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TECNOLOGÍA
🐳 DEEPSEEK ESTÁ DISEÑANDO SU PROPIO CHIP PARA IA
La startup china de inteligencia artificial DeepSeek está desarrollando su propio chip con el objetivo de reducir su dependencia de proveedores como NVIDIA y Huawei, según informaron tres fuentes familiarizadas con el proyecto a Reuters.
Puntos clave:
El chip está diseñado para tareas de inferencia, es decir, para ejecutar modelos ya entrenados y generar respuestas a los usuarios, en lugar de entrenar nuevos modelos de inteligencia artificial.
DeepSeek mantiene conversaciones con empresas especializadas en diseño de chips, fabricación de semiconductores y memoria para desarrollar esta nueva plataforma de hardware.
El proyecto afronta importantes desafíos debido a los controles de exportación impuestos por Estados Unidos, que limitan el acceso de las compañías chinas a los chips y memorias más avanzados.
De forma paralela, DeepSeek está negociando una ronda de financiación de 7.000 millones de dólares, que valoraría la compañía entre 52.000 y 59.000 millones de dólares.
🧠 ANTHROPIC DESCUBRE UN “ESPACIO DE TRABAJO” INTERNO DENTRO DE CLAUDE
Anthropic publicó una investigación en la que identifica un pequeño "espacio de trabajo" interno dentro de Claude, al que denomina J-Space. Según los investigadores, esta región actúa como una especie de bloc de notas interno durante el razonamiento y habría surgido de forma espontánea durante el entrenamiento, sin haber sido diseñada explícitamente.
Puntos clave:
Anthropic descubrió que J-Space funciona como un espacio interno donde Claude mantiene y manipula los conceptos activos que utiliza mientras razona, guiando la generación de sus respuestas.
Este espacio es diferente de la cadena de razonamiento (chain of thought). Aunque influye en las respuestas del modelo, su contenido permanece oculto y no forma parte del texto que ve el usuario.
Los investigadores comprobaron que modificar estas representaciones internas altera directamente el resultado. Por ejemplo, al sustituir internamente el concepto de "araña" por el de "hormiga" durante una pregunta sobre el número de patas, Claude pasó de responder 8 a responder 6.
Cuando eliminaron experimentalmente J-Space, Claude siguió siendo capaz de conversar y recordar información, pero su capacidad para resolver problemas que requerían varios pasos de razonamiento se deterioró significativamente.
Según Anthropic, el hallazgo sugiere que los modelos de lenguaje desarrollan de forma emergente mecanismos internos especializados para el razonamiento complejo, similares al concepto de espacio de trabajo global propuesto en neurociencia para explicar la conciencia y el acceso consciente a la información.
🚀 TENCENT LANZA EN CÓDIGO ABIERTO SU NUEVO MODELO HY3
Tencent anunció el lanzamiento en código abierto de Hy3, el nuevo modelo desarrollado por su división Hunyuan, tras varios meses en fase de vista previa. La compañía afirma que ofrece un rendimiento comparable al de los principales modelos abiertos del mercado, a pesar de utilizar entre dos y cinco veces menos parámetros.
Puntos clave:
Hy3 emplea una arquitectura de mezcla de expertos (Mixture of Experts, MoE), activando solo una pequeña parte de sus parámetros en cada consulta. Esto le permite funcionar con menos de la mitad del hardware necesario para ejecutar GLM-5.2, un modelo significativamente mayor desarrollado por Zhipu AI.
Según Tencent, aunque GLM-5.2 sigue superando a Hy3 en pruebas de programación como SWE-bench, Hy3 obtiene mejores resultados en tareas de investigación web y uso de herramientas dentro de las evaluaciones internas realizadas por la compañía.
El modelo se distribuye bajo la licencia Apache 2.0, una de las licencias de código abierto más permisivas, lo que facilita su adopción tanto para uso comercial como para investigación.
Tencent destaca que esta licencia evita las restricciones geográficas que afectaban a algunos modelos chinos anteriores, permitiendo que desarrolladores de regiones como la Unión Europea, el Reino Unido o Corea del Sur puedan utilizar Hy3 sin limitaciones.
🎮 KYUTAI PRESENTA MIRA, UNA IA CAPAZ DE GENERAR UN ROCKET LEAGUE JUGABLE SIN MOTOR GRÁFICO
Kyutai y General Intuition presentaron MIRA, un modelo de mundo (world model) de código abierto desarrollado junto a Epic Games que es capaz de generar partidas multijugador de Rocket League en tiempo real sin utilizar un motor gráfico tradicional.
