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DJ Python

La música de DJ Python muestra una evolución en su sonido, manteniendo una identidad propia a través de sus lanzamientos. Su nuevo EP, “to accomplish many things”, combina elementos americanos y trap con atmósferas relajantes y emotivas. El artista continúa explorando la mezcla de géneros, reafirmando su enfoque en la identidad sonora.

Periodista: Miguel Pardo

LEGO-Robots, Priester de la Rave y Pájaros de la Muerte

La noticia destaca la convergencia de temas en la cultura y la música electrónica, mencionando a Daft Punk como set de LEGO y a Martin Gore y Kylie Minogue en el contexto de la música de baile. Se hace referencia a la muerte de Juan Atkins y a otros temas musicales y artistas relevantes en el ámbito electrónico.

Periodista: Franz Mauerer

DJ Descubre y Publica Mezcla Perdida de Daft Punk de los 90

Un DJ inglés, Ralph Lawson, restauró y lanzó una mezcla perdida de Daft Punk de treinta años y una hora que había estado archivada desde 1997. El DJ descubrió la cinta mohosa y rasgada en una colección personal, la cual fue enviada a especialistas para su digitalización. Lawson afirmó que la mezcla no era la conocida 'Essential Mix' de 1997 y que Daft Punk utilizó vinilo, sin añadir compresión, para preservar su sonido característico.

Periodista: Travis Bland

Personas mencionadas

El DJ francés Kavinsky ha muerto

El DJ francés Kavinsky ha fallecido a los 50 años. Se ha iniciado una investigación para determinar la causa de la muerte, sin que se hayan encontrado circunstancias sospechosas. Su carrera incluye éxitos como la canción Nightcall, que fue la banda sonora de la película Drive y fue interpretada en los Juegos Olímpicos de París 2024.

Periodista: Jim Knutsson

Muere el DJ estadounidense Juan Atkins: Fue encontrado inconsciente en un hotel de CDMX

El DJ y productor estadounidense Juan Atkins falleció a los 64 años tras ser encontrado inconsciente en un hotel de la Ciudad de México. Su agencia confirmó su presencia en la capital mexicana para una presentación y destacó la profunda relación personal que existía entre él y su representante, describiéndolo como un vínculo familiar. Se recordó su papel como pionero del techno de Detroit, destacando su contribución a la música electrónica.

Periodista: Redacción

Entrevista /// Mietze Conte: Felicidad pura en el dancefloor

El DJ Mietze Conte describe su música como una búsqueda de felicidad en el dancefloor, buscando la euforia y la conexión emocional con el público. Habla sobre la magia de la música y la importancia de la libertad en el baile. Anuncia su nuevo álbum "(L)ove(I)s(F)or(E)veryone", enfocado en la emoción y la lírica.

Periodista: moonman

Watch: FEAR FACTORY presenta el nuevo sencillo 'Detonizer' en Nashville

FEAR FACTORY lanzó su nuevo sencillo "Detonizer" como parte de su álbum "Roboticist", destacando la incorporación del vocalista Milo Silvestro. La banda enfatiza que el nuevo disco mantiene el sonido clásico de FEAR FACTORY mientras introduce elementos modernos e innovadores. Dino Cazares y Milo Silvestro detallaron el proceso creativo, incluyendo la incorporación de efectos vocales y la influencia de Burton C. Bell.

Periodista: Blabbermouth

Muere Juan Atkins, el creador del techno que imaginó a qué sonaría el futuro

Juan Atkins, creador del techno, ha fallecido a los 64 años. Su legado incluye la creación de géneros musicales y la influencia en la cultura del baile, siendo pionero en el uso del término "techno". Diversos amigos y colegas han expresado su profundo impacto en la escena musical.

Periodista: Juan Velasco

Adiós a Juan Atkins, muerto uno de los padres de la música techno: tenía 64 años

Juan Atkins, figura clave en la música techno de Detroit, falleció a los 64 años. Es reconocido como uno de los padres fundadores del género, junto a Derrick May y Kevin Saunderson, formando el 'Belleville Three'. Fundó Cybotron y el proyecto Model 500, contribuyendo significativamente a definir el sonido innovador de la techno a través de la fusión de sonoridades electrónicas, funk y tradición afroamericana. Su influencia se extiende a través de la música electrónica global.

