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Dziennik Gazeta PrawnaEl poder de la conexión canina. Cómo las mascotas apoyan la salud y el bienestar de los adultos mayores
Los perros pueden mejorar la salud física y mental de los adultos mayores al fomentar la actividad física y reducir el estrés. La presencia de perros facilita la socialización, combate la soledad y fortalece los lazos emocionales. Un programa nacional de dogoterapia, realizado por Mars Polska y la Fundación Dr Clown, ofrece apoyo a largo plazo para asegurar el bienestar de los ancianos.
Asr IranDesfile de los restos de 110 mártires anónimos en Teherán/ Almirante Izadi: Los enemigos reciben una respuesta inmediata y decepcionante
Se inició un desfile de los restos de 110 mártires anónimos de la defensa sagrada en Teherán, coincidiendo con el aniversario del martirio de Hazrat Fatima Zahra (s). El Almirante Izadi, sucesor del comandante en jefe del Ejército, destacó que los mártires son modelos de superación humana y que los enemigos recibirán una respuesta inmediata y decepcionante. Se enfatizó la firmeza en la resistencia y la continuación del camino de la resistencia contra las amenazas externas.
ConservativeHomeHenry Higgins: Tenemos 540 campos de fútbol de terreno NHS desperdiciado: alojemos a nuestras enfermeras en ellos
Un concejal conservador propone utilizar el terreno excedente del NHS para construir viviendas para el personal sanitario, argumentando que esto resolvería la crisis de vivienda y la crisis de personal. Se sugiere que los fideicomisos del NHS deben mantener el terreno y construir viviendas en él en lugar de venderlo, ya que la venta resultaría en una pérdida significativa para el servicio de salud. Se insta a aplicar modelos probados de alojamiento para trabajadores clave en todos los fideicomisos para resolver la escasez de vivienda.
KauppalehtiLa IA teme perder el control – la UE debe acelerar el desarrollo
La cumbre informal de la UE en Dublín se centró en la soberanía de la Inteligencia Artificial, buscando reducir la dependencia tecnológica de Estados Unidos y China. Los líderes europeos exigen que la UE desarrolle modelos propios y construya una capacidad tecnológica independiente, aunque enfrentan desafíos en la regulación de datos y la supervisión de la IA.
Rossiyskaya GazetaLa jefa de Volga: Seguimos trabajando en la creación de nuevos modelos
Volga inició la producción en el clúster automotriz de Nizhny Novgorod en 2026, lanzando tres modelos y acelerando la transición a un ciclo de producción completo. Se enfrentan a desafíos de capacidad para satisfacer la demanda y planean profundizar la localización en 2027 con la producción por prensado y el desarrollo de motores y transmisiones.
Hürriyet Daily NewsIA reconstruye Estambul otomano a través de archivos de periódicos
Investigadores turcos están utilizando inteligencia artificial para reconstruir Estambul otomano en tres dimensiones, combinando informes de periódicos con mapas y registros históricos. El proyecto, desarrollado por la Universidad de Marmara, analiza archivos de 1880 a 1940 para revelar aspectos de la vida cotidiana de la ciudad. El objetivo es crear modelos interactivos para uso educativo y cultural.
La NaciónJavier Milei y sus medidas, en vivo: “Lo único que le faltaba al país eran reglas claras”, dijo el Presidente ante empresas
El Senado fijó fecha para debatir la suspensión de las PASO, mientras que el presidente Javier Milei anunció su plan para llevar la apertura económica al 90%. Además, el gobierno buscó reactivar la agenda legislativa en Diputados para avanzar con la ley Malvinas.
The Indian ExpressAnunciadas las fechas de examen SSLC y Plus Two 2027; los exámenes comienzan el 1 de marzo
El gobierno de Kerala ha anunciado el calendario para los exámenes públicos de 2027, incluyendo el examen SSLC que comienza el 1 de marzo. Se espera que más de 13 lakh de estudiantes participen en los exámenes SSLC, Bachillerato Superior y otros. Se detallan fechas para exámenes prácticos, modelos y la evaluación de respuestas para diferentes niveles educativos.
