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Inteligencia Artificial
Guía visual y estructurada sobre los fundamentos matemáticos detrás de los modelos de lenguaje: tokenización, embeddings, perceptrones, backpropagation, atención y la arquitectura Transformer.
Un nuevo método llamado Attention Matching comprime la caché KV de los LLMs hasta un 90-95%, 50 veces más rápido que el estado del arte anterior, haciendo viable el uso de contextos largos en producción sin pérdida significativa de calidad.
Los Modelos Recursivos de Lenguaje (RLM) de MIT proponen un cambio de paradigma radical: en lugar de forzar millones de tokens dentro de una ventana fija, descargan el contexto a un entorno programable externo, logrando razonamiento ilimitado sin disparar los costes de cómputo.
Un nuevo paper demuestra que seleccionar datos de entrenamiento guiándose por las activaciones internas del modelo (Sparse Autoencoders) puede igualar el rendimiento de datasets 150 veces más grandes. El futuro del fine-tuning no es más grande, es más inteligente.
OpenClaw combina modelos open-weight como MiniMax M2.5 y GLM-5 con inferencia local vía Ollama, eliminando costes de API y dependencia del cloud para crear centros de comando de agentes completamente locales.
Todo el mundo pregunta si la ingeniería de software ha muerto. La historia y la lógica económica dicen exactamente lo contrario: la demanda de código es infinita y la IA solo la está acelerando.
Step 3.5 Flash demuestra que la capacidad frontera y la eficiencia computacional no están reñidas. Con 196B parámetros pero solo 11B activos por inferencia, la arquitectura Mixture-of-Experts redefine qué es posible desplegar fuera de las grandes APIs.
La IA generativa no solo automatiza tareas: está externalizando el acto de razonar. La ciencia del "úsalo o piérdelo" aplicada a tu cerebro en la era de ChatGPT.
La IA ha acelerado la implementación de software, pero el verdadero cuello de botella siempre fue la comprensión humana. Tres modelos mentales para no ahogarte en complejidad autoinfligida.
GLM-5 marca la transición del "vibe coding" a la ingeniería agentiva real, combinando atención dinámica dispersa, aprendizaje por refuerzo asíncrono y evaluación basada en ejecución real para resolver tareas de software de principio a fin.