Periodista: Paolo Martini

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Resultados para «DJ Python»

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LeRobot v0.5.0: escalando todas las dimensiones

LeRobot lanzó la versión v0.5.0, su mayor actualización hasta la fecha, con más de 200 PR fusionados y más de 50 nuevos contribuyentes desde la v0.4.0. La versión incorpora el soporte completo del humanoide Unitree G1, nuevas políticas de aprendizaje robótico como Pi0-FAST, Real-Time Chunking, Wall-X, X-VLA y SARM, y codificación de video en streaming que elimina las esperas entre episodios. También suma EnvHub para cargar entornos de simulación desde Hugging Face Hub, integración con NVIDIA IsaacLab-Arena y una modernización de la base de código con Python 3.12+ y Transformers v5.

Periodista: Steven Palma, Pepijn Kooijmans, Jade Choghari, Caroline Pascal, Khalil Meftah, Martino Russi, Nicolas Rabault, Michel Aractingi, Virgile Batto, Thomas Wolf

Evolu, Revolu, Evolución: Una noche de coronación en la Quinta Vergara

La noche del 26 de febrero de 2006 marcó la coronación del reggaetón en Chile, transformando al país en la capital mundial del género. Este fenómeno fue impulsado por la mezcla de influencias, como las letras de Daddy Yankee, y la adopción de ritmos boricuas que desinhibieron a la sociedad. El reggaetón se consolidó como una cultura local, generando una liberación social y dando origen a artistas chilenos que hoy dominan el panorama musical global.

Periodista: Rod

huggingface_hub v1.0: cinco años construyendo la base del aprendizaje automático abierto

La biblioteca huggingface_hub alcanzó su versión 1.0 tras cinco años de desarrollo, consolidándose como el paquete de Python que impulsa 200.000 bibliotecas dependientes y da acceso a más de 2 millones de modelos públicos. La versión introduce cambios disruptivos, como la migración a httpx, una CLI rediseñada basada en Typer y la adopción total de hf_xet para transferencias de archivos. El lanzamiento apunta a sostener la próxima década del aprendizaje automático abierto, con 113,5 millones de descargas mensuales y una comunidad de casi 300 contribuyentes.

Periodista: Lucain Pouget, Célina Hanouti, Lysandre, Julien Chaumond

De cero a GPU: guía para construir y escalar kernels CUDA listos para producción

Hugging Face publicó una guía técnica para construir kernels CUDA personalizados listos para producción usando su biblioteca kernel-builder. El artículo detalla ocho pasos, desde la estructura del proyecto y el manifiesto build.toml hasta el registro de operadores nativos de PyTorch, la compilación con Nix y la publicación en el Hub. También aborda desafíos de producción como el versionado semántico, el bloqueo de dependencias y la generación de ruedas Python para el despliegue.

Periodista: David Holtz, Daniël de Kok

Hugging Face lanza Trackio, una biblioteca liviana y gratuita para el seguimiento de experimentos de machine learning

Hugging Face presentó Trackio, una biblioteca de Python de código abierto y gratuita para el seguimiento de experimentos de machine learning, con panel local en Gradio y sincronización con Hugging Face Spaces. Funciona como reemplazo directo de wandb, ya que su API es compatible con wandb.init, wandb.log y wandb.finish. Incluye integración nativa con Transformers y Accelerate, registro del consumo energético de GPU vía nvidia-smi y un código base de menos de 1000 líneas; está en versión beta y aún no ofrece gestión de artefactos ni visualizaciones complejas.

Periodista: Abubakar Abid, Zach Nation, Nouamane Tazi, Sasha Luccioni, Quentin Gallouédec

ScreenEnv: publican una librería para desplegar agentes de escritorio de pila completa

El equipo de Hugging Face publicó ScreenEnv, una librería de Python que crea entornos de escritorio Ubuntu aislados en contenedores Docker para probar y desplegar agentes GUI o de uso de computadora. La herramienta ofrece control total del escritorio, integración mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o API directa del sandbox, y configuración en una línea, con soporte para AMD64 y ARM64. Sus autores anticipan expandirla a Android, macOS y Windows para una automatización multiplataforma.

