Consejos prácticos, casos de uso y novedades sobre la IA para pymes. Explora nuestros últimos artículos.
Mercury 2.5 alcanza 1 107 tokens por segundo y reduce la latencia de compactación un 82 %. Lo que los LLM de difusión cambian para los equipos dev.
IBM lanza Granite 4.2, modelos open-weight entrenados en entornos reales: un enfoque que redefine el despliegue de agentes de IA empresariales.
Con el CS-4, Cerebras alinea tres procesadores wafer-scale de 46 000 mm² frente a los clústeres GPU: 30 veces más rápido y 10 veces más eficiente.
Un modelo de lenguaje puede ser más rotundo en el error que cauto en el acierto. Esta paradoja cambia las reglas para quienes despliegan LLMs en producción.
La especificación MCP del 28 de julio de 2026 abandona las sesiones persistentes y hace el protocolo compatible con cualquier infraestructura HTTP estándar.
Un estudio de julio 2026 demuestra que reducir un 40 % los costos de IA sin cambiar de modelo es posible: la clave está en la capa de orquestación.
Scarf migra de Haskell a Python tras siete años en producción. Qué revela esta decisión sobre los criterios tecnológicos en la era de los agentes IA.
Un framework universitario demuestra que una memoria reconstruida dinámicamente consume 27 veces menos tokens que las soluciones dominantes del mercado.
