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Posts sobre

Inteligencia Artificial

Ilustración conceptual de un modelo de lenguaje recursivo procesando información en capas
Modelos Recursivos de Lenguaje (RLM): el fin de las alucinaciones por contexto

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.

Ilustración conceptual de selección inteligente de datos para entrenamiento de modelos de lenguaje
Menos datos, más inteligencia: por qué 2.000 ejemplos pueden superar a 300.000

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.

Ilustración de un centro de comando local de IA con agentes autónomos ejecutándose sin conexión a la nube
OpenClaw: el cambio trillonario en IA que lo cambia todo para los LLMs locales

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.

Ilustración de un desarrollador trabajando junto a agentes de IA en un entorno futurista de código
La demanda de código es infinita: por qué la ingeniería de software no va a morir

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.

Ilustración de una arquitectura Mixture-of-Experts con rutas de activación selectiva entre redes de expertos
Más grande ya no escala: activar solo lo necesario

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.

Ilustración conceptual de un cerebro humano siendo reemplazado gradualmente por circuitos de IA
La gran atrofia cognitiva: ¿La IA te hace estúpido?

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.

Ilustración conceptual sobre la brecha entre velocidad de implementación y comprensión humana en la era de la IA
Implementar ya no cuesta: entender sí

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.

Diagrama conceptual de GLM-5 mostrando la transición del vibe coding a la ingeniería agentiva
GLM-5: del vibe coding a la ingeniería agentiva

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.

Diagrama comparando compilación tradicional con generación directa de binarios por IA
"Prompt a Binario" no es progreso: por qué saltarse el código rompe el software moderno

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.

Representación visual del límite de contexto en modelos de lenguaje
El mito del contexto infinito: por qué el problema no son solo los tokens

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.