El propio modelo, analizado: familias, arquitecturas y compensaciones.
¿Qué viene después de los LLMs? La era post-transformer.
El auge de la IA sigue un ritmo: aproximadamente cada tres años, la arquitectura en la que todos apuestan es reemplazada por algo más nuevo. El próximo cambio ya se está gestando en los laboratorios de investigación.
Prueba de velocidad de LLM en RTX 4080 con 16 GB de VRAM
Ejecutar grandes modelos de lenguaje (LLM) localmente te ofrece privacidad, capacidad de funcionamiento sin conexión y cero costos de API. Esta benchmark revela exactamente lo que se puede esperar de 14 populares LLMs en Ollama en una RTX 4080.
Repositorios de Python en tendencia en octubre de 2026
El ecosistema de Python este mes está dominado por Claude Skills y herramientas de agentes de IA. Este análisis resume los repositorios de Python más populares en tendencia en GitHub.
Elige el gestor de paquetes de Python adecuado
Este guía completa proporciona contexto y una comparación entre Anaconda, Miniconda y Mamba - tres herramientas poderosas que han pasado a ser esenciales para los desarrolladores de Python y los científicos de datos que trabajan con dependencias complejas y entornos de cálculo científico.
Guía técnica para la detección de contenido generado por IA
La proliferación de contenido generado por IA ha creado un nuevo desafío: distinguir entre escritura humana auténtica y “IA slop” - texto sintético de baja calidad, producido en masa.
Unifique texto, imágenes y audio en espacios de incrustación compartidos
Embeddings cruzales representan un avance significativo en inteligencia artificial, permitiendo entender y razonar entre diferentes tipos de datos dentro de un espacio de representación unificado.
Despliegue de IA empresarial en hardware económico con modelos abiertos
La democratización de la IA está aquí. Con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto como Llama, Mistral y Qwen rivalizando ahora con los modelos propietarios, los equipos pueden construir una infraestructura de IA utilizando hardware de consumo, reduciendo drásticamente los costos mientras mantienen el control total sobre la privacidad de los datos y el despliegue.
Domine la configuración del entorno Linux para el trabajo de ciencia de datos
Linux se ha convertido en el sistema operativo por excelencia para ciencia de datos profesionales, ofreciendo flexibilidad sin igual, rendimiento y un ecosistema rico de herramientas.
Buen framework para ETS/MLOPS con Python
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para autorizar, programar y monitorear flujos de trabajo de forma programática, completamente en código Python, ofreciendo una alternativa flexible y poderosa a las herramientas tradicionales, manuales o basadas en interfaz de usuario para flujos de trabajo.
Hace bastante tiempo entrené un detector de objetos AI
Un frío día de invierno en julio… que es en Australia… sentí la urgente necesidad de entrenar un modelo de IA para detectar barras de refuerzo de concreto sin tapones…
¿Estás pensando en instalar una segunda GPU para LLMs?
¿Cómo afectan las pistas PCIe al rendimiento de los LLM?? Depende de la tarea. En el entrenamiento y la inferencia con múltiples GPUs, la caída de rendimiento es significativa.
La IA requiere mucha energía...
En medio del caos del mundo moderno, aquí estoy comparando las especificaciones técnicas de diferentes tarjetas adecuadas para tareas de IA (Aprendizaje Profundo, Detección de Objetos y Modelos de Lenguaje Grande). Sin embargo, todas son increíblemente caras.
Todo el conjunto de herramientas MM* está en EOL...
He utilizado bastante MMDetection (mmengine, mdet, mmcv),
y ahora parece que ya no está en juego.
Es una lástima. Me gustaba su zoo de modelos.
