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Algérie360Obesidad en Argelia: Más de un tercio de los estudiantes con sobrepeso u obesidad
En Argelia, más de un tercio de los estudiantes están con sobrepeso u obesidad, y el 13,4% de los niños de 5 a 11 años ya padecen obesidad. Los especialistas llaman a una política nacional de prevención debido a que la obesidad es una enfermedad crónica que conlleva riesgos de diabetes y enfermedades cardiovasculares. Se enfatiza la necesidad de un abordaje integral que incluya seguimiento médico, nutrición y actividad física.
Equipo de Argelia: los contornos de la lista de Hemdani se precisan
La selección de Argelia está a punto de anunciar la lista de jugadores retenidos para el rassemblement de noviembre, antes de su enfrentamiento contra Togo en la clasificación para la CAN 2027. El cuerpo técnico ha finalizado casi todas las elecciones, quedando pendientes detalles en la composición del trío de porteros y el estado de salud de algunos jugadores como Rafik Belghali. Se espera el regreso de Bentaleb, Titraoui, Boudaoui y Benbouali, mientras que Belaïd y Bakrar podrían ser descartados, enfocándose el proyecto en reforzar la defensa.
Hugging Face BlogEstado del código abierto en Hugging Face: primavera de 2026
Hugging Face publicó su informe sobre el estado del código abierto en primavera de 2026, destacando que la plataforma alcanzó 13 millones de usuarios, más de 2 millones de modelos públicos y 500.000 conjuntos de datos. El ecosistema sigue concentrado: el 0,01% de los modelos más descargados acumula el 49,6% de las descargas, y China superó a Estados Unidos en descargas mensuales y totales, con el 41% del total. La robótica y la IA para la ciencia emergen como subcomunidades de rápido crecimiento, mientras crece la discusión sobre soberanía e inversión pública en infraestructura de cómputo.
ScreenEnv: publican una librería para desplegar agentes de escritorio de pila completa
El equipo de Hugging Face publicó ScreenEnv, una librería de Python que crea entornos de escritorio Ubuntu aislados en contenedores Docker para probar y desplegar agentes GUI o de uso de computadora. La herramienta ofrece control total del escritorio, integración mediante el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o API directa del sandbox, y configuración en una línea, con soporte para AMD64 y ARM64. Sus autores anticipan expandirla a Android, macOS y Windows para una automatización multiplataforma.
DeepSeek-V3 0324 llega al Hub con licencia MIT y mejoras en código y matemáticas
DeepSeek lanzó silenciosamente en el Hub una versión actualizada de su modelo base DeepSeek-V3, denominada DeepSeek-V3 0324, que ahora usa licencia MIT y mejora el seguimiento de instrucciones, código y matemáticas. En benchmarks como MMLU-Pro, GPQA, AIME y LiveCodeBench el modelo muestra mejoras notables y se ubica a la par de GPT-4.5 y por encima de Claude-Sonnet-3.7. El artículo explica cómo usarlo mediante proveedores de inferencia, TGI, SGLang y cuantizaciones, y repasa consideraciones de seguridad sobre descarga, alineación, generación de código y agentes.
Guía para desarrolladores de código abierto sobre la Ley de IA de la UE
La Ley de IA de la UE, primera legislación integral sobre inteligencia artificial, entró en vigor y alcanza también a los desarrolladores de código abierto, incluso fuera de la UE, si sus sistemas o modelos impactan a personas en el bloque. La guía de Hugging Face detalla obligaciones según el nivel de riesgo: transparencia y marcado de contenido sintético para sistemas de riesgo limitado, y documentación del entrenamiento y respeto de opt-outs de derechos de autor para modelos GPAI de código abierto sin riesgo sistémico. Las obligaciones para modelos GPAI se aplican desde agosto de 2025 y las de sistemas de riesgo limitado desde agosto de 2026.
Sesgos en el aprendizaje automático: riesgos, contexto y herramientas para abordarlos
La entrada del blog de Ética y Sociedad de Hugging Face aborda el sesgo en el aprendizaje automático como un problema omnipresente y complejo que ninguna intervención técnica aislada puede resolver. Los modelos, como sistemas sociotécnicos, amplifican tendencias sociales y pueden exacerbar inequidades según su contexto de despliegue, por lo que se requiere vigilancia y retroalimentación continua. El texto propone abordar el sesgo en cada etapa del ciclo de desarrollo (definición de tarea, curación de datos y entrenamiento de modelos) y presenta herramientas como Dataset Cards, Disaggregator, Model Cards, SEAL y benchmarks como BOLD, HONEST y WinoBias.