Noticias IA del 03/01/2026

  1. Modelos de IA

    WeDLM-8B-Instruct: decodificación paralela 3–6x sin romper compat

    Tencent liberó WeDLM-8B-Instruct con decodificación paralela inspirada en difusión, manteniendo arquitectura causal estándar y compatibilidad con KV-cache.

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  2. General

    TTT-E2E: 128K con latencia constante (≈2.7x en H100)

    TTT-E2E plantea aprendizaje end-to-end en test-time para procesar 128K tokens con latencia constante, comprimiendo información útil durante la inferencia.

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  3. General

    Grok Business & Enterprise: citas, vault y auditoría por diseño

    xAI anunció Grok Business y Grok Enterprise, con integración a Google Drive, un vault con claves gestionadas por el cliente y respuestas verificables con citas.

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  4. Agentes

    Agentic 2026: planificación, herramientas y promesas a escala

    El reporte enmarca 2026 como año “agentic”, con sistemas que combinan memoria, planificación y tool use para ejecutar tareas completas de punta a punta.

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  5. Seguridad y regulación

    “Polished Prose…”: prosa fluida ya no indica calidad científica

    El reporte cita un análisis publicado en Science que observa el crecimiento del uso de LLM en manuscritos y cambios en patrones de publicación y citas.

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  6. General

    Morgan Stanley: ~200k roles bancarios europeos en riesgo a 2030

    Morgan Stanley estima que 35 grandes bancos europeos podrían recortar ~10% de personal hacia 2030 (~200,000 roles), acelerado por IA generativa.

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  7. Desarrollo

    RovoDev Code Reviewer (Atlassian): evidencia empírica en dev

    Un estudio empírico examina el desempeño de RovoDev Code Reviewer y compara seis LLMs en 16 tareas de bajo nivel orientadas a revisión de código.

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  8. Modelos de IA

    Racka: LoRA húngaro sobre Qwen3-4B con corpus de 250B tokens

    Racka presenta un LoRA en húngaro sobre Qwen3-4B, apoyado en un corpus de 250B tokens para mejorar capacidades locales del modelo.

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  9. Seguridad y regulación

    DHI: interceptación dinámica de alucinaciones para ganar factualidad

    DHI propone controlar factualidad interceptando alucinaciones durante la generación, detectando y corrigiendo afirmaciones dudosas en tiempo real.

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