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How-To Geek5 aplicaciones de código abierto esenciales que todo usuario de Windows debería instalar
Artículo de opinión que recomienda cinco aplicaciones de código abierto para Windows: Blender, suite de modelado 3D que compite con 3ds Max y Maya y que en sus versiones 5.0 y 5.2 añadió compatibilidad HDR, flujo ACES y física experimental para pelo y tela; OBS Studio, herramienta de streaming y grabación compatible con NVENC, AMF, Quick Sync y AV1; VLC, reproductor multimedia que abre casi cualquier formato sin anuncios ni muros de pago; LocalSend, utilidad de intercambio de archivos local cifrado y multiplataforma; y ShareX, herramienta de captura de pantalla con OCR, grabación y edición avanzada.
Hugging Face BlogSentence Transformers lanza modelos multimodales de embedding y reranking
La biblioteca Sentence Transformers presentó su versión 5.4, que incorpora modelos multimodales de embedding y reranking capaces de procesar texto, imágenes, audio y video con una misma API. La actualización permite búsquedas entre modalidades, recuperación de documentos visuales y canalizaciones de RAG multimodales, e incluye modelos de Qwen, Nvidia, BAAI y Jina, entre otros. También se añadieron rerankers solo de texto y se mantiene el soporte para los modelos CLIP existentes.
Hugging Face presenta Modular Diffusers, bloques componibles para pipelines de difusión
Hugging Face presentó Modular Diffusers, un nuevo sistema para construir pipelines de difusión mediante la composición de bloques reutilizables en lugar de escribir pipelines completos desde cero. La propuesta complementa la clase DiffusionPipeline con una alternativa flexible que permite inspeccionar, intercambiar y publicar bloques personalizados en el Hub. También se mostró su integración con Mellon, una interfaz visual de nodos, y pipelines de la comunidad como Krea Realtime Video y Waypoint-1.
arXiv Computer Science AISpotter: El modelo encarnado lidera y el VLM refleja por ello
Se propone Spotter, un sistema que invierte los roles entre el modelo encarnado y el modelo vision-language (VLM). El modelo encarnado ejecuta continuamente mientras el VLM monitorea, interviene y corrige errores detectados. Los resultados muestran que la implementación con GPT mejora significativamente el rendimiento de los modelos encarnados en RoboCasa y RoboTwin 2.0.
Kernels personalizados para todos: Codex y Claude escriben kernels CUDA de producción
Investigadores de Hugging Face crearon una skill de agente que enseña a herramientas de programación con IA como Claude y Codex a escribir kernels CUDA de producción. La probaron en un pipeline de diffusers (LTX-Video) y un modelo de transformers (Qwen3-8B) en GPU H100, logrando aceleraciones de hasta 1.94x en benchmarks aislados de RMSNorm y mejoras de extremo a extremo. Los kernels pueden publicarse en el Kernel Hub para cargarse con una sola línea de código.
Llega FLUX.3 Image Klein a Diffusers: el nuevo modelo abierto de generación de imágenes de Black Forest Labs
Black Forest Labs lanzó FLUX.3 Image Klein, un modelo abierto de generación de imágenes disponible desde el primer día en Diffusers. El modelo unifica texto a imagen, imagen a imagen con múltiples referencias y control de diseño mediante cuadros delimitadores en el prompt. El checkpoint destilado genera una imagen de 1024×1024 en unos 2 segundos en una H100, e incluye variantes cuantizadas NVFP4 y FP8, scripts de ajuste fino LoRA y una arquitectura modular.
Diffusers incorpora FLUX.2, el nuevo modelo abierto de generación de imágenes de Black Forest Labs
Black Forest Labs presentó FLUX.2, una nueva serie de modelos abiertos de generación y edición de imágenes con arquitectura y preentrenamiento desde cero, que no reemplaza directamente a FLUX.1. El modelo usa un único codificador de texto (Mistral Small 3.1) y un DiT de 32B con más bloques de flujo único, y su inferencia sin optimizaciones requiere más de 80 GB de VRAM. La publicación de Hugging Face detalla cómo ejecutarlo con Diffusers mediante cuantización de 4 bits, offloading y codificador de texto remoto, además del ajuste fino con LoRA.
Sentence Transformers v6.0 incorpora modelos de embedding multi-vector (late interaction) al estilo ColBERT
La biblioteca Sentence Transformers lanzó su versión 6.0, que incorpora MultiVectorEncoder, un cuarto tipo de modelo para recuperación por late interaction al estilo ColBERT. Estos modelos conservan un vector por token en lugar de comprimir el texto en uno solo, lo que mejora la calidad de recuperación a costa de índices más grandes. La actualización permite cargar checkpoints de PyLate, Stanford-NLP ColBERT y colpali-engine, y cubre recuperación de texto, documentos visuales, audio y video.
