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The Indian ExpressRajinikanth saluda a fans fuera de su residencia en Chennai en Diwali; Ram Charan y Mammootty extienden deseos
El superestrella Rajinikanth saludó a los fans reunidos fuera de su residencia en Chennai en la ocasión de Diwali. Además, actores como Ram Charan y Chiranjeevi extendieron deseos de Diwali a sus seguidores a través de redes sociales. También se reportaron novedades de producciones cinematográficas como el nuevo póster de la película Dharman.
India TodayRajinikanth saluda a sus fans con besos mientras celebra Diwali frente a su casa en Chennai
El actor Rajinikanth celebró Diwali saludando a sus fans en Chennai frente a su casa. Esta aparición se dio en medio del éxito de taquilla de su película Jailer 2. Además, se mencionó que el actor está trabajando en su próxima película, Dharman.
Khaleej Times¿Por qué han estado los últimos días tan ocupados para Kamal Haasan?
Kamal Haasan y su casa productora RKFI anunciaron el inicio de rodaje de la película Sandiyar, dirigida por SU Arun Kumar. También se reveló que la actriz Sreeleela se unirá al elenco de Dharman, el thriller de Rajinikanth, y que Nayanthara se unió al proyecto. Además, se confirmó que Haasan y Rajinikanth planean un nuevo proyecto titulado KH*RK.
arXiv Computer Science AINeMo-DCR: Refit Delta-Comprimido Exacto para RL Agéntico Escalable a Escala de Trillones de Parámetros
Se presenta NeMo-DCR, un método de refit delta-comprimido exacto para el aprendizaje por refuerzo (RL) escalable a escalas de trillones de parámetros. Este método envía solo los cambios, permitiendo a los receptores obtener los bits de un refit denso. Se demuestra que NeMo-DCR es 7 veces más rápido que AReaL-DTE y es significativamente más rápido en escenarios de estrés.
Hugging Face BlogTu agente superó la tarea. ¿La volverá a superar?
Investigadores de IBM presentan el Consistency Analyzer, una herramienta que mide la consistencia de los agentes de IA más allá de la precisión promedio. Un agente ReAct con GPT-4.1 que acierta el 77,4% en promedio solo resuelve todas las repeticiones en el 53,0% de las tareas, una brecha de 24,4 puntos. Las directrices de consistencia generadas reducen esa brecha a 12,0 puntos sin perder precisión promedio.
Cuánta memoria necesita realmente un agente de IA: la dosis debe calibrarse según el modelo
Investigadores de IBM presentan ALTK-Evolve, un método que permite a los agentes de IA aprender de sus propias trayectorias pasadas destilando directrices reutilizables que se reinyectan en la inferencia, sin actualizar pesos ni requerir anotación humana. Tras evaluar ocho modelos en el benchmark AppWorld, concluyen que la cantidad de memoria debe calibrarse según la capacidad del modelo: los fuertes con margen rinden mejor con el conjunto completo de directrices, los débiles con un núcleo compacto más recuperación por tarea, y los saturados no muestran ganancias. La recuperación curada puede ser a la vez la más precisa y la más barata, con gpt-oss-120b ganando +16,1 puntos de finalización de tareas con solo +5% de tokens.