E24La IA genera desconfianza en la atención
Los bancos estadounidenses Citi y Bank of America han restringido el uso de agentes de IA para transacciones bancarias por temor a la falta de control. Esto se debe a que los agentes de IA podrían causar transacciones no deseadas y pérdida de dinero. Además, se discute cómo la economía de agentes podría reemplazar la economía de la atención, obligando a reconsiderar modelos de negocio basados en la pasividad del consumidor.
The Hindu BusinessLineGoogle lanza Gemini 4 Hydrogen con 2.5 veces más velocidad
Google ha lanzado Gemini 4 Hydrogen, un modelo de IA que es 2.5 veces más rápido que su predecesor, enfocado en mejorar la velocidad y eficiencia de tareas diarias, codificación y flujos de trabajo agenticos. El modelo ofrece cuatro niveles de razonamiento y ha mejorado significativamente su rendimiento en benchmarks de codificación y ha reducido las afirmaciones fabricadas.
arXiv Computer Science AIDe los datos a la sabiduría: Repensando la IA desde una lente epistémica
El artículo propone la Arquitectura Epistémica de Datos a la Sabiduría para la IA (EAAI), un marco conceptual que define cinco funciones epistémicas interactivas (observación, interpretación contextual, modelado, evaluación crítica y juicio informado). El trabajo distingue cinco tipos de contexto a priori que moldean el modelo y la acción, aplicando estos conceptos a riesgos financieros, seguros de salud y IA para reclamaciones médicas. El estudio ofrece implicaciones para la evaluación de modelos de aprendizaje automático y la gobernanza de riesgos en sistemas de inteligencia artificial.
La generación de resúmenes de alta descarga no es solo resumen: una comprobación de realidad para la evaluación
Se presenta FairSumEval, un marco que evalúa si los hechos y referencias generados por modelos de lenguaje están respaldados por la evidencia clínica previa. El estudio compara el soporte de evidencia en hechos de referencia médicos frente a los hechos generados por modelos generales y especializados. Se encontraron diferencias significativas en la superposición de contenido basado en evidencia versus contenido sin soporte identificado.
Modelos de difusión continua de lenguaje grande
Se presenta Nemotron-Labs-Sigma, una familia de modelos de difusión de lenguaje continua a gran escala (3B/8B) que supera a los modelos discretos en tareas de razonamiento y codificación. Estos modelos utilizan trayectorias latentes ODE/SDE y demuestran ganancias significativas en velocidad y precisión en benchmarks estándar y tareas complejas. Los resultados sugieren que los dLMs continuos son un paradigma prometedor para la generación de lenguaje eficiente.
Gobernanza de derechos de autor de manera responsable en la era de la IA generativa
Un artículo analiza cómo la gobernanza de derechos de autor aborda la protección de autores en el contexto del entrenamiento de modelos de lenguaje generativos. El estudio examina instrumentos legales y normativos emitidos entre 2019 y 2026 en la UE y EE. UU. para definir una alternativa responsable. Se deriva un diseño de gobernanza de seis instrumentos y una distribución de responsabilidades entre múltiples actores involucrados.
DataCook: Explorando huellas dactilares anti-adversariales para el control del uso de datos de salud
Se propone DataCook, un marco de control de uso en la etapa de despliegue basado en huellas dactilares anti-adversariales para datos médicos. Este método busca preservar la utilidad de los modelos de IA entrenados con datos médicos mientras reduce su rendimiento con entradas no autorizadas. Los resultados demuestran la viabilidad de un mecanismo de control de uso dependiente de la autorización en el despliegue.
