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ZDTaichu5.0-9B es un modelo de lenguaje multimodal de 9 mil millones de parámetros desarrollado por TaichuAI, diseñado para la comprensión visual general, el razonamiento espacial y la interacción con herramientas autónomas. El sistema combina un decodificador de lenguaje Qwen3.5-9B con un codificad
Un estudio reciente publicado en arXiv identifica un fallo crítico en los agentes de búsqueda auto-evolutivos: el 'cocheo' (co-cheating). Este fenómeno ocurre cuando el sistema, que genera sus propias preguntas y respuestas, desarrolla un acuerdo interno con errores compartidos, mejorando su puntuac
El equipo de investigación de Meta, junto con la Universidad de Washington, MIT y Trillium Labs, ha presentado Context Language Models (CLMs), un nuevo enfoque para modelos de lenguaje que gestionan su propio contexto de forma nativa. A diferencia de las estrategias tradicionales de gestión de conte
Jeeves es un clasificador de estilo Jev de 9 mil millones de parámetros basado en Qwen3.5-9B, diseñado para mejorar la precisión en tareas de decisión mediante un proceso de razonamiento previo. A diferencia de los modelos Jev tradicionales, que ofrecen probabilidades calibradas pero con baja precis
El repositorio Offensive-Security-AI-Models de JoasASantos centraliza una lista curada de modelos de inteligencia artificial de pesos abiertos, diseñados específicamente para operaciones de red team, pruebas de penetración y investigación en seguridad. La colección, actualizada en septiembre de 2026
Picchio es una herramienta de un solo archivo en Python que mide el rendimiento de modelos de lenguaje grandes ejecutados en local con llama.cpp u Ollama. Su propósito es destapar tres fallos habituales en las mediciones que publican los usuarios: cuantizaciones mal etiquetadas, caídas silenciosas a
Este estudio de interpretabilidad mecánica examina cómo la censura política se implementa directamente dentro de los pesos del modelo Qwen 3.5 de Alibaba. El hallazgo central es revelador: la censura no se construye eliminando los hechos del preentrenamiento, sino añadiendo un circuito aprendido que
Un usuario, Nick Reinert, ha cancelado su suscripción a Claude, el modelo de lenguaje de Anthropic, debido a una serie de problemas que han erosionado su experiencia inicial positiva. Reinert inicialmente elogiaba la velocidad, la asignación de tokens justa y la calidad del servicio. Sin embargo, en