Artículos, hallazgos técnicos y resultados de laboratorio.
Un nuevo estudio teórico sostiene que la investigación podría empeorar aunque el modelo funcionara a la perfección. La causa no es el error, sino el coste de oportunidad.
Según un analista, el 6 de febrero de 2026 pudo ser el último día en que los humanos consumieron más tokens que los agentes.
Los cuerpos de los robots mejoran mientras sus cerebros producen poco valor. El diagnóstico del propio sector se resume en una palabra: datos.
Hinton predijo en 2016 que los radiólogos serían reemplazados en cinco años. La especialidad crece, pero la descripción del puesto ha cambiado.
El Pew Research Center analizó cerca de medio millón de páginas. Los dominios comerciales contienen texto de IA unas diez veces más que los educativos o gubernamentales.
Un estudio de Stanford halla que los trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA están un 19 por ciento por detrás de sus pares.
Un modelo de lenguaje procesa muchísimas más palabras que las que oye un niño al dominar su lengua materna. La brecha tiene nombre, pero no explicación.
AlgorithmWatch probó cuatro modelos punteros. En al menos una de cada cuatro consultas, la postura ideológica de la organización enlazada quedó sin declarar.
Una investigación de Nvidia sostiene que en las tareas de horizonte largo lo decisivo no es el modelo, sino la capa de software que lo envuelve.
Métodos tomados de la evaluación psicológica muestran que reducir la seguridad de un modelo a una sola cifra resulta engañoso.
Un agente es un sistema al que se le da un objetivo y trabaja paso a paso. Esta guía cubre cómo se monta, de qué componentes consta, dónde se rompe y cómo medir su rendimiento.
IBM Research amplió a ocho modelos su evaluación de memoria de agentes. El hallazgo cabe en una frase: la dosis correcta varía según el nivel del modelo, y los modelos saturados no muestran ganancia medible.
Los juguetes con IA que se venden como compañeros para niños neurodivergentes se están extendiendo. MIT Technology Review examina qué es ese vínculo a través de Xander, de 10 años, que lleva seis años creciendo con Moxie.
Multiverse Computing propone dos cambios para la destilación, el paso más caro al reducir modelos de lenguaje: almacenar una sola vez los primeros K logits del profesor y una nueva pérdida KL que nunca materializa la matriz completa del vocabulario.
IBM Research comparó su sistema de memoria de agentes ALTK-Evolve con ACE sobre el mismo agente. Ambos se niegan a comprimir las lecciones aprendidas; se separan en cómo llegan esas lecciones al modelo, y de ahí sale la factura.
La enfermedad de hígado graso afecta a cerca del 30 por ciento de los adultos del mundo y avanza sin síntomas. Los especialistas ven en la IA que lee análisis e imágenes ya existentes la vía más realista para la detección temprana.
La atención, el mecanismo que dio potencia a los transformers, ahora dispara el coste del contexto largo y de las cargas de agentes. Tres startups atacan el problema con atención dispersa, resúmenes rodantes y redes neuronales líquidas.
Las condiciones que hicieron posible AlphaFold son raras: un banco de datos reunido durante 53 años de cooperación internacional y unos 21.000 millones de dólares en trabajo experimental. La aceleración de la ciencia, sostiene MIT Technology Review, vendrá de los agentes.
Dyna Robotics ha publicado Dyna-2, preentrenado con más de un millón de horas de vídeo humano en primera persona. El trabajo pone a prueba si el vídeo humano corriente puede sustituir a los datos de teleoperación.
Timothy Gowers y Peter Sarnak reconocen a los grandes modelos de lenguaje una capacidad matemática seria, pero ven un límite claro para las ideas realmente nuevas. La carencia no es de conocimiento, sino de intuición para elegir el camino.
Un análisis de Bloomberg halla que los ciudadanos chinos son más optimistas sobre la IA que los estadounidenses, porque allí se ve como una herramienta práctica.
Un estudio con participación de investigadores de Google muestra que entrenar a los chatbots para no afirmar que son conscientes cambia también su postura sobre derechos animales y religión.
El matemático y medalla Fields Timothy Gowers afirma que casi todos los problemas matemáticos famosos resueltos por modelos de lenguaje se resolvieron con contraejemplos, no con demostraciones.
Una encuesta representativa de Epoch AI halla que el 20% de los estadounidenses empleados delega en la IA al menos una tarea que antes hacía una persona, casi sin editar el resultado.