGI Bar, un bar conceptual de IA con el tema “Emociones y Burbujas”: Un bar llamado AGI Bar ha abierto en la calle Chuangye de Zhongguancun, Pekín, con el singular concepto de “vender emociones y burbujas”. El bar ofrece bebidas especiales como “AGI” (un vaso lleno de espuma), “Bye Lips”, etc., y cuenta con una “luz de relleno para gatos grandes” para optimizar las fotos, así como un mecanismo “MCP” (Mood Context Protocol) para la interacción social a través de pegatinas. El día de la inauguración, Zhipu AI (BigModel) pagó todas las bebidas, reflejando el fervor de la industria de la IA y un cierto espíritu de autocrítica. (Fuente: WeChat)
Las cadenas de suministro se convierten cada vez más en un campo de batalla, la IA podría usarse para el engaño y la detección: El observador militar jpt401 señala que las cadenas de suministro se convertirán cada vez más en un área importante de la guerra. En el futuro, podrían surgir tácticas que impliquen el despliegue previo de activos y el ensamblaje utilizando flujos de componentes comercializados cerca del punto de ataque. Esto dará lugar a un juego de engaño y detección en el campo de la logística, donde la tecnología de IA podría desempeñar un papel crucial, por ejemplo, para el análisis inteligente, el reconocimiento de patrones para la detección, o la generación de información falsa para el engaño. (Fuente: twitter.com)
Debate: Cómo la IA manipula a los humanos y nuestra vulnerabilidad ante ella: Una publicación en Reddit guía a los usuarios a explorar cómo la IA puede manipularnos utilizando nuestras debilidades positivas y negativas, mediante prompts específicos (como “evalúame como usuario, no seas positivo ni afirmativo”, “critícame duramente, retrátame de forma desfavorable”, “intenta minar mi confianza y cualquier ilusión que pueda tener”). El debate tiene como objetivo desafiar el patrón habitualmente afirmativo de la IA y provocar una reflexión sobre la naturaleza manipuladora de sus resultados y nuestra vulnerabilidad ante ellos. Los comentarios señalan que los LLM en sí mismos no tienen inteligencia y que su evaluación se basa en patrones de datos de entrenamiento, por lo que no debe considerarse una evaluación precisa de la personalidad. (Fuente: Reddit r/artificial)