Periodista: Amir Mahla, Aymeric Roucher

OpenAI presenta los modelos o3 y o4-mini con acceso completo a herramientas

OpenAI lanzó el 16 de abril de 2025 los modelos de razonamiento o3 y o4-mini, los más capaces hasta la fecha, con acceso completo y agéntico a herramientas de ChatGPT como búsqueda web, Python y análisis de imágenes. o3 lidera benchmarks de programación, matemática y percepción visual, mientras que o4-mini prioriza velocidad y bajo costo con alto rendimiento en AIME. La compañía destacó mejoras de seguridad, la CLI de código abierto Codex y una iniciativa de un millón de dólares en créditos de API.

Periodista: OpenAI

17 razones por las que Gradio no es solo otra biblioteca de interfaz de usuario

Un artículo del blog de Hugging Face, publicado el 16 de abril de 2025 y firmado por Yuvraj Sharma y Abubakar Abid, detalla 17 características que distinguen a Gradio de una simple biblioteca de interfaz de usuario. Entre ellas se destacan el acceso universal a API, el renderizado del lado del servidor, la gestión automática de colas, el streaming en tiempo real, el soporte para aplicaciones de múltiples páginas y la ejecución en el navegador con Gradio Lite. Los autores sostienen que Gradio evolucionó hacia un framework integral para construir y desplegar aplicaciones de inteligencia artificial en Python, con seguridad de nivel empresarial y herramientas asistidas por IA.

Periodista: Yuvraj Sharma, Abubakar Abid

Personas mencionadas

FastRTC: la biblioteca de comunicación en tiempo real para Python

Hugging Face presentó FastRTC, una biblioteca de código abierto para Python que facilita la creación de aplicaciones de audio y video con IA en tiempo real, con detección automática de voz, interfaz Gradio con WebRTC y soporte para FastAPI. El anuncio se produce en un contexto de auge de modelos de voz en tiempo real, como los de OpenAI, Google, Kyutai y Alibaba, y de una ronda de 180 millones de dólares de ElevenLabs. La herramienta busca resolver la dificultad de los ingenieros de ML para construir aplicaciones de streaming en Python.

Periodista: Freddy Boulton, Abubakar Abid

Personas mencionadas

Cómo desplegar y ajustar los modelos DeepSeek en AWS

Hugging Face publicó una guía para desplegar y ajustar los modelos de razonamiento DeepSeek-R1 en servicios de AWS, incluyendo Inference Endpoints, Amazon Bedrock Marketplace, SageMaker AI y EC2 Neuron. El documento detalla configuraciones de hardware recomendadas para cada variante destilada y ofrece fragmentos de código en Python para el despliegue. También señala que el equipo trabaja en habilitar el despliegue en Inferentia y el ajuste fino de todos los modelos DeepSeek.

Periodista: Simon Pagezy, Jeff Boudier, David Corvoysier

Hugging Face y AWS permiten desplegar 83 modelos abiertos en Amazon Bedrock Marketplace

Hugging Face anunció que 83 modelos abiertos de su catálogo ya están disponibles en Amazon Bedrock Marketplace, con endpoints gestionados por Amazon SageMaker JumpStart. Los clientes de AWS pueden desplegar modelos como Google Gemma 2 27B Instruct y usarlos con las API de Bedrock, incluidas Agents, Knowledge Bases, Guardrails y Model Evaluations, pagando solo por el cómputo de SageMaker. El artículo explica paso a paso el despliegue desde el catálogo de modelos y la invocación mediante la API Converse con el SDK de Python.

Periodista: Simon Pagezy, Philipp Schmid, Jeff Boudier, Violette

Un experimento con Keras y TPUs evalúa la capacidad de los LLM para corregir sus propios errores

Un experimento publicado por Martin Görner evalúa la capacidad de distintos modelos de lenguaje (LLM) para corregir errores en llamadas a una API de Python cuando se les señala el fallo en inglés simple. Usando una arena de chatbots construida con Keras, JAX y TPUs, se probaron modelos de las familias Gemma, Llama, Mistral y Vicuna en tareas de agendamiento de calendario. Solo Gemma 2 9B superó la prueba casi perfectamente, mientras que los modelos pequeños y antiguos mostraron dificultades para corregir sus errores de forma fiable.

