Destacada del día
xAI expande Colossus a ~2 gigavatios: infraestructura como moat
Reuters reporta que xAI compró un tercer edificio para ampliar Colossus y apunta a ~2 gigavatios; en 2026, la electricidad marca la ventaja competitiva en IA.
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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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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.
Leer en test-time-training.github.io ↗ (se abre en otra pestaña)
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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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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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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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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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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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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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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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