PULSO AI · Nueva plataforma impulsada por TD
Un nuevo método llamado Quantization-Aware Healing (QAH) distila directamente desde el modelo original antes de la compresión, logrando que una versión comprimida a 60B y cuantizada a 4 bits supere a su equivalente en bfloat16 en 7 de 9 benchmarks. Esto cambia cómo pensamos el rol de la cuantización en pipelines de eficiencia.
Gemini 3.6 Flash no busca asombrar con saltos de inteligencia: su objetivo es hacer las mismas tareas gastando menos tokens, menos llamadas a herramientas y menos dinero. Para equipos que ponen modelos en producción, ese ajuste puede ser decisivo.
Investigadores del MIT desarrollaron GIFT, una técnica que enseña a modelos visión-lenguaje a convertir imágenes 2D en programas CAD más precisos y funcionales. La clave está en generar datos de entrenamiento a partir de los mismos errores del modelo, sin depender de grandes conjuntos manuales.
OlmoEarth v1.1 es una familia de modelos para detección en imágenes satelitales que mantiene la precisión de la versión anterior mientras reduce hasta tres veces el costo de cómputo. El avance clave: disminuir la longitud de las secuencias de tokens y rediseñar cómo se representan las bandas de Sentinel-2.
DeepSeek presentó V4 con dos modelos preview —Pro y Flash— optimizados para contextos de 1 millón de tokens. Ofrecen mayor escala y eficiencia a costos por token notablemente bajos, lo que podría permitir despliegues locales y acceso más amplio en la región.
Investigadores del MIT y colaboradores desarrollaron CompreSSM, una técnica que reduce el tamaño y el costo de entrenar modelos basados en state-space durante el propio proceso de aprendizaje. Los resultados muestran acelerar entrenamiento y mantener precisión en tareas como clasificación de imágenes.
Mamba4 propone una arquitectura basada en State Space Models (SSMs) con un mecanismo selectivo que mantiene rendimiento competitivo y reduce costos computacionales frente a Transformers en secuencias largas. Es especialmente relevante para aplicaciones con recursos limitados o datos en streaming.
