Con 1.000 millones de dólares y un equipo de apenas 12 personas, AMI Labs propone una arquitectura de IA basada en módulos especializados en lugar de grandes modelos de lenguaje generalistas. Su fundador, Yann LeCun, cree que esta ruta puede ser más eficiente, más precisa y más viable económicamente en el mediano plazo.
Gemma 4 incorpora tool calling para que el modelo decida qué funciones invocar y solo devuelva lenguaje natural tras ejecutar herramientas locales. En este artículo explicamos la arquitectura, la configuración con Ollama y tres tareas prácticas para empezar.
Modelos de IA que corren directamente en computadoras y dispositivos de la empresa rompen los perímetros de seguridad tradicionales. CTOs, CISOs y responsables regulatorios deben rediseñar controles centrados en acceso e intención para auditar y contener riesgos.
Google lanzó Gemma 4, una familia de modelos abiertos diseñados para razonamiento avanzado y flujos de trabajo agenticos. Con versiones que van desde E2B y E4B para dispositivos móviles hasta 26B MoE y 31B Dense para estaciones de trabajo, prometen alto rendimiento con menor costo de hardware.
Multiverse apuesta por modelos de IA tan compactos que pueden ejecutarse en el dispositivo del usuario, ofreciendo privacidad y menor dependencia del cloud. Lanzó una app demo y un portal API para que empresas y desarrolladores prueben su tecnología CompactifAI.
Nemotron 3 Nano 4B es la versión más pequeña de la familia Nemotron 3, diseñada para correr en dispositivos NVIDIA con bajo consumo de VRAM. Ofrece seguimiento de instrucciones y uso de herramientas de alto nivel en su clase, ideal para agentes conversacionales locales.
Edge AI trae la inteligencia artificial a lugares sin conexion estable. Para America Latina, esto tiene implicaciones de equidad y soberania tecnologica significativas.