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La seguridad en modelos de lenguaje suele operar a nivel de tema (p. ej. política), pero los despliegues reales necesitan negar únicamente ciertos subtemas (como manipulación) y seguir respondiendo preguntas legítimas. Este artículo resume un enfoque boundary-aware que mejora cobertura y evita sobre-rechazos.
El Mac mini con Apple Silicon se consolidó como una opción práctica para ejecutar modelos LLM de forma local. Aquí revisamos cinco modelos destacables en 2026, sus requisitos de memoria y cómo ponerlos en marcha con herramientas como Ollama y LM Studio.
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.
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) se usan cada vez más para calificar tareas, revisar papers o clasificar respuestas. Sin embargo, heredan prejuicios y priors que afectan sus veredictos, especialmente cuando las opciones son parecidas. Este artículo explica los sesgos más comunes y ofrece estrategias prácticas para reducirlos.
La distilación de conocimiento permite comprimir grandes LLMs, pero el paso de distilación suele ser el más costoso en VRAM y cómputo. Una combinación de cacheo offline de logits top-K y una versión 'chunked' y fusionada de la pérdida KL reduce el uso de memoria lo suficiente como para hacer experimentación a gran escala práctica.
Los sistemas RAG combinan recuperación y generación, lo que exige métricas y marcos de evaluación propios. Aquí comparamos RAGAS, TruLens y DeepEval, y damos pautas prácticas para equipos latinoamericanos.
Los modelos autoregresivos usan valores pasados de una misma serie para predecir su futuro inmediato. Son simples, explicables y están detrás de muchas aplicaciones, desde pronósticos de demanda hasta los grandes modelos de lenguaje.
En mi charla relámpago en PyCon US 2026 resumí los cambios más relevantes en LLMs durante seis meses: un punto de inflexión en noviembre de 2025, agentes de codificación que se vuelven realmente útiles y la emergencia de asistentes personales tipo 'Claw'. Estas tendencias cambian cómo desarrollamos y adoptamos IA, también en América Latina.
Afinar modelos de lenguaje grandes ya no exige construir todo el stack desde cero. Aquí revisamos 10 herramientas open-source útiles para entrenar y adaptar LLMs localmente, con recomendaciones prácticas para equipos en América Latina.
Olivia Honeycutt une lingüística, computación cognitiva y políticas públicas para explorar cómo el lenguaje moldea el pensamiento y cómo la tecnología puede amplificar o mitigar desigualdades educativas. Su trabajo en MIT y proyectos internacionales ilustran un enfoque interdisciplinario que conecta laboratorio, comunidad y ley.
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.
Amazon SageMaker AI ya ofrece instancias G7e con GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, que duplican la memoria por GPU respecto a la generación anterior y prometen hasta 2.3x más rendimiento de inferencia. Esto facilita correr grandes modelos en una sola máquina y reduce la latencia en despliegues multiescala.
La Inteligencia Artificial está llena de términos que suenan intimidantes. Este artículo explica diez conceptos esenciales —desde LLMs hasta embeddings— con ejemplos prácticos y aplicaciones relevantes para América Latina.
La decodificación especulativa permite a los grandes modelos de lenguaje generar texto considerablemente más rápido al delegar tokens previsibles a un modelo pequeño y verificar en bloque con el modelo objetivo. Es una técnica práctica para reducir latencia sin sacrificar calidad.
Los Transformers son la arquitectura que permitió el salto de los RNN/LSTM a los LLMs modernos. En este artículo desglosamos, paso a paso, desde la tokenización hasta la generación autoregresiva.
Un desarrollador comprobó que alimentando un LLM con los últimos 1,000 comentarios de un usuario en Hacker News es posible generar perfiles sorprendentemente precisos. El ejercicio plantea preguntas serias sobre privacidad pública, riesgos de seguridad y cómo esto podría afectar a profesionales en América Latina.
