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Noticias de tecnología
1.181 noticias · De más nuevas a más antiguas.
Hugging Face BlogHugging 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.
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OpenAI NewsOpenAI presenta un marco para medir el impacto de la IA en los resultados de aprendizaje
OpenAI presentó el Learning Outcomes Measurement Suite, un marco desarrollado con la Universidad de Tartu de Estonia y la SCALE Initiative de Stanford para medir de forma longitudinal el impacto de la IA en el aprendizaje. Un estudio aleatorizado con más de 300 universitarios mostró mejoras de aproximadamente 15% en microeconomía con el modo estudio, aunque en neurociencia los resultados no se distinguieron del grupo de control. El marco se validará con casi 20.000 estudiantes de 16 a 18 años en Estonia y se publicará como recurso público para escuelas y universidades.
Noticia originalPRX Parte 3: cómo entrenar un modelo de texto a imagen en 24 horas con 32 GPU H200
El equipo de Photoroom publicó la tercera parte de su serie PRX, en la que combina técnicas de entrenamiento de modelos de difusión para texto a imagen y logra un modelo funcional en 24 horas con 32 GPU H200 y un presupuesto de 1500 dólares. La receta integra predicción-x en espacio de píxeles sin VAE, pérdidas perceptuales LPIPS y DINOv2, enrutamiento de tokens con TREAD, alineación de representaciones con REPA y DINOv3, y el optimizador Muon. Los autores liberaron el código en GitHub y señalan que los fallos restantes se deben al subentrenamiento y a la limitada diversidad de datos, no a defectos estructurales de la receta.
Noticia originalOpenAI lanza GPT-5.3 Instant con respuestas más precisas y conversaciones más fluidas
OpenAI lanzó GPT-5.3 Instant, una actualización de su modelo más usado en ChatGPT que ofrece respuestas más precisas, mejor síntesis al buscar en la web y un estilo conversacional más fluido. La versión reduce negativas innecesarias y advertencias moralizantes, y disminuye las alucinaciones hasta un 26,8% con uso de la web. Está disponible para todos los usuarios de ChatGPT y en la API, mientras GPT-5.2 Instant se retirará el 3 de junio de 2026.
Noticia originalLa biblioteca transformers refuerza su soporte para arquitecturas Mixture of Experts con carga de pesos dinámica y paralelismo de expertos
El artículo técnico del blog de Hugging Face detalla cómo la biblioteca transformers incorporó soporte de primera clase para arquitecturas Mixture of Experts (MoE), con una refactorización del pipeline de carga de pesos mediante WeightConverter, materialización perezosa de tensores y benchmarks que muestran cargas hasta seis veces más rápidas en la versión v5 frente a la v4. También presenta el sistema de backend de expertos conectable (eager, batched_mm, grouped_mm), el paralelismo de expertos con enable_expert_parallel y una colaboración con Unsloth que acelera el entrenamiento de MoE cerca de 12 veces con más de 35% de reducción de VRAM.
Noticia originalOpenAI deja de evaluar SWE-bench Verified por contaminación del benchmark
OpenAI anunció que dejó de reportar resultados de SWE-bench Verified, el benchmark de codificación que ella misma creó en 2024, porque está contaminado. Una auditoría halló que al menos el 59,4% de los problemas revisados tienen pruebas defectuosas que rechazan soluciones correctas, y que los modelos de frontera reproducen parches dorados vistos en entrenamiento. La empresa recomienda usar SWE-bench Pro y desarrollar evaluaciones privadas no contaminadas.
Noticia originalIBM y UC Berkeley diagnostican por qué fallan los agentes empresariales con IT-Bench y MAST
IBM Research y UC Berkeley aplicaron la taxonomía MAST al benchmark ITBench para analizar 310 trazas de agentes de IA en tareas de automatización de TI. Hallaron que los modelos de frontera como Gemini-3-Flash fallan de forma aislada (2,6 modos de fallo por traza), mientras que los modelos abiertos como GPT-OSS-120B sufren fallos en cascada (5,3 por traza). La verificación incorrecta (FM-3.3) es el principal predictor de fallo, y proponen intervenciones de ingeniería como puertas de verificación externas y máquinas de estado para mejorar la confiabilidad.