Cómo entrenar y ajustar modelos de embeddings dispersos con Sentence Transformers
La publicación técnica de Hugging Face explica cómo entrenar y ajustar modelos de embeddings dispersos con la biblioteca Sentence Transformers, orientada a búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación. Detalla arquitecturas como SPLADE, SPLADE sin inferencia y CSR, junto con componentes de entrenamiento: conjuntos de datos, funciones de pérdida, evaluadores y el SparseEncoderTrainer. Incluye un ejemplo práctico que entrena un modelo SPLADE sin inferencia sobre Natural Questions y evalúa su rendimiento en recuperación híbrida combinada con modelos densos y rerankers.
Cómo entrenar y ajustar modelos multimodales de embedding y reranking con Sentence Transformers
El artículo técnico de Tom Aarsen explica cómo entrenar y ajustar finamente modelos multimodales de embedding y reranker con la biblioteca Sentence Transformers, usando como caso práctico la recuperación de documentos visuales. El ajuste fino del modelo Qwen3-VL-Embedding-2B sobre datos de dominio elevó el NDCG@10 de 0.888 a 0.947, superando a modelos hasta cuatro veces más grandes. El texto detalla componentes del pipeline, funciones de pérdida como CachedMultipleNegativesRankingLoss y MatryoshkaLoss, y el entrenamiento de rerankers multimodales.
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El IntransigenteJosé María Listorti recibió el reproche de Laura Ubfal por las burlas a Marta Fort
Laura Ubfal critica a José María Listorti por burlarse de Marta Fort durante un programa de Blender, cuestionando su reacción y el trato que le dieron a Fort y a Listorti en el panel. Ubfal defiende a Fort y sugiere que Listorti no tiene gracia, mientras que Listorti responde que Ubfal no tiene gracia y que reía de ella y Fort. La discusión se centra en el estilo de conducción y el trato a los invitados en el programa.
Laura Ubfal le reprochó a Listorti las chicanas sobre Marta Fort en Blender
Laura Ubfal criticizes José María Listorti for making derogatory comments about Marta Fort during a panel discussion on Blender. Ubfal argues that the panel's behavior was disrespectful and that the discussion should have been more serious.
Somos JujuyCanal 7 de Jujuy y Churo participaron del Streaming Day en Salta - Somos Jujuy
Canal 7 de Jujuy y Churo participaron del Streaming Day en Salta, un evento que reunió a periodistas, productores, creadores de contenido y referentes de medios nacionales de comunicación. El evento, realizado en el Hotel Alejandro I de la capital salte�a, fue el escenario de la primera cumbre de streaming del norte argentino, con referentes como LUZU, OLGA, Infobae, Blender y El Trece. Entre los principales ejes se destacaron la producci�n audiovisual, la construcci�n de comunidades en redes sociales, el crecimiento de las audiencias, el an�lisis de m�tricas y los desaf�os del periodismo en tiempo real. La iniciativa busc� acercar al norte del pa�s experiencias y conocimientos de una industria en constante transformaci�n, en la que el streaming y las plataformas digitales modifican las formas de informar, entretener y comunicar.
Fulminaron a José María Listorti por Marta Fort: "Puede conducir mejor que vos"
La periodista Laura Ubfal criticó a José María Listorti por reírse de Marta Fort durante una charla sobre la escasa representación de cuerpos en los programas de chismes, afirmando que el panel se había reído en lugar de escuchar su planteo sobre la falta de mujeres gordas en la televisión. Fort respondió defendiendo su postura y criticando la idiotía de Listorti y sus compañeros. La conversación también tocaría temas como la representación de modelos corporales en las ficciones y el lugar de los chimentos y las internas en los ciclos de espectáculos. Ubfal también criticó la imagen generada con inteligencia artificial utilizada durante el intercambio y defendió a Fort en redes sociales. Fort ya había trabajado para Blender en la cobertura de la Copa del Mundo 2026 y anunciaría su participación en Blender At Night junto a Listorti.
Qué hace útil a un agente de diálogo: las técnicas detrás de ChatGPT
El artículo de Hugging Face repasa las técnicas que hacen útil a un agente de diálogo conversacional como ChatGPT: ajuste fino con instrucciones (IFT), ajuste fino supervisado (SFT), aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF) y cadena de pensamiento (CoT). Compara chatbots previos como LaMDA, BlenderBot 3, Sparrow y el Assistant de Anthropic en acceso, datos, arquitectura y evaluación. Concluye que se necesitan pocos datos para IFT, que SFT mejora seguridad y utilidad, y que CoT favorece el razonamiento paso a paso y reduce respuestas evasivas.