Pruebas de bajo costo para medir el comportamiento de modelos entre proveedores y lanzamientos
Se presenta un modelo simple, barato y replicable para estudiar el comportamiento de los modelos de lenguaje a través de diferentes proveedores y lanzamientos. El estudio mide la convergencia, la resistencia, la posición bajo presión y la coherencia del código de los modelos. Estos instrumentos rastrean cómo cambia el comportamiento a lo largo del tiempo y entre diferentes modelos.
CUDA-L2 supera el rendimiento de cuBLAS para multiplicación de matrices mediante aprendizaje por refuerzo
Se propone CUDA-L2, un sistema que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM) y aprendizaje por refuerzo (RL) para optimizar automáticamente los kernels CUDA de multiplicación de matrices (HGEMM). Este sistema supera a las soluciones existentes como cuBLAS y cuBLASLt en modo offline y servidor, logrando mejoras significativas en la velocidad de ejecución. El estudio demuestra que la automatización guiada por RL puede mejorar kernels críticos mediante la exploración sistemática de espacios de configuración complejos.
El PluralLas interioridades de la campaña de Sánchez: de los trackings internos a Lula y las ausencias de Puente y Zapatero
El PSOE ajusta su estrategia de precampaña enfocada en la movilización ciudadana, buscando una alta participación para reeditar la coalición de Gobierno. La campaña se centrará en confrontar dos modelos políticos, defendiendo una agenda de derechos frente a la crítica de la derecha. Además, se enfatiza la necesidad de lograr una representación progresista en el Senado para evitar la confrontación política.
Control Reinforcement Learning: Dirección interpretable a nivel de token de LLMs mediante características de Autoencoders Esparso
Se presenta el Control Reinforcement Learning (CRL) para dirigir a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) a nivel de token seleccionando características de autoencoders esparsos (SAE). Este método genera registros de intervención interpretables que permiten identificar qué características modifican la salida del modelo al ser amplificadas. Los resultados en Gemma 2 2B demuestran que esta técnica mejora el rendimiento mientras proporciona logs de intervención por token.
Física de colisionadores impulsada por recompensas desafía la IA agentica auto-mejorable mediante aprendizaje por refuerzo
Se exploran avances en IA agentica para automatizar flujos de trabajo complejos de física de alta energía (HEP). Se introduce un formato de optimización con recompensas automáticas para que los modelos de lenguaje mejoren mediante aprendizaje por refuerzo sin intervención humana. El objetivo es avanzar hacia agentes científicos que descubran soluciones mejoradas de forma autónoma.
Presentación del modelo ZONOS3-Mini, un sistema TTS de clonación de voz ultra-compacto y rápido
Se presenta ZONOS3-Mini, un modelo TTS ultra-compacto y rápido para clonación de voz, capaz de ejecutarse en tiempo real en dispositivos móviles. El modelo utiliza un *backbone* MoE con 886M parámetros y un nuevo códec de audio para alcanzar alta fidelidad. Se liberan los pesos, la inferencia y el código de entrenamiento del modelo.
Chronocooked: Un punto de referencia para el tiempo de intervalo en agentes de aprendizaje por refuerzo
Se presenta Chronocooked, un entorno de referencia de aprendizaje por refuerzo diseñado para estudiar las habilidades de tiempo de intervalo en agentes de IA. El trabajo evalúa diferentes modelos de aprendizaje (CNN, LSTM, CTRNN) para medir el rendimiento y la capacidad de control temporal de estos agentes. Se concluye que los modelos recurrentes con memoria son capaces de realizar las tareas de tiempo, aunque no se encontró evidencia cuantitativa de comportamiento de tiempo similar al humano.
Leaderboard Hacking: Las evaluaciones basadas en preferencias son vulnerables a la manipulación
Se descubrió que los rankings basados en preferencias de modelos de lenguaje son vulnerables a manipulaciones por parte de proveedores malintencionados. Las estrategias incluyen la votación estratégica, el *prompting* estratégico y la nominación estratégica para mejorar el rendimiento de un modelo. Estas manipulaciones pueden incrementar el ranking de un modelo hasta 45 posiciones en total.
