Noticias IA del 26/02/2026

  1. Modelos de IA

    Google lanza Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

    Google presentó Nano Banana 2, descrito como Gemini 3.1 Flash Image, con foco en generación y edición de imágenes con mejor fidelidad y “price-performance”. También incorpora “visual grounding” con búsqueda web y nuevos controles de iteración.

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  2. Desarrollo

    OpenAI y Figma integran Codex ↔ Figma vía MCP

    OpenAI y Figma anunciaron un flujo bidireccional “Codex to Figma” para ir de implementación en código a canvas de diseño y volver. El puente se apoya en Figma MCP Server, basado en MCP (Model Context Protocol), para conectar Codex con Figma.

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  3. Desarrollo

    Figma publica guía “Codex to Figma” con prompts y tooling MCP

    Figma publicó una guía práctica para usar Codex con Figma a través de MCP, documentando prompts y acciones como get_design_context y generate_figma_design. El flujo descrito incluye copiar enlaces a selecciones (frames) para aportar contexto directo al agente.

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  4. Seguridad y regulación

    OpenAI + PNNL presentan DraftNEPABench para NEPA

    OpenAI anunció una colaboración con Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) y PermitAI™ para evaluar si “coding agents” pueden acelerar tareas de borradores asociadas a NEPA. Presentan DraftNEPABench como benchmark basado en trabajo y validación de expertos.

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  5. Hardware

    NVIDIA: LillyPod (Eli Lilly) DGX SuperPOD ya está online

    NVIDIA publicó que Eli Lilly ya tiene en producción LillyPod, descrita como una “AI factory” plenamente propiedad y operada por una farmacéutica. El post cuantifica la infraestructura y posiciona el despliegue como un hito en DGX SuperPOD.

    Leer en blogs.nvidia.com (se abre en otra pestaña)
  6. Nube y plataformas

    Accenture y Mistral AI firman colaboración multi-año “sovereign”

    Accenture anunció una colaboración estratégica multi-año con Mistral AI para acelerar despliegues enterprise de IA “secure, large-scale” alineados con requisitos regionales. El comunicado enfatiza “strategic autonomy” y modelos “sovereign”, sin publicar detalles comerciales finos.

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  7. Infraestructura

    Nature (Scientific Data) publica SciCUEval para contexto científico

    Scientific Data (Nature) publicó SciCUEval como benchmark para evaluar “scientific context understanding” en LLMs. El paper describe 10 sub-datasets con distintas modalidades y enlaza dataset y scripts.

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  8. Infraestructura

    SciCUEval libera scripts en GitHub para evaluación científica

    El proyecto SciCUEval publicó scripts en GitHub para ejecutar el benchmark y enlaza el dataset en figshare (DOI). El objetivo es facilitar una evaluación reproducible de “scientific context understanding”.

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