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Inteligencia Artificial
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.
Un repaso a la crítica sobre la idea de generar ejecutables directamente con IA: por qué los compiladores existen, qué se pierde sin código fuente y dónde sí encajan los modelos de lenguaje.
El límite de contexto en los LLM no es solo cuestión de tokens. Es un problema de estado activo, entropía y complejidad estructural que afecta tanto a máquinas como a humanos.
Comparativa práctica de los principales modelos de IA para programar en 2026: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5, Haiku 4.5, Grok Fast y ChatGPT 5 Mini, probados con la misma tarea real de refactoring.
Un agente con acceso a tu correo, archivos y herramientas no es un buscador: es un "empleado" con llaves. El mayor riesgo no es que se equivoque, sino que sea demasiado obediente ante instrucciones externas (inyección), y por eso hacen falta roles, límites y aprobación humana.
El Context Engineering se posiciona como la evolución natural del Prompt Engineering, pasando de diseñar instrucciones individuales a arquitectar todo el entorno de información que rodea a un modelo de lenguaje.
La reciente caída del 17% en las acciones de NVIDIA tras el lanzamiento de DeepSeek R1 ha generado preocupación en el sector tecnológico. Sin embargo, Satya Nadella, CEO de Microsoft, lo percibe como una oportunidad, aludiendo a la paradoja de Jevons, mejoras en la eficiencia tecnológica pueden incrementar el consumo total de recursos. Este fenómeno sugiere que, aunque la IA se vuelva más eficiente y accesible, su uso podría expandirse exponencialmente, aumentando la demanda de recursos tecnológicos.
OpenAI lanzó su nuevo modelo o3-mini, accesible incluso para usuarios gratuitos, con mejor rendimiento y eficiencia en tareas lógicas. Además, presentó ChatGPT Deep Research, un asistente avanzado de investigación capaz de analizar cientos de fuentes y generar informes detallados. Diseñado para profesionales, su rendimiento duplica a modelos anteriores y promete revolucionar sectores como ciencia, finanzas e ingeniería.
El nuevo modelo de OpenAI supera a doctores en ciertas tareas y promete revolucionar la investigación profunda. Sam Altman estima que podría ejecutar un pequeño porcentaje de las tareas económicamente valiosas a nivel mundial, con un impacto de billones. Casos de éxito en medicina, educación e informes industriales lo respaldan, pero su alto costo y la competencia emergente generan controversia.
Meta ha presentado el Byte Latent Transformer (BLT), una nueva tecnología que revoluciona el procesamiento del lenguaje natural al eliminar los tokens y trabajar directamente con bytes. Esto mejora el manejo de errores ortográficos, idiomas complejos y texto informal. Su eficiencia reduce la necesidad de vocabularios predefinidos, aunque puede aumentar el consumo de memoria en algunos casos.