Fast-dLLM++: Decodificación de Perfil Fréchet para una Inferencia de LLM más rápida
Se presenta Fast-dLLM++, una extensión sin entrenamiento para la decodificación de modelos de lenguaje grandes de difusión, que introduce la decodificación de perfil Fréchet. Esta técnica selecciona conjuntos de tokens paralelos basados en el perfil de confianza completo, lo que resulta en ganancias empíricas de hasta un 37% en el rendimiento a través de una precisión comparable. El método mantiene la implementación existente del modelo y la caché, sirviendo como un reemplazo directo para la decodificación Fast-dLLM actual.
Prompts de seguridad y privacidad en el mundo real: Qué preguntan los usuarios a los LLM y cómo responden los LLM
Un estudio analizó las preguntas de seguridad y privacidad (S&P) que los usuarios hacen a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) utilizando un conjunto de datos de 3.2 millones de conversaciones. Se categorizaron 14,727 indicaciones y se evaluó la calidad de las respuestas de los LLM comerciales frente a los modelos de código abierto. Se encontró que los LLM comerciales superan a los modelos de código abierto, aunque los modelos comerciales pueden generar respuestas inconsistentes.
No se identificaron personas.
Modelos de lenguaje con estado aumentado recursivo: Adaptación persistente del estado latente de modelos de lenguaje preentrenados
Se presenta un marco llamado Modelos de Lenguaje con Estado Aumentado Recursivo (Recursive SALM) que permite que un estado latente persista y evolucione con cada observación para adaptar modelos de lenguaje preentrenados. Los experimentos demuestran que esta adaptación latente persistente puede soportar la inferencia secuencial incluso cuando la evidencia anterior no está disponible en el contexto del decodificador. Se compara el rendimiento con modelos basados en contexto completo, mostrando una mejora en tareas de inferencia.
MLIRBench: Benchmark y conjunto de datos para el razonamiento de LLMs sobre programas MLIR
Se presenta MLIRBench, un benchmark diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) para razonar sobre programas MLIR. El benchmark utiliza un *pipeline* de multi-agente para generar y validar mutaciones de programas, utilizando un conjunto de datos de 1,768 pares validados. Los resultados indican que, aunque la clasificación semántica es fuerte, existe una brecha en la predicción precisa del comportamiento de ejecución detallado por parte de los LLMs.
Pechos pequeños, decisiones fuertes: Un estudio controlado de modelos de decisión tipada
Un estudio de TypeSafe en septiembre de 2026 compara modelos de decisión tipada como Jev, Nimble y Clef. Los experimentos demuestran que la complejidad de la cabeza no afecta la precisión, pero el tamaño del esqueleto es más importante. Se recomienda enfocar el esfuerzo en el esqueleto y mantener la cabeza mínima para optimizar la eficiencia.
Hacia un Razonamiento Visión-Lenguaje Robusto: Una Tubería de Optimización Multi-etapa con Modelo de Difusión Enmascarada
Se propone una tubería de optimización multi-etapa para arquitecturas de modelos visión-lenguaje, enfocada en mejorar su rendimiento para la conducción autónoma. Esto incluye optimizar la representación de entradas de planificación para reducir alucinaciones y aplicar filtrado de diversidad en el aprendizaje por refuerzo. Se presenta un método de decodificación adaptativo para ajustar los modos de decodificación según la complejidad de la escena, mejorando el rendimiento del modelo en un 29.7%.
Cuantificación de ratios de transferencia de comportamiento subliminal en destilación de modelos de lenguaje
Se cuantifican los ratios de transferencia de comportamiento subliminal en la destilación de modelos de lenguaje. El estudio compara dos modelos maestros (Llama-2-7B-Chat y Qwen2.5-7B-Instruct) al destilar modelos estudiantes con datos benignos. Se encontró que la transferencia es robusta, aunque Llama-2 muestra un umbral agudo mientras que Qwen2.5 presenta niveles de transferencia más altos.