Noticia originalKernels 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.
Noticia originalOpenAI revela cómo construyó un producto con un millón de líneas de código generadas íntegramente por Codex
OpenAI publicó un informe de ingeniería sobre un experimento de cinco meses en el que construyó un producto interno con cerca de un millón de líneas de código generadas íntegramente por su agente Codex, sin código escrito a mano. Un equipo de tres ingenieros, luego ampliado a siete, abrió y fusionó unas 1.500 pull requests, con un rendimiento promedio de 3,5 por ingeniero por día. El texto describe cómo el rol humano pasó a diseñar entornos, documentación y bucles de retroalimentación, y detalla prácticas como el archivo AGENTS.md como mapa, linters personalizados y tareas de limpieza automática.
Noticia originalTransformers.js v4 ya está disponible en NPM
Hugging Face lanzó Transformers.js v4 en NPM tras un año de desarrollo, con un nuevo entorno de ejecución WebGPU reescrito en C++ que permite ejecutar modelos de IA acelerados por hardware en navegadores, Node, Bun y Deno. La versión incorpora nuevos modelos y arquitecturas (GPT-OSS, Mamba, MoE, entre otros), un sistema de compilación basado en esbuild con tiempos 10 veces menores y paquetes hasta 53% más pequeños, además de una biblioteca independiente de tokenización de 8,8 kB. También suma la API ModelRegistry, nuevas configuraciones de entorno y controles de registro mejorados.
Noticia originalOpenAI presenta GPT-5.3-Codex, su modelo de codificación agéntica más capaz
OpenAI lanzó GPT-5.3-Codex, su modelo de codificación agéntica más capaz hasta la fecha, que combina el rendimiento de GPT-5.2-Codex con el razonamiento y conocimiento profesional de GPT-5.2, y es un 25% más rápido. El modelo alcanza récords en SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0, y es el primero clasificado como de "Alta capacidad" en ciberseguridad bajo el Preparedness Framework, entrenado para identificar vulnerabilidades. Está disponible en planes pagos de ChatGPT y la empresa comprometió 10 millones de dólares en créditos de API para ciberdefensa.
Noticia originalOpenAI presenta el App Server de Codex, el protocolo que conecta su agente de programación con todas sus interfaces
OpenAI publicó un artículo técnico de su ingeniera Celia Chen sobre el Codex App Server, la API JSON-RPC bidireccional que conecta el harness de Codex con la app web, la CLI, la extensión de IDE y la nueva app de macOS. El texto describe la arquitectura del servidor, sus primitivas de conversación (ítem, turno e hilo) y los patrones de integración para clientes locales, Codex Web y la TUI. También compara el App Server con alternativas como MCP, protocolos entre proveedores, Codex Exec y el SDK, y anuncia planes para refactorizar la TUI sobre el nuevo protocolo.
Noticia originalHugging Face lanza Community Evals para descentralizar la evaluación de modelos de IA
Hugging Face anunció Community Evals, un sistema que permite a los repositorios de datasets alojar rankings de benchmarks y a los modelos almacenar sus propias puntuaciones de evaluación en archivos YAML. Cualquier usuario de la comunidad puede enviar resultados mediante pull requests, con insignias verificadas que acreditan su reproducibilidad. La iniciativa busca cerrar la brecha entre las puntuaciones de los benchmarks y el rendimiento real de los modelos de IA, exponiendo qué se evalúa, cómo, cuándo y por quién.
