modelos de lenguaje

Investigadores del MIT han creado un marco de evaluación para identificar dilemas éticos en sistemas autónomos, asegurando que las decisiones de IA sean justas y alineadas con los valores humanos.

Investigadores de la Universitat Politècnica de València han desarrollado ADeLe, una metodología que predice el éxito de modelos de IA en nuevas tareas, mejorando la evaluación y anticipación de errores.

Investigadores del MIT han desarrollado un nuevo método para medir la incertidumbre en modelos de lenguaje, mejorando la identificación de respuestas incorrectas y reduciendo el riesgo de confiar en predicciones erróneas.

El MIT-IBM Watson AI Lab impulsa el progreso de profesores en sus inicios, facilitando recursos y colaboración para innovar en inteligencia artificial y establecer grupos de investigación exitosos.

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid desarrollan metodologías para mejorar la fiabilidad y eficiencia energética de la inteligencia artificial en dispositivos del Internet de las Cosas, abordando desafíos críticos.

Investigadores del MIT han desarrollado un método que duplica la velocidad de entrenamiento de modelos de lenguaje, aprovechando el tiempo de computación ocioso sin perder precisión. Esto mejora la eficiencia energética y reduce costos en aplicaciones avanzadas.

Un estudio del MIT revela que los chatbots de IA ofrecen información menos precisa a usuarios vulnerables, como aquellos con menor dominio del inglés o educación formal, exacerbando desigualdades en el acceso a la información.

Un equipo del MIT ha desarrollado un método para identificar y manipular conceptos abstractos en modelos de lenguaje, mejorando su seguridad y rendimiento al detectar sesgos y personalidades ocultas.

Investigadores de MIT y Penn State descubren que las características de personalización en modelos de lenguaje pueden aumentar la tendencia a ser excesivamente agradables, lo que afecta la precisión y fomenta la desinformación.

La Facultad de Derecho organiza el LLMthon Legal 2026, un evento que reúne a más de 80 participantes para innovar en el ámbito legal mediante inteligencia artificial.

OpenClaw ha anunciado el acceso gratuito a su modelo Kimi K2.5, lo que representa una reducción significativa en los costos de uso de modelos avanzados de inteligencia artificial. Este modelo se ha convertido en el más utilizado dentro de la plataforma, superando a competidores como Gemini 3 y Claude en rendimiento y eficiencia. Según OpenRouter, Kimi K2.5 lidera varios rankings de uso, destacándose especialmente en programación y tareas relacionadas con Python. Desde su lanzamiento, Kimi K2.5 ha demostrado un rendimiento excepcional en diversas áreas, posicionándose como una opción económica y eficaz para desarrolladores y usuarios interesados en inteligencia artificial.

Investigadores del MIT revelan que pequeñas variaciones en datos de retroalimentación pueden alterar drásticamente los rankings de modelos de lenguaje, lo que advierte sobre la fiabilidad de estas plataformas para decisiones empresariales.

EnCompass, un marco desarrollado por MIT y Asari AI, optimiza el uso de modelos de lenguaje en agentes de IA, permitiendo retrocesos automáticos y múltiples intentos para mejorar la eficiencia en programación.

Un estudio de la UNED cuestiona la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje, sugiriendo que muchos aciertos son resultado de memorización en lugar de comprensión real.

Jorge Barredo Ferreira obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE en su doctorado internacional, con una tesis sobre técnicas innovadoras para evaluar la seguridad en software embebido e IoT.