Puntos clave:
MIRA aprendió a reproducir el juego a partir de 10.000 horas de partidas entre bots de IA, sin utilizar datos de jugadores humanos durante el entrenamiento.
Aunque no incorpora un motor físico ni un motor gráfico convencional, el modelo genera elementos como los medidores de turbo, las colisiones y el resto de efectos visuales, manteniendo sincronizadas las pantallas de los cuatro jugadores utilizando una única GPU.
Su memoria temporal abarca aproximadamente cuatro segundos, lo que provoca que, durante las repeticiones de los goles, el modelo genere escenas plausibles que no corresponden exactamente a lo que ocurrió en la partida original.
MIRA funciona a 20 fotogramas por segundo sobre una única GPU de NVIDIA.
Kyutai y General Intuition han publicado en código abierto tanto el modelo como el conjunto de datos de entrenamiento y una demostración jugable para facilitar la investigación en modelos de mundo generativos.
🇨🇳 CHINA ESTUDIA RESTRINGIR EL ACCESO EXTRANJERO A SUS MODELOS DE IA MÁS AVANZADOS
Las autoridades de China han mantenido reuniones con las principales empresas tecnológicas del país para estudiar posibles restricciones al acceso desde el extranjero a sus modelos de inteligencia artificial más avanzados, incluidos algunos que aún no han sido lanzados al mercado.
Puntos clave:
Las reuniones, lideradas por el Ministry of Commerce of the People's Republic of China, contaron con la participación de Alibaba, ByteDance y Z.ai, entre otras compañías del sector.
Entre las medidas analizadas figura limitar tanto el acceso a modelos cerrados como a versiones de código abierto, además de tipificar como infracción de la legislación de seguridad nacional la filtración o el robo de tecnologías propietarias de IA.
Según las fuentes consultadas, el alcance definitivo de las restricciones todavía está en estudio y podría aplicarse únicamente a los modelos de próxima generación.
Expertos jurídicos también habrían planteado un sistema escalonado de regulación, en el que los modelos abiertos de menor capacidad solo requieran un registro administrativo, mientras que los modelos de frontera más sensibles queden excluidos de cualquier publicación abierta.
START-UP y VC’s
FINANCIACIÓN
Even Realities, una startup de tres años con sede en Shenzhen, China, que fabrica gafas inteligentes sin cámara capaces de proyectar información en el campo de visión del usuario mediante pantallas ópticas, recaudó $150 millones en una ronda pre-Serie B, alcanzando una valoración post-money de $1.000 millones. La operación fue codirigida por Meituan y el inversor anterior Tencent. TechCrunch.
Skello, una empresa parisina con 10 años de trayectoria que ayuda a restaurantes, hoteles y comercios a planificar los horarios de sus empleados conforme a la normativa laboral, gestionar cambios de turno y detectar incidencias en nóminas, recaudó $228,4 millones en una ronda de financiación liderada por Bridgepoint, con la participación de inversores anteriores como Partech y XAnge. Tech Funding News.
Bespoke Labs, una startup de dos años con sede en Mountain View, California, que desarrolla entornos empresariales realistas donde laboratorios de IA y compañías pueden entrenar, evaluar y mejorar agentes para tareas de negocio complejas y de larga duración, recaudó $40 millones en financiación seed y Serie A. 8VC lideró la ronda seed, mientras que Wing VC encabezó la Serie A, con la participación de Mayfield y The House Fund. Businesswire.
HERRAMIENTA EN TENDENCIA: VERCEL
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💡 DECODIFICANDO STARTUP 💡
(Un concepto diario)
El traction fragility es un concepto poco conocido pero muy importante para evaluar la solidez de una startup. Su propósito principal es describir lo vulnerable que es la tracción actual a cambios externos o internos, es decir, qué tan fácil se puede perder el crecimiento que se ha conseguido.
Este concepto se basa en la idea de que no toda tracción es robusta. Algunas startups crecen gracias a factores frágiles: un único canal de adquisición, una tendencia pasajera, un cliente grande o una funcionalidad específica. Si ese elemento desaparece, el crecimiento puede colapsar rápidamente.
Por ejemplo, una empresa que depende de un solo cliente para la mayor parte de sus ingresos tiene alta traction fragility. Lo mismo ocurre si todo el crecimiento viene de un canal que puede encarecerse o desaparecer.
Reducir la traction fragility implica diversificar canales, fortalecer retención y construir ventajas más estructurales. En definitiva, no se trata solo de crecer, sino de que ese crecimiento aguante, porque una startup fuerte no es la que más sube… sino la que menos depende de un solo punto de fallo.
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