Noticia originalDiseño de entrenamiento para modelos texto-a-imagen: lecciones de ablaciones
El equipo de Photoroom publica la segunda parte de su serie sobre entrenamiento eficiente de modelos texto-a-imagen desde cero, centrada en el modelo PRX. Documenta ablaciones sobre alineación de representaciones (REPA, iREPA), objetivos de entrenamiento (Contrastive Flow Matching, predicción-x/JiT), enrutamiento y esparcimiento de tokens (TREAD, SPRINT) y decisiones de datos (subtítulos largos vs. cortos, datos sintéticos vs. reales, SFT con Alchemist). Las mayores ganancias provienen de la alineación de representaciones y de mejores latentes/tokenizadores, mientras que el enrutamiento de tokens rinde sobre todo a alta resolución; también reportan detalles prácticos como el optimizador Muon y el impacto negativo de almacenar pesos en BF16.
Noticia originalAsí es el agente de datos interno de OpenAI
OpenAI publicó un artículo de ingeniería sobre su agente de datos interno, una herramienta de uso exclusivo para empleados que explora y razona sobre su plataforma de datos de más de 600 petabytes y 70 mil conjuntos de datos. El agente, impulsado por GPT‑5.2 y Codex, combina seis capas de contexto (uso de tablas, anotaciones humanas, enriquecimiento con Codex, conocimiento institucional, memoria y contexto en tiempo de ejecución) para responder consultas en minutos. La nota detalla su arquitectura, su modelo de seguridad de permisos de paso y las lecciones aprendidas sobre diseño de agentes de IA.
Noticia originalHugging Face muestra cómo usar Claude para crear "skills" de agente que enseñan a modelos abiertos a escribir kernels CUDA
Un artículo del blog de Hugging Face, publicado el 28 de enero de 2026, presenta "upskill", una herramienta que usa modelos grandes como Claude Opus 4.5 para generar "skills" de agente y transferirlas a modelos abiertos o más pequeños. El caso demostrado es la escritura de kernels CUDA para modelos de diffusers, con mejoras de precisión de hasta 35% y 45% en modelos como GLM-4.7-Flash y Kimi-K2-Thinking. Los autores señalan que las skills no siempre mejoran el rendimiento y pueden aumentar el uso de tokens, por lo que recomiendan evaluarlas con upskill eval antes de desplegarlas.
Noticia originalAlyah: 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.
Noticia originalCómo habilitar el entrenamiento con RL agéntico para GPT-OSS: una retrospectiva práctica
Un equipo de LinkedIn publica una retrospectiva práctica sobre cómo habilitar el entrenamiento con aprendizaje por refuerzo agéntico para el modelo abierto GPT-OSS usando el framework verl. El artículo detalla tres problemas técnicos: el desajuste de log-probabilidad en la arquitectura MoE que rompe la integridad on-policy de PPO, el desajuste entre entrenamiento e inferencia por falta de soporte de attention sink en FlashAttention, y desbordes de memoria de FSDP por la materialización repetida de expertos. Los autores implementan la pasada backward de attention sink en FlashAttention v3 y optimizaciones de memoria, logrando convergencia estable y mejoras de recompensa en tareas como GSM8K, VerifyIf y ReTool.
Noticia originalIndeed usa la IA de OpenAI para transformar la búsqueda de empleo y la selección de personal
Maggie Hulce, directora de ingresos de Indeed, explica en una entrevista con OpenAI cómo la plataforma usa inteligencia artificial en más de cien funciones de búsqueda y contratación. Indeed colabora con OpenAI en más de una docena de productos, incluidos los agentes Career Scout y Talent Scout, y sostiene que la IA debe complementar, no reemplazar, la decisión humana. La empresa reporta mejoras como contrataciones 40% más rápidas con Smart Sourcing y candidatos 15 veces más propensos a postularse cuando son recomendados.
Noticia originalOpenAI explica el bucle del agente Codex y su funcionamiento interno
OpenAI publicó un artículo técnico de su ingeniero Michael Bolin que explica el funcionamiento del "bucle del agente" de Codex CLI, la lógica central que orquesta la interacción entre el usuario, el modelo y las herramientas. El texto detalla cómo se construye el prompt inicial, cómo se ejecuta la inferencia mediante la API de Responses y cómo se gestionan el contexto y el rendimiento con almacenamiento en caché y compactación. Es la primera entrega de una serie sobre la arquitectura interna de Codex.
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