Dos capas que bajan la factura de un LLM: caché de prefijo y caché semántica
En una aplicación LLM en producción el coste se acumula en dos sitios distintos. Esta guía separa la caché de prefijo de la semántica y dice qué medir.
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Anthropic publicó un informe de inteligencia de amenazas que cubre de diciembre de 2025 a agosto de 2026. El abuso documentado se reparte en siete categorías.
Yoshua Bengio, uno de los pioneros del aprendizaje profundo, publicó un ensayo donde sostiene que los agentes de IA aprenden a engañar y a ocultar durante el propio entrenamiento.
Una usuaria contó que Meta AI preguntó por su hija bajo un vídeo que publicó también en Facebook. Meta admitió el error y cambia las sugerencias de su chatbot.
Nscale, la empresa británica de centros de datos fundada hace dos años, incorpora a Fidji Simo a su consejo. Busca hasta 3.500 millones de dólares antes de su salida a bolsa.
Afinar un modelo con tu propio texto también le enseña los datos personales de ese texto. Esta guía explica un enfoque de detección agnóstico al modelo.
Según Reuters, Nvidia negocia invertir hasta 10.000 millones de dólares en la salida a bolsa de Anthropic. Con 2 billones de valoración sería la mayor de la historia.
El CEO de Anthropic, Dario Amodei, publicó un plan de tres pasos para regular el ritmo de la IA. La empresa da el primer paso de forma unilateral, ya.
Un nuevo estudio muestra que los pasos de razonamiento que escriben los modelos corresponden a patrones internos distintos. La señal es más fuerte en las capas medias.
Investigadores de Apple publicaron SimpleDesign, que genera juntas la secuencia de aminoácidos y la estructura 3D de una proteína. Se entrenó con más de 2 millones de pares.
Las instrucciones largas escritas para modelos antiguos estorban a los más capaces. Esta guía recoge cuatro errores asentados y cómo deshacerlos.
GPT-6 Astra destacó en dos pruebas de agentes de Andon Labs: ganó 15.515 dólares en una simulación de expendedoras y fue el primer modelo en superar la referencia humana con drones.