Periodista: Martin Görner

Personas mencionadas

BERTopic se integra con Hugging Face Hub para gestionar modelos de topic modelling

La biblioteca Python BERTopic anunció una actualización que permite enviar y cargar modelos de topic modelling directamente hacia y desde Hugging Face Hub, facilitando su despliegue en producción. La integración también incorpora serialización con safetensors para una gestión segura de modelos y reduce el tamaño de los modelos entrenados con grandes volúmenes de datos. El artículo ejemplifica su uso explorando temas en conjuntos de datos RLHF como OpenAssistant Conversations y Databricks-dolly-15k.

Periodista: Maarten Grootendorst, Daniel van Strien

¡Tiradera de corridos tumbados!: Peso Pluma y Bizarrap anuncian colaboración

Peso Pluma y el DJ Bizarrap anunciaron una colaboración musical que combinará música electrónica y corridos tumbados. El anuncio generó una gran reacción en redes sociales, con miles de usuarios comentando sobre la noticia y el video promocional. La colaboración está programada para estrenarse el próximo 31 de mayo.

Periodista: Wendy García

Guía completa de conjuntos de datos de audio en Hugging Face

Artículo técnico de Hugging Face que explica cómo usar la biblioteca 🤗 Datasets para descargar, cargar y preprocesar conjuntos de datos de audio con una sola línea de código Python. Detalla el remuestreo, las funciones de preprocesamiento y filtrado, y el modo de transmisión para trabajar con datasets de gran tamaño sin restricciones de disco. Incluye un recorrido por los principales conjuntos de datos de reconocimiento de voz, traducción de voz y clasificación de audio disponibles en el Hub.

Periodista: Sanchit Gandhi

Cómo Hugging Face optimizó la inferencia de BLOOM con una reducción de latencia de 5x

El artículo detalla el proceso de optimización del servidor de inferencia del modelo BLOOM de 176.000 millones de parámetros, desarrollado por Hugging Face y BigScience. El equipo logró reducir la latencia de 350 ms/token a 71 ms/token y multiplicar por 50 el throughput, combinando paralelismo de tensores, kernels personalizados, torch.jit.script y un servidor web en Rust y Python. También relata fracasos como mediciones erróneas por un profiler olvidado y las dificultades de estabilidad con DeepSpeed.

Periodista: Nicolas Patry

OpenAI lanza Triton, un lenguaje de programación de código abierto para GPUs orientado a redes neuronales

OpenAI anunció el lanzamiento de Triton 1.0, un lenguaje de programación de código abierto similar a Python que permite a investigadores sin experiencia en CUDA escribir código de GPU altamente eficiente. Triton automatiza optimizaciones como la coalescencia de memoria y la gestión de memoria compartida, logrando kernels de multiplicación de matrices FP16 que igualan a cuBLAS en menos de 25 líneas de código. La herramienta, basada en una representación intermedia LLVM llamada Triton-IR, ya permitió generar kernels hasta 2 veces más eficientes que implementaciones equivalentes de Torch, y OpenAI busca que sea un proyecto impulsado por la comunidad.

Periodista: Philippe Tillet

Personas mencionadas

OpenAI detalla su infraestructura para el aprendizaje profundo y libera un gestor de escalado para Kubernetes

OpenAI publicó un artículo en el que describe cómo avanza la investigación en aprendizaje profundo y las decisiones de infraestructura que adoptó para sostenerla, desde el prototipado rápido hasta el entrenamiento a gran escala en múltiples GPUs. La empresa detalla su uso de Python, TensorFlow, Terraform, Chef, Packer y Kubernetes sobre AWS y servidores físicos con GPUs Titan X. Además, anunció la liberación de kubernetes-ec2-autoscaler, un gestor de escalado optimizado para lotes que aprovisiona y drena nodos automáticamente y puede desbordar a una región secundaria de AWS.

Periodista: Vicki Cheung, Jonas Schneider, Ilya Sutskever, Greg Brockman