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BBC NewsJóvenes políticos con raíces africanas hacen historia en las elecciones de mitad de mandato en EE. UU.
Varios políticos con raíces africanas, incluyendo a Abdul El-Sayed, Melat Kiros, Adrian Boafo, Ilhan Omar, Junior Ezeonu y Carol Kazeem, lograron victorias en las elecciones de mitad de mandato en EE. UU. Estos candidatos abordaron temas progresistas como el costo de vida, el cuidado infantil y la crítica a la ayuda militar extranjera. Las victorias ofrecen una muestra de lo que una nueva generación de votantes puede lograr en sus países de origen.
La máxima autoridad religiosa de Libia prohíbe el uso de ropa con el logo Nike
La máxima autoridad religiosa de Libia, el Dar al-Ifta, ha emitido una fatwa prohibiendo a los musulmanes comprar, vender o usar ropa con el logo Nike, argumentando que el logotipo promueve el politeísmo y acusando a la marca de apoyar a Israel. La resolución se enmarca en debates sobre el conservadurismo religioso en el país y se produce en un contexto de división política en Libia.
Hugging Face BlogQIMMA: una tabla de clasificación de LLM árabes centrada en la calidad
Un equipo de investigadores presentó QIMMA, una tabla de clasificación de modelos de lenguaje (LLM) en árabe que aplica un pipeline de validación de calidad antes de evaluar los modelos. El proceso combinó evaluación automatizada con dos LLM y revisión humana, y detectó problemas sistemáticos en benchmarks conocidos, como respuestas gold incorrectas, errores de formato y sesgos culturales. La suite reúne más de 52.000 muestras de 14 benchmarks en 7 dominios e incluye por primera vez evaluación de código en árabe; Qwen3.5-397B lidera el ranking.
Alyah: nuevo benchmark para evaluar las capacidades del dialecto emiratí en modelos de lenguaje árabe
Un equipo de investigadores presentó Alyah, un benchmark de 1.173 preguntas de opción múltiple recopiladas manualmente de hablantes nativos para evaluar las capacidades de los modelos de lenguaje árabe en el dialecto emiratí. Se evaluaron 54 modelos, entre base y ajustados por instrucciones, y los ajustados rindieron mejor, con falcon-h1-arabic-7b-instruct a la cabeza (82,18%). Las categorías más difíciles fueron Lengua y dialecto y Saludos y expresiones diarias, lo que evidencia una brecha entre la familiaridad superficial y la comprensión cultural profunda.
Falcon-H1-Arabic: TII presenta modelos de IA en árabe con arquitectura híbrida Mamba-Transformer
El Instituto de Innovación Tecnológica (TII) de Abu Dabi presentó Falcon-H1-Arabic, una familia de modelos de lenguaje árabe de 3B, 7B y 34B parámetros basada en una arquitectura híbrida que combina Mamba y Transformer. Los modelos amplían la ventana de contexto hasta 256K tokens y, según la empresa, superan a modelos de mayor tamaño como Llama-3.3-70B en benchmarks de árabe como OALL, 3LM, ArabCulture y AraDice. El lanzamiento incluye advertencias sobre sesgos, alucinaciones y la necesidad de verificación profesional en usos médicos, legales o financieros.
Film CommentLos mejores cortometrajes de 2025
La noticia presenta una lista de los mejores cortometrajes de 2025, destacando la diversidad y la potencia cinematográfica de las obras. Se mencionan diversos títulos y sus temáticas, incluyendo temas de identidad, historia, y exploración de la realidad. La información es una selección de obras cinematográficas recientes.
Tiempo paralelo
Tres películas presentadas en el NYFF exploran el horizonte de Gaza a través de la perspectiva del tiempo paralelo, contrastando la realidad de la ocupación y la existencia palestina. Se analizan las obras de Kamal Aljafari, Sepideh Farsi y Basma al-Sharif, enfocándose en la memoria, la destrucción y la vida cotidiana bajo la ocupación. Las películas abren aperturas hacia una dimensión simultánea que vincula la experiencia de Gaza con la propia existencia.
Lanzan la segunda versión del ranking abierto de modelos de lenguaje en árabe
El equipo de OALL, junto con 2A2I, TII y Hugging Face, publicó la segunda versión del Open Arabic LLM Leaderboard, un ranking abierto para evaluar modelos de lenguaje en árabe. La nueva versión elimina benchmarks saturados y traducidos automáticamente, incorpora tareas nativas en árabe como Native Arabic MMLU, MMLU-HT, MedinaQA, AraTrust y ALRAGE, y corrige un error en la tarea AlGhafa que afectaba las clasificaciones. La primera versión había atraído más de 46.000 visitantes y más de 700 modelos enviados por más de 180 organizaciones.