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De ganar títulos con el Barça a dependiente en una tienda de deporte: el duro relato de Jérémy Mathieu y su paso por la depresión

El exfutbolista francés Jérémy Mathieu relata haber pasado por cuatro años de depresión tras su retiro del fútbol, lo que lo llevó al aislamiento. Su recuperación social se produjo al trabajar como dependiente en una tienda de deportes, lo que le ayudó a reconstruir sus relaciones.

Periodista: EFE Miguel Jorge

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Ganó la Champions League con Lionel Messi, sufrió depresión durante cuatro años y terminó como vendedor de ropa

Jérémy Mathieu, ex-compañero de Lionel Messi, suffered from depression for four years following a serious knee injury that led to his retirement from football. He spent time isolated before finding recovery through unexpected work as a clothing salesperson. Mathieu stated that his wife and children were crucial in his recovery, emphasizing that human connection was more important than money. He has since returned to football as a youth coach.

Periodista: Firma no identificada

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Holo1: nueva familia de VLM para automatización de GUI que impulsa al agente Surfer-H

H Company lanzó Holo1, una familia de modelos de visión-lenguaje de acción (VLM) de código abierto para comprender y localizar interfaces web, junto con el benchmark WebClick de 1.639 tareas. Los modelos Holo1-3B y Holo1-7B, basados en Qwen2.5-VL, alcanzan hasta 76,2% de precisión en localización de UI, y el agente Surfer-H logra 92,2% en tareas web reales a 0,13 dólares por tarea. Surfer-H combina modelos de política, localización y validación y opera directamente en el navegador como un usuario humano.

Periodista: Mats L. Richter, Pierre-Louis Cedoz, Tony Wu

SmolVLM2: llevar la comprensión de video a todos los dispositivos

Hugging Face lanzó SmolVLM2, una familia de modelos multimodales de 2.2B, 500M y 256M parámetros capaces de comprender video e imágenes en dispositivos locales, desde teléfonos hasta servidores. El modelo de 2.2B supera a otros modelos de su rango en el benchmark Video-MME, mientras que las variantes de 500M y 256M son los modelos de lenguaje para video más pequeños publicados hasta la fecha. La compañía presentó demos como una app de iPhone, una integración con VLC y un generador de momentos destacados, y liberó el uso con Transformers y MLX desde el primer día.

Periodista: Orr Zohar, Miquel Farré, Andres Marafioti, Merve Noyan, Pedro Cuenca, Cyril Zakka, Joshua Lochner

SmolVLM: el modelo de lenguaje visual pequeño pero potente

Hugging Face presentó SmolVLM, una familia de modelos de lenguaje visual de 2B parámetros, pequeños, rápidos y eficientes en memoria, publicados bajo licencia Apache 2.0. Incluye tres variantes (Base, Synthetic e Instruct) con pipelines de entrenamiento abiertos e integración en Transformers. Según los benchmarks, requiere solo 5 GB de RAM de GPU, muy por debajo de competidores como Qwen2-VL, y ofrece un throughput de generación hasta 16 veces más rápido.

Periodista: Andres Marafioti, Merve Noyan, Miquel Farré, Elie Bakouch, Pedro Cuenca