Ideas, guías y
lecciones de producción.
Lo que aprendemos construyendo agentes IA, sistemas RAG e integraciones con Claude para clientes reales.
Siete agentes de IA construyen una redacción a partir de un CSV. Los artículos son mejores que los humanos.
Investigadores de Oxford y Stanford construyeron Data2Story, un pipeline de siete agentes que convierte datos CSV en artículos periodísticos interactivos y verificables, mejor valorados por los lectores que los originales humanos.
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La memoria latente lo cambia todo: Microsoft Mirage reconstruye mundos de vídeo desde dentro
Mirage almacena la memoria espacial en el espacio latente en lugar de en nubes de píxeles, reduciendo el cómputo en 10x y resolviendo el problema de consistencia que ha afectado a los modelos de mundo de vídeo.
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Search as Code: cuando la IA deja de llamar a APIs y empieza a escribirlas
La nueva arquitectura de Perplexity permite a los modelos escribir pipelines de búsqueda personalizados como código Python, reduciendo el uso de tokens en un 85 % y superando a los modelos frontera. He aquí por qué esto lo cambia todo para los agentes de IA.
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La paradoja del RLHF: los chatbots útiles no pueden simularnos
Un estudio con 208.000 participantes revela un trade-off fundamental: el entrenamiento con RLHF destruye sistemáticamente la capacidad de un modelo para imitar el comportamiento humano, y la brecha se amplía con cada generación.
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La crisis de las citas: cuando la IA acierta la respuesta pero se equivoca de fuente
Un nuevo benchmark revela que incluso los mejores modelos de IA respaldan con frecuencia respuestas correctas con citas inventadas —un fallo llamado 'alucinación de atribución' que socava la confianza en industrias reguladas.
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Los Agentes de IA Ya Pueden Escribir Exploits para Navegadores—Y Eso Lo Cambia Todo
Un nuevo benchmark revela que Claude Mythos y GPT-5.5 pueden desarrollar exploits reales para navegadores de forma autónoma, lo que plantea preguntas urgentes sobre la seguridad de la IA y el futuro de la ciberseguridad.
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10 preguntas que todo equipo debería responder antes de construir sistemas de IA. Evita los errores más comunes que vemos en proyectos de producción.
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