Noticias IA del 05/01/2026

  1. Investigación

    Boston Dynamics y Google DeepMind: alianza para Atlas

    Boston Dynamics y Google DeepMind anunciaron una alianza para integrar modelos Gemini Robotics en Atlas y acelerar capacidades de manipulación y autonomía.

    Leer en bostondynamics.com (se abre en otra pestaña)
  2. Investigación

    Atlas entra a producción: Hyundai lo prepara para fábricas (2028+)

    Hyundai presentó públicamente Atlas “production-ready” en CES 2026 y detalló un roadmap de I+D (2026–2027) y despliegue en planta desde 2028.

    Leer en hyundaimotorgroup.com (se abre en otra pestaña)
  3. Hardware

    Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake): 140 TOPS y AI PC 18A

    Intel lanzó Core Ultra Series 3 (Panther Lake) en CES 2026, una plataforma de AI PC en 18A con hasta 140 TOPS y preórdenes desde el 6 de enero.

    Leer en interestingengineering.com (se abre en otra pestaña)
  4. General

    Riesgo 2026: ‘IA-driven inflation’ por energía e HBM/DRAM

    Reuters identificó la “IA-driven inflation” como riesgo subestimado: el auge de data centers presiona energía y memorias (DRAM/HBM), con efectos en precios y política monetaria.

    Leer en reuters.com (se abre en otra pestaña)
  5. Nube y plataformas

    NVIDIA ‘Physical AI’: Cosmos, GR00T e Isaac Lab-Arena

    NVIDIA anunció su enfoque “Physical AI” con modelos y herramientas (Cosmos/GR00T, Isaac Lab-Arena, OSMO) y nuevo hardware Jetson T4000 basado en Blackwell.

    Leer en blogs.nvidia.com (se abre en otra pestaña)
  6. Modelos de IA

    TII Falcon H1R 7B: ‘Reasoning’ con arquitectura Transformer–Mamba

    TII presentó Falcon H1R 7B (Falcon Reasoning), un modelo compacto orientado a razonamiento y eficiencia con arquitectura híbrida Transformer–Mamba y foco en test-time reasoning.

    Leer en huggingface.co (se abre en otra pestaña)
  7. Desarrollo

    vLLM Semantic Router v0.1 (Iris): routing para Mixture-of-Models

    vLLM publicó Semantic Router v0.1 (Iris) para enrutar prompts hacia distintos modelos bajo un esquema Mixture-of-Models, con routing semántico configurable.

    Leer en blog.vllm.ai (se abre en otra pestaña)
  8. Desarrollo

    LMCache 0.3.12 en PyPI: menos TTFT y más throughput

    LMCache 0.3.12 se publicó en PyPI (Apache-2.0) como extensión de serving para Linux con GPU NVIDIA, enfocada en reducir TTFT y aumentar throughput.

    Leer en pypi.org (se abre en otra pestaña)
  9. Productividad

    OpenAI Academy: Codex convierte una hipótesis en dashboard en ~1 hora

    OpenAI Academy publicó un caso real donde Codex acelera el paso de hipótesis a dashboard funcional en aproximadamente una hora, reduciendo fricción en investigación.

    Leer en academy.openai.com (se abre en otra pestaña)