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eldiario.esJay-Z coge el relevo de Bad Bunny y actuará en el descanso de la Super Bowl 2027
Jay-Z ha sido confirmado como el artista principal para el Halftime Show de la Super Bowl 2027, tomando el relevo de Bad Bunny. El rapero estadounidense encabezará el espectáculo el 14 de febrero de 2027 en California. La elección se produjo tras un acuerdo de colaboración a largo plazo entre Jay-Z y la NFL a través de Roc Nation.
El IntransigenteEnfrentó a River con Barcelona, fue compañero de Messi y reveló su peor momento: «Perdido»
Jérémy Mathieu, a former teammate of Lionel Messi, faced a difficult period after retiring from football due to a torn ligament in his knee at age 36. He described feeling 'lost' and struggled with a deep depression for four years. His wife provided support, and he sought to rebuild his social life by finding a job in a sports goods store to regain his footing and reconnect with others.
Franceinfo2.000 camas de hospitalización perdidas en hospitales y clínicas en 2025, a pesar de un "repunte" en el público
En 2025, el número total de camas de hospitalización completas disminuyó un 0.6%, situándose en 365,100 camas. Esta baja se atribuye principalmente al sector privado, con una reducción de 1,700 camas en el sector con fines de lucro y 500 en el sin fines de lucro. En contraste, los hospitales públicos ganaron 200 camas, lo que es el primer año de aumento desde 2013. Además, el número de plazas parciales aumentó un 3.5%, reflejando una reorganización de la oferta de atención hospitalaria hacia un enfoque ambulatorio.
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.
Radio-CanadaDoce mujeres en el bosque para mandar a pasear el cáncer
Doce mujeres de distintas regiones de Quebec, todas afectadas por el cáncer, participaron durante cuatro días de una experiencia en la naturaleza en la Pourvoirie du Lac Croche, en Charlevoix. La iniciativa, creada por Éloïse Harvey y su prima Véronique Chevrier, busca ofrecer contención y crear lazos entre pacientes y sobrevivientes mediante pesca, senderismo y otras actividades. Las participantes relatan miedos, enojos y aprendizajes, y coinciden en que el grupo se convirtió en una nueva familia.
Hugging Face BlogHugging Face lanza SmolLM3, un modelo de lenguaje pequeño, multilingüe y con razonamiento de contexto largo
Hugging Face presentó SmolLM3, un modelo de lenguaje de 3.000 millones de parámetros entrenado con 11 billones de tokens, que supera a Llama-3.2-3B y Qwen2.5-3B y compite con modelos de 4B. El modelo es totalmente abierto, multilingüe (seis idiomas, incluido el español), soporta contexto de hasta 128k tokens y tiene modo dual de instrucción y razonamiento. La empresa publicó además la receta completa de entrenamiento, los conjuntos de datos y los checkpoints intermedios.
- Elie Bakouch
- Carlos Miguel Patiño
- Anton Lozhkov
- Edward Beeching
- Aymeric Roucher
- Nouamane Tazi
- Aksel Joonas Reedi
- Guilherme Penedo
- Hynek Kydlicek
- Clémentine Fourrier
- Nathan Habib
- Kashif Rasul
- Quentin Gallouédec
- Hugo Larcher
- Mathieu Morlon
- Joshua Xenova
- Vaibhav Srivastav
- Xuan-Son Nguyen
- Colin Raffel
- Lewis Tunstall
- Loubna Ben Allal
- Leandro von Werra
- Thomas Wolf
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.
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.
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.