modelos de lenguaje

Meta está desarrollando dos modelos de inteligencia artificial, "Mango" para imagen y vídeo, y "Avocado", un modelo de lenguaje avanzado, con el objetivo de competir con líderes del sector como OpenAI y Google.

Investigadores de la Universidad de Cambridge y Google DeepMind han creado un test de personalidad para chatbots, revelando que pueden imitar rasgos humanos y ser manipulados, lo que plantea preocupaciones éticas y de seguridad.

Investigadores del MIT-IBM Watson AI Lab han desarrollado "PaTH Attention", una técnica que mejora el seguimiento de estados y razonamiento secuencial en modelos de lenguaje, superando limitaciones de métodos anteriores.

Tencent ha contratado al exinvestigador de OpenAI, Yao Shunyu, como su nuevo científico jefe de IA, liderando un departamento dedicado a la infraestructura de inteligencia artificial en medio de una reestructuración.

Investigadores del MIT han desarrollado DisCIPL, un sistema que permite a modelos de lenguaje pequeños colaborar en tareas complejas, mejorando su precisión y eficiencia en comparación con modelos más grandes.

OpenAI lanza GPT-5.2, el modelo más avanzado, utilizando la infraestructura de NVIDIA para optimizar el entrenamiento y despliegue de modelos de inteligencia artificial en diversas modalidades.

Investigadores del MIT han desarrollado un enfoque que permite a los modelos de lenguaje ajustar dinámicamente su esfuerzo computacional según la dificultad de las preguntas, mejorando así la eficiencia y precisión en tareas complejas.

Bruno Zerbib, CTIO de Orange, aboga por aplicar la investigación científica para hacer la inteligencia artificial generativa más sostenible y critica la monopolización del mercado de GPUs por Nvidia.

Investigadores del MIT descubren que los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden asociar patrones sintácticos erróneos con temas específicos, comprometiendo su fiabilidad en tareas críticas y generando riesgos de seguridad.

Investigadores del MIT desarrollan un método que permite a los modelos de lenguaje aprender y retener nueva información, mejorando su rendimiento en tareas de preguntas y respuestas mediante un proceso similar al estudio humano.

NVIDIA ha dominado el MLPerf Training v5.1, estableciendo récords en todos los benchmarks con su arquitectura Blackwell Ultra, que mejora significativamente el rendimiento en el entrenamiento de modelos de lenguaje y generación de imágenes.

Denario es un asistente científico impulsado por IA que acelera la investigación al ayudar a formular preguntas, analizar datos y redactar documentos, promoviendo un enfoque interdisciplinario en el proceso científico.

La demanda de habilidades en inteligencia artificial en México creció un 148% entre 2023 y 2025, destacando al país como líder regional en el ámbito laboral tecnológico.

Investigadores de la TUM y TU Darmstadt analizan cómo los generadores de imágenes por IA refuerzan estereotipos de género, variando su impacto según el idioma utilizado en las descripciones.