Busca la dinámica global de productos de IA

El modelo chino DeepSeek logró un 10.61% de rendimiento anual en operaciones bursátiles automatizadas, superando a modelos IA globales y al índice Nasdaq 100.....

Laboratorio IA nof1 lanza Alpha Arena: prueba con $10k por modelo (GPT-5, Gemini2.5Pro y otros 4) en Hyperliquid para evaluar decisiones y control de riesgos en entorno financiero real.....

Exdirectivo de Tesla Andrej Karpathy sugiere que las imágenes podrían ser mejor entrada para modelos de lenguaje que el texto, criticando la ineficiencia de los tokens actuales.....

DeepSeek lanza DeepSeek-OCR, un modelo OCR con arquitectura visual-lenguaje que comprime texto largo en pocos tokens visuales para análisis eficiente. Logra 97% de precisión en Fox, manteniendo rendimiento estable con compresión 10x y buen desempeño a 20x.....

DeepSeek-OCR presenta un mecanismo de 'compresión de memoria visual' que imita la memoria humana para procesar textos largos en imágenes, resolviendo el alto consumo computacional en contextos extensos y logrando un rendimiento superior en análisis de documentos.....

Los modelos de IA realizan pruebas prácticas de trading de criptomonedas en la plataforma Hyperliquid. Varios modelos principales como DeepSeek, Grok y Claude reciben 10.000 dólares como capital inicial y toman decisiones de trading autónomas bajo instrucciones uniformes. Esta competencia justa busca evaluar la capacidad de la IA para aplicarse en mercados financieros reales.

En 2025, las herramientas para crear música con IA se vuelven comunes y cambian el escenario de la industria. En enero, un jugador de Genshin Impact usó Suno para crear una canción que obtuvo 6,4 millones de reproducciones, lo que desencadenó un debate sobre las capacidades de creación con IA. Los programadores se convierten en un grupo activo; en marzo, Yapie completó una canción temática en horas usando varias herramientas.

En 2025, se anunciaron los 10 principales logros de ingeniería global, organizados por la revista 'Engineering' de la Academia China de Ingeniería, reconociendo innovaciones con impacto mundial en los últimos 5 años.....

SiliconFlow lanza el modelo experimental DeepSeek-V3.2-Exp con 160K de contexto y reducción de precios del 50%. Optimizado desde V3.1-Terminus, incorpora atención dispersa para mayor eficiencia en textos largos.....

Reflection AI, fundada por exinvestigador de Google, recaudó $2 mil millones en un año, con valoración en $8 mil millones. De agente de codificación pasó a alternativa open-source frente a OpenAI, compitiendo con DeepSeek chino.....

La revista Time publica la lista de los Mejores Inventos del Año 2025, con 300 productos innovadores seleccionados. El robot bipedo humanoide R1 de Unitree Technology fue seleccionado por romper el formato tradicional de los robots, mostrando resultados innovadores junto con los productos de grandes empresas tecnológicas como Huawei, BYD y Apple.

La empresa emergente Reflection AI, fundada hace solo un año, completó una financiación de 20 mil millones de dólares, con una valoración de 80 mil millones de dólares, lo que representa un aumento de 15 veces en comparación con hace siete meses. La compañía fue creada por investigadores anteriores del DeepMind de Google, y se ha enfocado en el desarrollo de IA abierta, con el objetivo de desafiar laboratorios cerrados como OpenAI y convertirse en la contraparte occidental de la empresa china DeepSeek.

La aplicación de chatbot desarrollada por el laboratorio chino de inteligencia artificial DeepSeek ascendió a la cima de las descargas en las tiendas de aplicaciones de Apple y Google esta semana, generando dudas en Wall Street y en el sector tecnológico sobre la sostenibilidad del liderazgo de Estados Unidos en la IA y en la demanda de tarjetas gráficas. La empresa está respaldada por el fondo cuantitativo Huanfang, que utiliza tecnología de cómputo eficiente para entrenar modelos de inteligencia artificial. Su fundador, Liang Wenfeng, estableció este fondo en 2015 y lo utilizó para tomar decisiones en sus operaciones con la ayuda de la inteligencia artificial.

寒武纪 adapta DeepSeek-V3.2-Exp y abre motor vLLM-MLU, impulsando IA. Avance clave en ecosistema de modelos grandes, brindando herramientas a desarrolladores.....

DeepSeek presenta el modelo experimental V3.2-exp, que utiliza un mecanismo innovador de "atención dispersa" para reducir significativamente los costos del razonamiento a largo plazo. Este modelo ya está disponible en Hugging Face y GitHub. Su núcleo es el "acelerador de índice" y la optimización del mecanismo de atención para mejorar la eficiencia del procesamiento. Esta tecnología revolucionaria tiene el potencial de impulsar el desarrollo de la IA en el campo del procesamiento de textos largos.

DeepSeek lanza silenciosamente un nuevo modelo, posiblemente la versión V3.2, aunque no confirmada. Apareció brevemente en Hugging Face antes de ser retirado, aumentando el misterio alrededor de su destacado rendimiento y estrategia de código abierto.....

DeepSeek lanza V3.1-Terminus, sugiriendo el fin de la serie V3. La actualización mejora la estabilidad del modelo y corrige respuestas inapropiadas, marcando un giro importante en la línea de productos.....

DeepSeek lanza el modelo open-source DeepSeek-V3.1-Terminus, optimizando rendimiento en programación y búsqueda, con mejoras en consistencia lingüística y caracteres. Destaca en tareas no de agentes.....

Huawei y la Universidad de Zhejiang lanzaron DeepSeek-R1-Safe, el primer modelo base en China basado en la plataforma Ascend. Este modelo innovador aborda problemas de seguridad y rendimiento en IA, utilizando un marco de entrenamiento seguro y un hardware optimizado.....

Recientemente, el artículo de portada de la última edición de la revista Nature ha llamado la atención general, siendo el tema de estudio DeepSeek-R1. Este estudio fue liderado por el equipo del profesor Liang Wenfeng, y se enfocó en cómo mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) mediante el aprendizaje por refuerzo. Desde enero de este año, el estudio ya había sido publicado en arXiv, recibiendo una alta valoración de la comunidad académica. En la introducción de la portada, Nature señala que si los modelos grandes pueden planificar los pasos para resolver problemas, suelen obtener mejores soluciones. Esta