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Inteligencia Artificial
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.
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.